Resilient Synchronization of Neural Networks Under DoS Attacks and Communication Delays via Event-Triggered Impulsive Control

计算机科学 同步(交流) 控制理论(社会学) 服务拒绝攻击 控制器(灌溉) 安全通信 传输(电信) 事件(粒子物理) 电信网络 人工神经网络 实时计算 加密 控制(管理) 计算机网络 人工智能 电信 互联网 万维网 频道(广播) 物理 生物 量子力学 农学
作者
Yuangui Bao,Dan Zhao,Jiayue Sun,Guanghui Wen,Tao Yang
出处
期刊:IEEE transactions on systems, man, and cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:54 (1): 471-483 被引量:7
标识
DOI:10.1109/tsmc.2023.3312520
摘要

This article focuses on solving the synchronization problem of neural networks (NNs) in the presence of denial-of-service (DoS) attacks and communication delays. Specifically, an attack detection algorithm constructed based upon the acknowledgment (ACK) signal is provided to detect the sleeping and active intervals of DoS attacks. To reduce information transmission during the synchronization-seeking process, a new kind of Lyapunov function-based resilient event-triggered mechanism (ETM) is designed to modulate the information transmission between the master and slave systems. Then, an event-based impulsive controller is designed to achieve synchronization in the master–slave systems with event-triggered communication and communication delay between the event generator and the controller, where the impulsive control instants are produced by the resilient ETM rather than prescribed. Furthermore, a resilient sampled-data-based ETM and an event-based controller consisting of hybrid state feedback and impulsive controllers are developed. Under the proposed ETMs and controllers, some sufficient yet efficient criteria are derived to guarantee the master–slave synchronization of NNs. The influence of the attack parameters and triggering parameters on the synchronization performance is also discussed. Finally, two numerical examples and an application in image encryption and decryption based on the master–slave chaotic systems are given to demonstrate the effectiveness of the theoretical results.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大李完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
2秒前
乐乐乐乐乐乐应助大橙子采纳,获得10
2秒前
ylw发布了新的文献求助10
2秒前
独特乘云完成签到,获得积分10
3秒前
暮雨发布了新的文献求助10
3秒前
情怀应助zhaopeipei采纳,获得10
3秒前
3秒前
嘿嘿完成签到,获得积分20
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
李健应助zhuxiaonian采纳,获得10
4秒前
星辰大海应助setuin采纳,获得10
4秒前
1335804518完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
Seyn发布了新的文献求助10
8秒前
SciGPT应助ylw采纳,获得10
8秒前
典雅牛青发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
科研通AI5应助lh961129采纳,获得10
9秒前
WJH发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
13秒前
13秒前
科研小虫完成签到,获得积分10
14秒前
等待安柏发布了新的文献求助10
15秒前
Xinxxx发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
15秒前
Lucy发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
自由的尔蓉完成签到 ,获得积分10
16秒前
欢喜的早晨完成签到,获得积分10
17秒前
elivsZhou发布了新的文献求助10
17秒前
liuHX发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576306
关于积分的说明 11375198
捐赠科研通 3306108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819379
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066