摘要
在能源信息物理系统中检测到异常后，操作员必须决定是将其视为物理过程故障进行响应，还是将其视为测量完整性丧失进行响应。这些原因可能需要不同的操作，但它们可能会产生相似的遥测数据。我们提出了一种检测门控分流框架，首先应用固定的典型变量检测器，然后使用九个物理一致性特征来区分物理过程故障和测量完整性异常。对田纳西伊斯曼过程和风力场模拟器的评估得出的原因归因 AUC 分别为 0.873 和 0.895，端到端平衡准确率分别为 0.805 和 0.792。在指定的响应成本矩阵下，相对于统一响应，该策略将预期的错误归因成本降低了 18.4% 和 28.9%。在真实数据集上的测试表明，排名可以迁移，但操作阈值需要进行工厂特定的校准。完全匹配的传感器故障/攻击对表现出随机水平的判别能力，证明了一个基本边界：仅凭测量数据无法识别产生相同观测结果的不同原因。因此，该框架旨在作为可审计的分流辅助工具，将模糊或分布外的案例路由到审查环节，而不是将其视为已确认的网络归因。
