基于神经形态时序嵌入与混合 SNN-XGBoost 的工业信息物理系统鲁棒分类：面向机器遗忘攻击
Robust Industrial Cyber Physical Classification Using Neuromorphic Temporal Embeddings and Hybrid SNN XGBoost Under Machine Unlearning Attacks
AI 导读
研究提出一种混合 SNN 与 XGBoost 架构，用脉冲神经网络做固定时序特征提取器、仅重训 XGBoost 分类器，以提升电力系统入侵检测对机器遗忘攻击的鲁棒性。在两个真实电力系统数据集上，Synchrophasor 达 99.9% 准确率（F1-macro 0.999），MSU/ORNL 达 95.0% 准确率（F1-macro 0.943）。在选择性标签翻转攻击下，10% 投毒时 F1-macro 仅下降 0.9%，目标类崩溃阈值从 60% 投毒推迟到 70%。