cps攻击 roc曲线 matlab代码

CPS攻击是指使用控制参数恶意干扰系统的一种攻击方式，以影响系统的动态行为。ROC曲线是用于评估二分类模型性能的一种指标，通过分析分类器的真阳性率和假阳性率之间的关系来衡量模型的预测准确性。

Matlab代码可以用于实现对CPS攻击对ROC曲线的影响分析。以下是一个简单的Matlab代码示例：

% 生成正常样本和异常样本的标签和预测概率
labels = [zeros(500,1); ones(500,1)];
scores_normal = rand(500,1)*0.2 + 0.8;
scores_attack = rand(500,1)*0.2 + 0.2;

% 合并正常样本和异常样本的预测概率
scores = [scores_normal; scores_attack];

% 使用不同的阈值计算不同的真阳性率和假阳性率
thresholds = linspace(0, 1, 100);
roc_curve = zeros(length(thresholds), 2);

for i = 1:length(thresholds)
    threshold = thresholds(i);
    
    % 根据阈值将概率转化为二分类标签
    predictions = scores >= threshold;
    
    % 计算真阳性率和假阳性率
    true_positive_rate = sum(predictions(labels == 1) == 1) / sum(labels == 1);
    false_positive_rate = sum(predictions(labels == 0) == 1) / sum(labels == 0);
    
    % 保存到ROC曲线上
    roc_curve(i, :) = [false_positive_rate, true_positive_rate];
end

% 绘制ROC曲线
plot(roc_curve(:,1), roc_curve(:,2));
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('ROC Curve');

这段代码首先生成了一个有500个正常样本和500个异常样本的标签和预测概率。然后根据不同的阈值计算不同的真阳性率和假阳性率，并将其保存到ROC曲线上。最后使用`plot`函数绘制了ROC曲线。