最近，针对PTCPS的CPA进行了大量研究，主要集中在最优攻击和防御策略上。这些对抗性攻击主要包括物理攻击[5]、拒绝服务攻击[6]、负荷重新分配攻击（LRA）[[7],[8],[9]]、虚假数据注入攻击[10]和拓扑攻击[11]。参考文献[5]考虑了PTCPS的相互依赖性，分析了物理攻击的影响，并优化了传输线的防御策略。在[10]中为PTCPS和电动汽车停车场提出了一个两阶段鲁棒模型，以应对虚假数据注入攻击。考虑到通信网络和传输线的运行状态，[12]中提出的鲁棒方法共同优化了容量管理和防御资源的布置，以减少物理攻击的影响。
与早期仅关注单时刻负荷削减效应[8]的研究不同，最近的研究如[[13],[14],[15],[16],[17]]将注意力转向了更复杂的攻击策略。这些攻击者和防御者的目标扩展到了恢复阶段系统多个时间段的能源供应损失。通常，攻击者可能会发起短路攻击来破坏线路运行。为了扩大停电规模，攻击者会秘密破坏保护继电器通信系统[4,14]。此外，参考文献[15]优化了防御资源，以应对涉及继电器误操作和保护入侵的网络攻击。在[16]中，评估了防御资源和系统参数，以应对导致基于错误频率的继电器操作的攻击。在[17]中，提出了一个使用氢能支持的电动汽车停车场的电网双级韧性优化方案，以减轻物理灾难和网络风险，提高可靠性，降低成本，并显著增强系统韧性。最近的研究加深了对PTCPS的网络层和物理层之间相互依赖性的理解，从而在协调CPAs下实现了更可靠的系统运行。在参考文献[18]中，提出了一个多阶段韧性框架，用于随时间对关键组件进行排序，并指导动态策略以增强基础设施的可靠性和韧性。参考文献[19]研究了PTCPS的混合级联效应，并提出了加固和恢复策略，以提高恢复可靠性。参考文献[20]分析了PTCPS的相互依赖性，并在恢复阶段优化了电力供应，旨在在地震场景下提高可靠性。参考文献[21]考虑了与多系统的耦合接口，并增强了系统对故意攻击的可靠性，其中包含了修复和恢复阶段。尽管这些方法有效减少了系统范围内的负荷损失，但它们仅考虑单时刻攻击的做法与攻击者灵活的攻击行为不一致。
除了被动考虑操作者的恢复策略外，攻击者[11],[22],[23],[24],[25]故意采用的顺序攻击[22]可以在扩大电力供应故障区域方面更有效。在[3]中为防御者开发了基于检测措施的安全分析，以对抗动态LRA。在[24]中，针对顺序攻击，最佳化了船舶电力系统的韧性。在[22,26,27]中设计的动态攻击旨在破坏频率调节过程。此外，在[28]中分析了传输网络在故障传播[28]甚至级联故障[29]下的脆弱性。在[30]中，构建了针对电网网络安全的电动汽车数据连续LRA篡改。
对于预防和缓解策略，评估了发电机容量分配[12]、灵活资源配置[31]、实时检测[3]、动态线路评级[7]、移动目标防御[32]和PMU布置[33]。对于信息物理安全问题，采用了基于启发式的方法[33,34]和强化学习[9,25]等技术来获得最优策略。从多阶段鲁棒优化（MSRO）的角度来看，经常使用列生成和约束生成（C&CG）[7,12,14,15]和Benders分解[35]来解决PTCPS的MSRO问题。最近，研究人员[24],[36],[37],[38],[39]制定了改进的鲁棒优化框架。在[39]中，提出了一种近似方法来降低MSRO模型的计算复杂性。其他研究工作[17,40]专注于分布式鲁棒优化，以平衡高风险与低概率情况和经济系统运行。
尽管现有文献中概述了上述贡献，但如表1所示，仍有一些研究空白尚未得到充分解决。这些空白总结如下：
- 1)
传统的信息物理攻击忽略了保护继电器对CPAs的可靠性。尽管文献[14,15]考虑了保护继电器攻击，但它们没有评估顺序CPAs的影响，这可能导致缓解策略有限。
- 2)
之前的研究专注于MSRO解决方案，采用主问题-子问题迭代来枚举极端攻击场景[41]。然而，它们缺乏对这些场景的快速搜索机制。这种低效率可能导致不必要的计算开销和资源分配不及时。
