1.基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，包括：构建信息物理系统非线性的模型；

得到攻击前的系统状态与攻击后的系统状态的关系；

引入新的坐标变换；

在坐标变换的基础上设计虚拟控制器和自适应跟踪控制器，并引入自适应律；

利用受到虚假数据注入攻击后的状态来达到原有系统的稳定；

在受到网络攻击的非线性系统下设计自适应跟踪控制器，来实现对目标信号的稳定跟踪。

2.根据权利要求1所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，所述构建信息物理系统非线性的模型包括：考虑系统状态和虚假数据注入攻击构建信息物理系统非线性的模型。

3.根据权利要求1所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，所述攻击前的系统状态与攻击后的系统状态的关系包括：基于虚假数据注入攻击下的非线性系统模型得到攻击前的系统状态与攻击后的系统状态的关系模型。

4.根据权利要求1所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，所述引入自适应律包括：采用自适应律的径向基神经网络处理系统。

5.根据权利要求1所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，所述自适应跟踪控制器包括：采用自适应律的径向基神经网络处理系统中含有的未知非线性函数，在虚拟控制器中引入Nussbaum‑type函数。

6.根据权利要求5所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，将虚拟控制器和自适应跟踪控制器共同的Lyapunov函数与自适应反步技术相结合，得到自适应跟踪控制器。

7.根据权利要求1所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，所述自适应律为：

其中，是θ的估计，k0为正常数。

8.根据权利要求1所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法，其特征在于，所述信息物理系统非线性的模型包括：其中， 是系统状态，u∈R是系统输入，是受攻击之后的系统状态，系统受到攻击后原有的系统的状态是不可用的，只能用受到攻击后的系统状态来实现原有的系统稳定。 为未知的非线性函数，δS(xi(t),t)为虚假数据注入攻击，可被参数化为为未知的时变权重且所有状态的权重都相同，u表示自适应跟踪控制器。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑8中任一项所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑8中任一项所述的基于虚假数据注入攻击下的非线性系统的自适应跟踪方法中的步骤。