随着现代工业的快速发展,控制系统愈加呈现出目标多元、参数多变的特征,采用传统的单模控制设计有时无法获得良好的性能。切换系统可对多目标或多模态的被控对象进行描述,相关研究持续保持很大热度。此外,在控制领域前沿,针对含有复杂动态特性、难以准确机理建模的对象,仅利用输入输出数据进行控制设计的数据驱动方法备受关注。然而,现有数据驱动控制方法很难直接应用于切换系统,尚无系统性研究结果。在数字化技术高速发展的背景下,将网络化传输技术引入现代控制方法是必然趋势。网络化传输可满足不同性能要求下的通信需求,服务基于数据的控制思想。但是,网络的引入也诱发了一些挑战性问题,如,资源受限、恶意攻击等。目前,尚无对不同网络攻击下切换系统的数据驱动控制研究。综上,从理论和应用方面考虑,研究网络攻击下切换系统的数据驱动事件触发控制是有重要意义的。首先,本文将随机攻击考虑到切换系统的滤波问题中,提出双自适应记忆事件触发机制来减弱攻击的影响,尝试寻找资源受限和网络攻击影响下切换系统分析与设计的基本方法。其次,针对切换系统在强扰动和未知动态等特征下难以机理建模、资源受限和网络攻击等问题,研究基于神经网络扰动补偿和事件触发机制的无模型自适应控制,并提出一种保持机制应对双不可靠传输通道中的Do S攻击,得到保证跟踪误差收敛性的充分条件。进一步,针对网络化切换系统中的传输延迟、资源受限和网络攻击等问题,研究非理想网络下切换系统的无模型自适应跟踪控制,并提出一种弹性事件触发和预测机制协同的抗攻击机制,在攻击发生时使用预测的控制输入,攻击结束后强制事件的触发。最后,针对具有重复运行特性的切换系统,研究切换系统的双域（时域和迭代域）触发迭代学习控制,时域上数据的传输和迭代域上迭代步的更新均经过事件触发机制的判断,并提出一种攻击检测和补偿机制减弱Do S攻击的影响。此外,本文所提方法的有效性均通过仿真进行验证。