DInCIKF在設計上考慮了多種不確定性和噪聲的影響，因此在一定程度上具備了穩健性和抗干擾性。然而，面對欺騙攻擊，DInCIKF的穩健性可能會受到挑戰，具體表現在以下幾個方面：
信息融合的保守性：DInCIKF利用協方差交集（CI）來融合來自不同智能體的估計，這種保守的融合策略有助於減少由於不準確數據引起的估計誤差。然而，若攻擊者故意發送虛假數據，則可能導致整體估計的偏差。
相對測量的可靠性：在存在欺騙攻擊的情況下，智能體之間的相對測量可能會受到影響，這會導致DInCIKF在融合這些測量時產生不準確的結果。因此，系統需要具備檢測和排除異常數據的能力。
增強的檢測機制：為了提高DInCIKF在欺騙攻擊下的穩健性，可以引入異常檢測算法，通過分析測量數據的統計特徵來識別潛在的欺騙行為。這樣可以在數據融合之前過濾掉不可靠的數據。
冗餘信息的利用：在多智能體系統中，增加冗餘信息的收集可以提高系統的抗干擾能力。即使某些智能體受到攻擊，其他智能體仍然可以提供可靠的信息來支持整體估計。
總之，雖然DInCIKF在設計上具備一定的穩健性，但在面對欺騙攻擊時，仍需進一步增強其抗干擾能力，以確保系統的可靠性和準確性。