面向互动需求响应的虚假数据注入攻击及其检测方法

被引：50

作者：

陈刘东

刘念

机构：

[1] 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

来源：

电力系统自动化 | 2021年 / 45卷 / 03期

关键词：

信息物理系统; 虚假数据注入攻击; 攻击检测; 互动需求响应; 博弈论; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP309 [安全保密]; TP18 [人工智能理论]; TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

081206 [计算机网络与安全]; 120103 [信息系统与信息管理]; 140502 [人工智能];

摘要：

在互动需求响应(IDR)框架下,对需求侧虚假数据注入(FDI)攻击的脆弱性进行分析,凝练了对用户能量管理系统(UEMS)的攻击过程。首先,采用主从博弈建立了针对IDR的FDI攻击模型,并证明其斯塔克伯格均衡存在且唯一。提出了一种基于分布式事件触发机制与机器学习的攻击检测方法,事件触发机制在UEMS中执行,系统检测在能量零售商(ER)中基于长短期记忆网络(LSTM)进行。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。

引用

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共 11 条

[1]

面向智能电网的空间隐蔽型恶性数据注入攻击在线防御研究 [J].