論文の概要: Towards Adversarial-Resilient Deep Neural Networks for False Data Injection Attack Detection in Power Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09057v2
• Date: Wed, 10 May 2023 21:39:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 19:24:43.393055
• Title: Towards Adversarial-Resilient Deep Neural Networks for False Data Injection Attack Detection in Power Grids
• Title（参考訳）: 電力グリッドにおける偽データインジェクション攻撃検出のための敵対的レジリエント深層ニューラルネットワーク
• Authors: Jiangnan Li, Yingyuan Yang, Jinyuan Stella Sun, Kevin Tomsovic, Hairong Qi
• Abstract要約: 偽データインジェクション攻撃(FDIA)は、電力システムの状態推定に重大なセキュリティ上の脅威をもたらす。 最近の研究では、機械学習(ML)技術、特にディープニューラルネットワーク(DNN)が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.351477761427584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: False data injection attacks (FDIAs) pose a significant security threat to power system state estimation. To detect such attacks, recent studies have proposed machine learning (ML) techniques, particularly deep neural networks (DNNs). However, most of these methods fail to account for the risk posed by adversarial measurements, which can compromise the reliability of DNNs in various ML applications. In this paper, we present a DNN-based FDIA detection approach that is resilient to adversarial attacks. We first analyze several adversarial defense mechanisms used in computer vision and show their inherent limitations in FDIA detection. We then propose an adversarial-resilient DNN detection framework for FDIA that incorporates random input padding in both the training and inference phases. Our simulations, based on an IEEE standard power system, demonstrate that this framework significantly reduces the effectiveness of adversarial attacks while having a negligible impact on the DNNs' detection performance.
• Abstract（参考訳）: 偽データインジェクション攻撃(FDIA)は、電力システムの状態推定に重大なセキュリティ上の脅威をもたらす。 このような攻撃を検出するため、最近の研究では機械学習(ML)技術、特にディープニューラルネットワーク(DNN)を提案している。 しかし、これらの手法のほとんどは、さまざまなMLアプリケーションにおけるDNNの信頼性を損なう可能性のある、逆測によるリスクを考慮できない。 本稿では,DNNに基づくFDIA検出手法を提案する。 まず,コンピュータビジョンで使用される敵防御機構を解析し,fdia検出に固有の限界を示す。 次に,FDIAの学習と推論の両フェーズにランダムな入力パディングを組み込んだ逆応答型DNN検出フレームワークを提案する。 本手法は, IEEE標準電力システムに基づくシミュレーションにより, DNNの検出性能に悪影響を及ぼすことなく, 敵攻撃の有効性を著しく低減することを示した。

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