論文の概要: Bayesian adversarial multi-node bandit for optimal smart grid protection against cyber attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02774v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 10:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 15:50:10.673485
• Title: Bayesian adversarial multi-node bandit for optimal smart grid protection against cyber attacks
• Title（参考訳）: サイバー攻撃に対する最適スマートグリッド保護のためのベイジアン敵対的マルチノードバンディット
• Authors: Jianyu Xu, Bin Liu, Huadong Mo, Daoyi Dong
• Abstract要約: 本稿では,スマートグリッドの変動制約を考慮した非定常対向コストを提案する。 本稿では,サイバー攻撃に対する最適なスマートグリッド保護の問題について,比較的現実的なシナリオで検討する。 この問題を解決するために、トンプソン・ヘッジアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムが提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.92542686053919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The cybersecurity of smart grids has become one of key problems in developing reliable modern power and energy systems. This paper introduces a non-stationary adversarial cost with a variation constraint for smart grids and enables us to investigate the problem of optimal smart grid protection against cyber attacks in a relatively practical scenario. In particular, a Bayesian multi-node bandit (MNB) model with adversarial costs is constructed and a new regret function is defined for this model. An algorithm called Thompson-Hedge algorithm is presented to solve the problem and the superior performance of the proposed algorithm is proven in terms of the convergence rate of the regret function. The applicability of the algorithm to real smart grid scenarios is verified and the performance of the algorithm is also demonstrated by numerical examples.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドのサイバーセキュリティは、信頼性の高い現代電力とエネルギーシステムを開発する上で重要な問題の一つとなっている。 本稿では,スマートグリッドに対する変動制約を伴う非定常対向コストを導入し,比較的実用的なシナリオにおいて,サイバー攻撃に対するスマートグリッドの最適保護の問題を検討することを可能にする。 特に、逆コストを伴うベイズ多ノードバンディット(mnb)モデルを構築し、このモデルに対して新たな後悔関数を定義する。 この問題を解くためにトンプソン・ヘッジアルゴリズム(Thompson-Hedge algorithm)というアルゴリズムが提案され,提案アルゴリズムの性能は後悔関数の収束率の観点から証明されている。 実際のスマートグリッドシナリオに対するアルゴリズムの適用性を検証し,数値例を用いてアルゴリズムの性能を示す。

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