論文の概要: Stealthy False Data Injection Attack Detection in Smart Grids with
Uncertainties: A Deep Transfer Learning Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06307v1
- Date: Fri, 9 Apr 2021 15:32:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-14 13:13:45.781906
- Title: Stealthy False Data Injection Attack Detection in Smart Grids with
Uncertainties: A Deep Transfer Learning Based Approach
- Title（参考訳）: 不確実性を有するスマートグリッドにおける定常偽データ注入検出:ディープトランスファー学習に基づくアプローチ
- Authors: Bowen Xu, Fanghong Guo, Changyun Wen, Wen-An Zhang
- Abstract要約: 本稿では,転送学習の観点からfdia検出機構を提案する。
第一段階では、シミュレーションデータと実データの両方で複数のよく設計された用語を同時に最適化することにより、ディープニューラルネットワーク(DNN)を構築する。
IEEE 14-busパワーシステムに関するいくつかのケーススタディは、提案機構の有効性を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.219833196479142
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most traditional false data injection attack (FDIA) detection approaches rely
on static system parameters or a single known snapshot of dynamic ones.
However, such a setting significantly weakens the practicality of these
approaches when facing the fact that the system parameters are dynamic and
cannot be accurately known during operation due to the presence of
uncertainties in practical smart grids. In this paper, we propose an FDIA
detection mechanism from the perspective of transfer learning. Specifically,
the known initial/approximate system is treated as a source domain, which
provides abundant simulated normal and attack data. The real world's unknown
running system is taken as a target domain where sufficient real normal data
are collected for tracking the latest system states online. The designed
transfer strategy that aims at making full use of data in hand is divided into
two optimization stages. In the first stage, a deep neural network (DNN) is
built by simultaneously optimizing several well-designed terms with both
simulated data and real data, and then it is fine-tuned via real data in the
second stage. Several case studies on the IEEE 14-bus power system verify the
effectiveness of the proposed mechanism.
- Abstract（参考訳）: 従来の偽データインジェクションアタック(fdia)検出手法のほとんどは、静的システムパラメータや動的アタックの1つの既知のスナップショットに依存する。
しかし、このような設定は、システムパラメータが動的であり、実用的なスマートグリッドに不確実性が存在するため、操作中に正確に知ることができないという事実に直面すると、これらのアプローチの実用性が著しく低下する。
本稿では,転送学習の観点からFDIA検出機構を提案する。
具体的には、既知の初期/近似系をソースドメインとして扱い、十分にシミュレーションされた正規および攻撃データを提供する。
現実の未知のランニングシステムは、最新のシステム状態を追跡するのに十分な実際の正規データを収集するターゲットドメインとして扱われる。
データの完全活用を目的とした転送戦略は,2つの最適化段階に分けられる。
第1段階では、シミュレーションデータと実データの両方で設計された複数の用語を同時に最適化してディープニューラルネットワーク(dnn)を構築し、第2段階では実データを介して微調整する。
IEEE 14バス電力システムに関するいくつかのケーススタディは、提案機構の有効性を検証する。
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