Fugu-MT 論文翻訳(概要): Targeted Adversarial Attacks on Wind Power Forecasts

論文の概要: Targeted Adversarial Attacks on Wind Power Forecasts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16633v1
Date: Wed, 29 Mar 2023 12:43:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-30 15:00:54.812150
Title: Targeted Adversarial Attacks on Wind Power Forecasts
Title（参考訳）: 風力発電予測に対する敵攻撃の標的
Authors: Ren\'e Heinrich, Christoph Scholz, Stephan Vogt, Malte Lehna
Abstract要約: 研究によると、ディープラーニングモデルは敵の攻撃によって操作されることが多い。風力予測は、現代の電力システムの安定性に不可欠である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, researchers proposed a variety of deep learning models for wind power forecasting. These models predict the wind power generation of wind farms or entire regions more accurately than traditional machine learning algorithms or physical models. However, latest research has shown that deep learning models can often be manipulated by adversarial attacks. Since wind power forecasts are essential for the stability of modern power systems, it is important to protect them from this threat. In this work, we investigate the vulnerability of two different forecasting models to targeted, semitargeted, and untargeted adversarial attacks. We consider a Long Short-Term Memory (LSTM) network for predicting the power generation of a wind farm and a Convolutional Neural Network (CNN) for forecasting the wind power generation throughout Germany. Moreover, we propose the Total Adversarial Robustness Score (TARS), an evaluation metric for quantifying the robustness of regression models to targeted and semi-targeted adversarial attacks. It assesses the impact of attacks on the model's performance, as well as the extent to which the attacker's goal was achieved, by assigning a score between 0 (very vulnerable) and 1 (very robust). In our experiments, the LSTM forecasting model was fairly robust and achieved a TARS value of over 0.81 for all adversarial attacks investigated. The CNN forecasting model only achieved TARS values below 0.06 when trained ordinarily, and was thus very vulnerable. Yet, its robustness could be significantly improved by adversarial training, which always resulted in a TARS above 0.46.
Abstract（参考訳）: 近年、研究者は風力予測のための様々なディープラーニングモデルを提案した。これらのモデルは、従来の機械学習アルゴリズムや物理モデルよりも正確に風力発電所や地域全体の風力発電を予測する。しかし、最近の研究では、ディープラーニングモデルがしばしば敵の攻撃によって操作されることが示されている。風力予測は現代の電力システムの安定性に不可欠であるため、これらの脅威から保護することが重要である。本研究では,攻撃対象,準目標,未目標の2種類の予測モデルの脆弱性について検討する。風力発電所の発電予測のためのlong short-term memory(lstm)ネットワークと,ドイツ全土の風力発電を予測するconvolutional neural network(cnn)について考察した。さらに,攻撃対象および半標的攻撃に対する回帰モデルのロバスト性を定量化するための評価指標であるTtal Adversarial Robustness Score (TARS)を提案する。攻撃がモデルのパフォーマンスに与える影響と、攻撃者の目標が達成された程度を評価し、0(非常に脆弱)と1(非常に堅牢)の間のスコアを割り当てる。実験では,LSTM予測モデルはかなり頑健であり,全敵攻撃に対するTARS値が0.81以上に達した。 CNN予測モデルは通常の訓練では0.06未満のTARS値しか達成せず、非常に脆弱であった。しかし、その頑健さは敵対的な訓練によって著しく向上する可能性があり、常に 0.46 を上回った。

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