Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial Purification for Data-Driven Power System Event Classifiers with Diffusion Models

論文の概要: Adversarial Purification for Data-Driven Power System Event Classifiers with Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07110v1
Date: Mon, 13 Nov 2023 06:52:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-14 15:27:03.571698
Title: Adversarial Purification for Data-Driven Power System Event Classifiers with Diffusion Models
Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたデータ駆動型イベント分類器の逆浄化
Authors: Yuanbin Cheng, Koji Yamashita, Jim Follum, Nanpeng Yu
Abstract要約: ファサー計測ユニット(PMU)のグローバル展開は、電力システムのリアルタイム監視を可能にする。近年の研究では、機械学習に基づく手法が敵の攻撃に弱いことが示されている。本稿では,拡散モデルに基づく効果的な対向的浄化手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8848340429852071
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The global deployment of the phasor measurement units (PMUs) enables real-time monitoring of the power system, which has stimulated considerable research into machine learning-based models for event detection and classification. However, recent studies reveal that machine learning-based methods are vulnerable to adversarial attacks, which can fool the event classifiers by adding small perturbations to the raw PMU data. To mitigate the threats posed by adversarial attacks, research on defense strategies is urgently needed. This paper proposes an effective adversarial purification method based on the diffusion model to counter adversarial attacks on the machine learning-based power system event classifier. The proposed method includes two steps: injecting noise into the PMU data; and utilizing a pre-trained neural network to eliminate the added noise while simultaneously removing perturbations introduced by the adversarial attacks. The proposed adversarial purification method significantly increases the accuracy of the event classifier under adversarial attacks while satisfying the requirements of real-time operations. In addition, the theoretical analysis reveals that the proposed diffusion model-based adversarial purification method decreases the distance between the original and compromised PMU data, which reduces the impacts of adversarial attacks. The empirical results on a large-scale real-world PMU dataset validate the effectiveness and computational efficiency of the proposed adversarial purification method.
Abstract（参考訳）: ファサー計測ユニット(PMU)のグローバル展開により、電力システムのリアルタイムモニタリングが可能となり、イベント検出と分類のための機械学習モデルの研究が盛んに進められている。しかし、最近の研究では、機械学習に基づく手法は敵攻撃に弱いことが判明しており、生のPMUデータに小さな摂動を加えることで、イベント分類器を騙すことができる。敵攻撃による脅威を軽減するためには、防衛戦略の研究が急務である。本稿では,機械学習に基づく電力系統イベント分類器の敵意攻撃に対する拡散モデルに基づく効果的な敵意浄化手法を提案する。提案手法は、PMUデータにノイズを注入する2つのステップと、事前学習されたニューラルネットワークを用いて、敵攻撃によってもたらされる摂動を同時に除去する2つのステップを含む。提案手法は,リアルタイム操作の要件を満たしながら,敵攻撃時の事象分類器の精度を大幅に向上させる。さらに,提案手法は, 拡散モデルに基づく逆方向浄化法により, 元のPMUデータと妥協したPMUデータとの距離を低減し, 逆方向攻撃の影響を低減する。大規模実世界のPMUデータセットにおける実験結果は,提案手法の有効性と計算効率を検証した。

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