Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-Informed Convolutional Autoencoder for Cyber Anomaly Detection in Power Distribution Grids

論文の概要: Physics-Informed Convolutional Autoencoder for Cyber Anomaly Detection in Power Distribution Grids

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04758v1
Date: Fri, 8 Dec 2023 00:05:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-11 16:33:59.481922
Title: Physics-Informed Convolutional Autoencoder for Cyber Anomaly Detection in Power Distribution Grids
Title（参考訳）: 配電系統におけるサイバー異常検出のための物理インフォームド畳み込みオートエンコーダ
Authors: Mehdi Jabbari Zideh, Sarika Khushalani Solanki
Abstract要約: 本稿では,物理インフォームド・コンボリューション・オートエンコーダ(PIConvAE)を提案する。提案モデルは、Kirchhoffの法則を適用して、ニューラルネットワークの損失関数に物理原理を統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The growing trend toward the modernization of power distribution systems has facilitated the installation of advanced measurement units and promotion of the cyber communication systems. However, these infrastructures are still prone to stealth cyber attacks. The existing data-driven anomaly detection methods suffer from a lack of knowledge about the system's physics, lack of interpretability, and scalability issues hindering their practical applications in real-world scenarios. To address these concerns, physics-informed neural networks (PINNs) were introduced. This paper proposes a multivariate physics-informed convolutional autoencoder (PIConvAE) to detect stealthy cyber-attacks in power distribution grids. The proposed model integrates the physical principles into the loss function of the neural network by applying Kirchhoff's law. Simulations are performed on the modified IEEE 13-bus and 123-bus systems using OpenDSS software to validate the efficacy of the proposed model for stealth attacks. The numerical results prove the superior performance of the proposed PIConvAE in three aspects: a) it provides more accurate results compared to the data-driven ConvAE model, b) it requires less training time to converge c) the model excels in effectively detecting a wide range of attack magnitudes making it powerful in detecting stealth attacks.
Abstract（参考訳）: 配電システムの近代化に向けた傾向が高まり、高度な計測ユニットの設置やサイバー通信システムの推進が進められている。しかし、これらのインフラは未だにステルスサイバー攻撃を起こしやすい。既存のデータ駆動異常検出手法は、システムの物理に関する知識の欠如、解釈可能性の欠如、現実世界のシナリオにおける実用的応用を妨げるスケーラビリティの問題に悩まされている。これらの問題に対処するため、物理情報ニューラルネットワーク(PINN)が導入された。本稿では,電力配電網におけるステルスサイバー攻撃を検出するための多変量物理形畳み込みオートエンコーダ(piconvae)を提案する。提案モデルは、キルヒホフの法則を適用して、物理的原理をニューラルネットワークの損失関数に統合する。改良型IEEE 13-bus と 123-bus で OpenDSS ソフトウェアを用いてシミュレーションを行い,提案手法の有効性を検証した。数値計算の結果,提案したPIConvAEの性能は3つの点で優れていた。 a) データ駆動型ConvAEモデルよりも正確な結果を提供する。 b) 収束する訓練時間が少ないこと c) モデルは、広範囲の攻撃規模を効果的に検出し、盗難攻撃を検出するのに強力である。

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