論文の概要: Deep Learning-Based Cyber-Attack Detection Model for Smart Grids
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08810v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 10:54:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-15 23:00:32.672382
- Title: Deep Learning-Based Cyber-Attack Detection Model for Smart Grids
- Title(参考訳): ディープラーニングによるスマートグリッドのサイバーアタック検出モデル
- Authors: Mojtaba Mohammadi, Arshia Aflaki, Abdollah Kavousifard, Mohsen
Gitizadeh
- Abstract要約: 監視制御とデータ取得(SCADA)により、受信した負荷データに対するデータ完全性サイバー攻撃(DIA)を防止するために、人工知能に基づく新しいサイバー攻撃検出モデルを開発した。
提案モデルでは、まず回帰モデルを用いて負荷データを予測し、処理後、教師なし学習法を用いて処理データをクラスタ化する。
提案したEE-BiLSTM法は,他の2つの手法と比較して,より堅牢かつ高精度に動作可能である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.642400003243118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, a novel artificial intelligence-based cyber-attack detection
model for smart grids is developed to stop data integrity cyber-attacks (DIAs)
on the received load data by supervisory control and data acquisition (SCADA).
In the proposed model, first the load data is forecasted using a regression
model and after processing stage, the processed data is clustered using the
unsupervised learning method. In this work, in order to achieve the best
performance, three load forecasting methods (i.e. extra tree regression (ETR),
long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory
(BiLSTM)) are utilized as regression models and their performance is compared.
For clustering and outlying detection, the covariance elliptic envelope (EE) is
employed as an unsupervised learning method. To examine the proposed model, the
hourly load data of the power company of the city of Johor in Malaysia is
employed and Two common DIAs, which are DIAs targeting economic loss and DIAs
targeting blackouts, are used to evaluate the accuracy of detection methods in
several scenarios. The simulation results show that the proposed EE-BiLSTM
method can perform more robust and accurate compared to the other two methods.
- Abstract(参考訳): 本稿では,スマートグリッドを用いた新しい人工知能によるサイバー攻撃検出モデルを開発し,監視制御とデータ取得(SCADA)により受信した負荷データに対するデータ完全性サイバー攻撃(DIA)を防ぐ。
提案モデルでは,まず回帰モデルを用いて負荷データを予測し,処理後,教師なし学習法を用いて処理データをクラスタリングする。
本研究は, 最適性能を達成するため, 3つの負荷予測手法(ETR, long short-term memory, LSTM, bidirectional long long-term memory, BiLSTM)を回帰モデルとして利用し, その性能を比較した。
クラスタリングおよび外部検出には、教師なし学習方法として共分散楕円エンベロープ(EE)を用いる。
提案モデルを検討するために,マレーシアのジョホール市電力会社の時給負荷データを用いて,経済損失を対象とするDIAとブラックアウトを対象とするDIAである2つの共通DIAを用いて,複数のシナリオにおいて検出方法の精度を評価する。
シミュレーションの結果,提案手法は,他の2つの手法と比較して,より堅牢で正確であることがわかった。
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