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。

関連論文リスト

• Data-driven Bayesian State Estimation with Compressed Measurement of Model-free Process using Semi-supervised Learning [57.04370580292727]
  モデルフリープロセスの圧縮測定(BSCM)によるデータ駆動ベイズ状態の推定。 時間的測定ベクトルの次元は、推定される時間的状態ベクトルの次元よりも低い。 既存の2つの教師なし学習ベースのデータ駆動手法は、モデルフリープロセスのBSCM問題に対処できない。 半教師付き学習に基づくDANSE手法を開発し,その手法をSemiDANSEと呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T05:03:48Z)
• Extracting Training Data from Unconditional Diffusion Models [76.85077961718875]
  拡散確率モデル(DPM)は、生成人工知能(AI)の主流モデルとして採用されている。 本研究の目的は,1) 理論解析のための記憶量,2) 情報ラベルとランダムラベルを用いた条件記憶量,3) 記憶量測定のための2つのより良い評価指標を用いて,DPMにおける記憶量の理論的理解を確立することである。 提案手法は,理論解析に基づいて,SIDE (textbfSurrogate condItional Data extract) と呼ばれる新しいデータ抽出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:20:12Z)
• Few-Shot Load Forecasting Under Data Scarcity in Smart Grids: A Meta-Learning Approach [0.18641315013048293]
  本稿では,短期負荷予測のためのモデルに依存しないメタ学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は,任意の長さの未知の負荷時間列に迅速に適応し,一般化することができる。 提案手法は,実世界の消費者の歴史的負荷消費データのデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T18:59:08Z)
• MisGUIDE : Defense Against Data-Free Deep Learning Model Extraction [0.8437187555622164]
  MisGUIDE(ミスGUIDE)は、ディープラーニングモデルのための2段階の防御フレームワークである。 提案手法の目的は,真正クエリの精度を維持しつつ,クローンモデルの精度を下げることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T13:59:21Z)
• Diffusion-Model-Assisted Supervised Learning of Generative Models for Density Estimation [10.793646707711442]
  本稿では,密度推定のための生成モデルを訓練するためのフレームワークを提案する。 スコアベース拡散モデルを用いてラベル付きデータを生成する。 ラベル付きデータが生成されると、シンプルな完全に接続されたニューラルネットワークをトレーニングして、教師付き方法で生成モデルを学ぶことができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T23:56:19Z)
• Anomaly Detection with Ensemble of Encoder and Decoder [2.8199078343161266]
  電力網における異常検出は、電力系統に対するサイバー攻撃による異常を検出し、識別することを目的としている。 本稿では,複数のエンコーダとデコーダを用いて正規サンプルのデータ分布をモデル化し,新しい異常検出手法を提案する。 ネットワーク侵入と電力系統データセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T15:49:29Z)
• IDM-Follower: A Model-Informed Deep Learning Method for Long-Sequence Car-Following Trajectory Prediction [24.94160059351764]
  ほとんどの自動車追従モデルは生成的であり、最後のステップの速度、位置、加速度の入力のみを考慮する。 2つの独立したエンコーダと、次の軌道を逐次予測できる自己アテンションデコーダを備えた新しい構造を実装した。 シミュレーションとNGSIMデータセットの複数の設定による数値実験により、IMM-Followerは予測性能を向上させることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T02:24:27Z)
• Real-to-Sim: Predicting Residual Errors of Robotic Systems with Sparse Data using a Learning-based Unscented Kalman Filter [65.93205328894608]
  我々は,動的・シミュレータモデルと実ロボット間の残差を学習する。 学習した残差誤差により、動的モデル、シミュレーション、および実際のハードウェア間の現実的ギャップをさらに埋めることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T15:15:12Z)
• Momentum Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Speech Recognition [55.362258027878966]
  本稿では,半教師付き音声認識のための簡易かつ効果的な手法として,モーメント擬似ラベル(MPL)を提案する。 MPLは、平均的な教師メソッドにインスパイアされて、相互に相互作用し、学習するオンラインとオフラインの2つのモデルで構成されている。 実験の結果,MPLはベースモデルよりも効果的に改善され,様々な半教師付きシナリオに拡張可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T16:24:55Z)
• Firearm Detection via Convolutional Neural Networks: Comparing a Semantic Segmentation Model Against End-to-End Solutions [68.8204255655161]
  武器の脅威検出とライブビデオからの攻撃的な行動は、潜在的に致命的な事故の迅速検出と予防に使用できる。 これを実現する一つの方法は、人工知能と、特に画像分析のための機械学習を使用することです。 従来のモノリシックなエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルと、セマンティクスセグメンテーションによって火花を検知する単純なニューラルネットワークのアンサンブルに基づく前述したモデルを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T15:19:29Z)
• Probing Model Signal-Awareness via Prediction-Preserving Input Minimization [67.62847721118142]
  モデルが正しい脆弱性信号を捕捉して予測する能力を評価する。 SAR(Signal-Aware Recall)と呼ばれる新しい指標を用いて,モデルの信号認識を計測する。 その結果,90年代以降のリコールから60年代以降のリコールは,新たな指標で大幅に減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T20:05:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。