論文の概要: Localization of Dummy Data Injection Attacks in Power Systems
Considering Incomplete Topological Information: A Spatio-Temporal Graph
Wavelet Convolutional Neural Network Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15321v1
- Date: Sat, 27 Jan 2024 06:50:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 18:52:23.449153
- Title: Localization of Dummy Data Injection Attacks in Power Systems
Considering Incomplete Topological Information: A Spatio-Temporal Graph
Wavelet Convolutional Neural Network Approach
- Title(参考訳): 不完全位相情報を考慮した電力系統におけるダミーデータ注入攻撃の局所化:時空間グラフウェーブレット畳み込みニューラルネットワークアプローチ
- Authors: Zhaoyang Qu, Yunchang Dong, Yang Li, Siqi Song, Tao Jiang, Min Li,
Qiming Wang, Lei Wang, Xiaoyong Bo, Jiye Zang, Qi Xu
- Abstract要約: ダミー・データ・インジェクション・アタック(DDIA)は、電力系統の安全で安定した運用に深刻な脅威をもたらす。
本研究では、これらの新しいDDIAsゲートパワーシステムの基本原理について検討する。
DDIAの複雑な数学的モデルが設計されており、不完全なトポロジカル知識と交流電流(AC)状態推定を考慮に入れている。
DDIAモデルの精度と有効性は、包括的分析ケースを通して厳密に実証される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.058705697478818
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of novel the dummy data injection attack (DDIA) poses a severe
threat to the secure and stable operation of power systems. These attacks are
particularly perilous due to the minimal Euclidean spatial separation between
the injected malicious data and legitimate data, rendering their precise
detection challenging using conventional distance-based methods. Furthermore,
existing research predominantly focuses on various machine learning techniques,
often analyzing the temporal data sequences post-attack or relying solely on
Euclidean spatial characteristics. Unfortunately, this approach tends to
overlook the inherent topological correlations within the non-Euclidean spatial
attributes of power grid data, consequently leading to diminished accuracy in
attack localization. To address this issue, this study takes a comprehensive
approach. Initially, it examines the underlying principles of these new DDIAs
on power systems. Here, an intricate mathematical model of the DDIA is
designed, accounting for incomplete topological knowledge and alternating
current (AC) state estimation from an attacker's perspective. Subsequently, by
integrating a priori knowledge of grid topology and considering the temporal
correlations within measurement data and the topology-dependent attributes of
the power grid, this study introduces temporal and spatial attention matrices.
These matrices adaptively capture the spatio-temporal correlations within the
attacks. Leveraging gated stacked causal convolution and graph wavelet sparse
convolution, the study jointly extracts spatio-temporal DDIA features. Finally,
the research proposes a DDIA localization method based on spatio-temporal graph
neural networks. The accuracy and effectiveness of the DDIA model are
rigorously demonstrated through comprehensive analytical cases.
- Abstract(参考訳): ddia(ダミー・データ・インジェクション・アタック)の登場は、電力システムの安全で安定した運用に深刻な脅威をもたらす。
これらの攻撃は、注入された悪意のあるデータと正当なデータとの間の極小ユークリッド空間的分離のために特に危険であり、従来の距離に基づく手法で正確な検出が困難になる。
さらに、既存の研究は主に様々な機械学習技術に焦点を当てており、攻撃後の時間的データシーケンスの分析やユークリッド空間特性のみに依存することが多い。
残念なことに、このアプローチは電力グリッドデータの非ユークリッド空間特性に固有のトポロジ的相関を見落とし、結果として攻撃の局所化の精度が低下する傾向にある。
この問題に対処するため,本研究では包括的アプローチを採る。
当初は、電力システムにおけるこれらの新しいDDIAの基本原理について検討した。
ここでは、DDIAの複雑な数学的モデルが設計され、不完全なトポロジカル知識と攻撃者の視点からの交流電流(AC)状態推定を考慮に入れている。
次に、グリッドトポロジーの事前知識を統合し、測定データ内の時間的相関と電力グリッドのトポロジ依存属性を考慮し、時間的および空間的注意行列を導入する。
これらの行列は攻撃中の時空間相関を適応的に捉える。
グラフウェーブレットスパース畳み込みとゲート積み重ね型因果畳み込みを併用し,時空間DDIA特徴を同時抽出した。
最後に,時空間グラフニューラルネットワークを用いたddia位置推定法を提案する。
DDIAモデルの精度と有効性は包括的分析ケースを通して明確に実証される。
関連論文リスト
- Hypergraph Learning based Recommender System for Anomaly Detection, Control and Optimization [0.0]
本稿では,(a)離散ハイパーグラフ構造の連成学習のための自己適応型異常検出フレームワークと,(b)相互依存型センサ間の時間的傾向と空間的関係をモデル化する。
このフレームワークは、ハイパーグラフ構造データのリレーショナル帰納バイアスを利用して、ポイントワイズ・シングルステップ・アヘッド予測を学習する。
ルート原因分析のための異常情報伝搬に基づく計算ハイパーグラフを導出し、オフラインで最適な予測制御ポリシを通じて推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-21T06:04:02Z) - DeepHYDRA: Resource-Efficient Time-Series Anomaly Detection in Dynamically-Configured Systems [3.44012349879073]
我々はDeepHYDRA(Deep Hybrid DBSCAN/reduction-based Anomaly Detection)を提案する。
DBSCANと学習ベースの異常検出を組み合わせる。
大規模なデータセットと複雑なデータセットの両方において、異なるタイプの異常を確実に検出できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T13:47:15Z) - Detecting Anomalies in Dynamic Graphs via Memory enhanced Normality [39.476378833827184]
動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。
時空間記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)について紹介する。
STRIPEは、AUCスコアが5.8%改善し、トレーニング時間が4.62倍速く、既存の手法よりも大幅に優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T02:26:10Z) - Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach [49.995833831087175]
本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。
さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。
提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T13:14:06Z) - Dynamic Causal Explanation Based Diffusion-Variational Graph Neural
Network for Spatio-temporal Forecasting [60.03169701753824]
時間予測のための動的拡散型グラフニューラルネットワーク(DVGNN)を提案する。
提案したDVGNNモデルは最先端のアプローチよりも優れ,Root Mean Squared Errorの結果が優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T11:38:19Z) - Energy-based Out-of-Distribution Detection for Graph Neural Networks [76.0242218180483]
我々は,GNNSafeと呼ばれるグラフ上での学習のための,シンプルで強力で効率的なOOD検出モデルを提案する。
GNNSafeは、最先端技術に対するAUROCの改善を最大17.0%で達成しており、そのような未開発領域では単純だが強力なベースラインとして機能する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T16:38:43Z) - Towards an Awareness of Time Series Anomaly Detection Models'
Adversarial Vulnerability [21.98595908296989]
本研究では,センサデータに小さな対向摂動のみを加えることで,最先端の異常検出手法の性能を著しく劣化させることを実証した。
いくつかのパブリックデータセットとプライベートデータセットに対して、予測エラー、異常、分類スコアなど、さまざまなスコアを使用する。
敵攻撃に対する異常検出システムの脆弱性を初めて実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-24T01:55:50Z) - TFDPM: Attack detection for cyber-physical systems with diffusion
probabilistic models [10.389972581904999]
CPSにおける攻撃検出タスクの一般的なフレームワークであるTFDPMを提案する。
履歴データから時間パターンと特徴パターンを同時に抽出する。
ノイズスケジューリングネットワークは、検出速度を3倍に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T13:13:29Z) - Convolutional generative adversarial imputation networks for
spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。
提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T03:50:48Z) - Learning Neural Causal Models with Active Interventions [83.44636110899742]
本稿では,データ生成プロセスの根底にある因果構造を素早く識別する能動的介入ターゲット機構を提案する。
本手法は,ランダムな介入ターゲティングと比較して,要求される対話回数を大幅に削減する。
シミュレーションデータから実世界のデータまで,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T13:10:37Z) - TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial
Networks [73.01104041298031]
TadGANは、GAN(Generative Adversarial Networks)上に構築された教師なしの異常検出手法である。
時系列の時間相関を捉えるために,ジェネレータと批評家のベースモデルとしてLSTMリカレントニューラルネットワークを用いる。
提案手法の性能と一般化性を示すため,いくつかの異常スコアリング手法を検証し,最も適した手法を報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T15:52:04Z)
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。