論文の概要: Impact of Data Poisoning Attacks on Feasibility and Optimality of Neural Power System Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05727v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 00:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:45.630067
• Title: Impact of Data Poisoning Attacks on Feasibility and Optimality of Neural Power System Optimizers
• Title（参考訳）: データポジショニング攻撃がニューラルパワーシステム最適化装置の可能性と最適性に及ぼす影響
• Authors: Nora Agah, Meiyi Li, Javad Mohammadi,
• Abstract要約: 本稿では,直流最適潮流問題の解法であるMLに基づく最適化プロキシに対するデータ中毒攻撃の影響について検討する。 具体的には, ペナルティに基づく3つの方法のレジリエンス, 反動後のアプローチ, および毒殺攻撃による副作用に対する直接的なマッピングアプローチを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The increased integration of clean yet stochastic energy resources and the growing number of extreme weather events are narrowing the decision-making window of power grid operators. This time constraint is fueling a plethora of research on Machine Learning-, or ML-, based optimization proxies. While finding a fast solution is appealing, the inherent vulnerabilities of the learning-based methods are hindering their adoption. One of these vulnerabilities is data poisoning attacks, which adds perturbations to ML training data, leading to incorrect decisions. The impact of poisoning attacks on learning-based power system optimizers have not been thoroughly studied, which creates a critical vulnerability. In this paper, we examine the impact of data poisoning attacks on ML-based optimization proxies that are used to solve the DC Optimal Power Flow problem. Specifically, we compare the resilience of three different methods-a penalty-based method, a post-repair approach, and a direct mapping approach-against the adverse effects of poisoning attacks. We will use the optimality and feasibility of these proxies as performance metrics. The insights of this work will establish a foundation for enhancing the resilience of neural power system optimizers.
• Abstract（参考訳）: クリーンで確率的なエネルギー資源の統合の増大と、極端な気象イベントの増加により、電力網事業者の意思決定窓は狭まっている。 今回の制約は、機械学習(ML)ベースの最適化プロキシに関する数多くの研究に役立ちます。 高速なソリューションを見つけることは魅力的だが、学習ベースの手法の固有の脆弱性は採用を妨げる。 これらの脆弱性の1つは、データ中毒攻撃であり、MLトレーニングデータに摂動を追加し、誤った判断につながる。 学習ベースの電力システムオプティマイザに対する中毒攻撃の影響は、十分に研究されていないため、致命的な脆弱性を生み出している。 本稿では,直流最適潮流問題の解法であるMLに基づく最適化プロキシに対するデータ中毒攻撃の影響について検討する。 具体的には, ペナルティに基づく3つの方法のレジリエンス, 反動後のアプローチ, および毒殺攻撃による副作用に対する直接的なマッピングアプローチを比較した。 パフォーマンス指標として、これらのプロキシの最適性と実現可能性を使用します。 この研究の洞察は、ニューラルネットワークオプティマイザのレジリエンスを高めるための基盤を確立する。

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