論文の概要: The Wisdom of the Crowd: High-Fidelity Classification of Cyber-Attacks and Faults in Power Systems Using Ensemble and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06714v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 05:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.08396
• Title: The Wisdom of the Crowd: High-Fidelity Classification of Cyber-Attacks and Faults in Power Systems Using Ensemble and Machine Learning
• Title（参考訳）: 群衆の知恵:アンサンブルと機械学習を用いた電力系統におけるサイバー・アタックと故障の高忠実な分類
• Abstract要約: 本稿では,機械学習に基づくサイバー攻撃と物理的障害の分類のための高忠実度評価フレームワークを提案する。 モデルはラベル付き時間領域測定に基づいてトレーニングされ、サブサイクル応答性のために設計されたリアルタイムストリーミング環境で評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a high-fidelity evaluation framework for machine learning (ML)-based classification of cyber-attacks and physical faults using electromagnetic transient simulations with digital substation emulation at 4.8 kHz. Twelve ML models, including ensemble algorithms and a multi-layer perceptron (MLP), were trained on labeled time-domain measurements and evaluated in a real-time streaming environment designed for sub-cycle responsiveness. The architecture incorporates a cycle-length smoothing filter and confidence threshold to stabilize decisions. Results show that while several models achieved near-perfect offline accuracies (up to 99.9%), only the MLP sustained robust coverage (98-99%) under streaming, whereas ensembles preserved perfect anomaly precision but abstained frequently (10-49% coverage). These findings demonstrate that offline accuracy alone is an unreliable indicator of field readiness and underscore the need for realistic testing and inference pipelines to ensure dependable classification in inverter-based resources (IBR)-rich networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,4.8kHzのディジタルサブステーションエミュレーションを用いた電磁過渡シミュレーションを用いて,機械学習に基づくサイバー攻撃と物理障害の分類のための高忠実度評価フレームワークを提案する。 アンサンブルアルゴリズムと多層パーセプトロン(MLP)を含む12種類のMLモデルをラベル付き時間領域測定に基づいて訓練し,サブサイクル応答性のために設計されたリアルタイムストリーミング環境で評価した。 アーキテクチャにはサイクル長スムースなフィルタと信頼しきい値が組み込まれ、決定を安定させる。 その結果、いくつかのモデルはほぼ完全なオフライン精度(最大99.9%)を達成したが、ストリーミングではMLPのみが堅牢なカバレッジ(98-99%)を保ち、アンサンブルは完全な異常精度を保ったが、頻繁に中断した(10-49%のカバレッジ)。 これらの結果は、オフラインの精度だけでは、フィールドの準備が不可能な指標であり、インバータベースのリソース(IBR)に富むネットワークにおいて、信頼性の高い分類を保証するために、現実的なテストと推論パイプラインの必要性を浮き彫りにしている。

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