論文の概要: Cycle-Space Informed Detection of Autoencoded Blind False Data Injection Attacks on Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28912v1
• Date: Wed, 27 May 2026 17:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.045556
• Title: Cycle-Space Informed Detection of Autoencoded Blind False Data Injection Attacks on Power Systems
• Title（参考訳）: 電力系統におけるBlind Falseデータインジェクション自動符号化のサイクル空間インフォームド検出
• Authors: Xin Li, Chenhan Xiao, Jonathan Cohen, Aviad Elyashar, Yang Weng, Rami Puzis,
• Abstract要約: AI駆動型データセンターと大規模エネルギーストレージシステムは、リアルタイム計測データと自動意思決定による電力系統運用への依存度を高めている。 多くの既存の検出方法は、統計的またはデータ駆動による測定分析に依存しており、攻撃者が同じデータ構造を利用して盗聴の摂動を発生させると失敗する可能性がある。 本稿では,オートエンコーダが測定多様体を学習し,ジャコビアンヌル空間に整合した摂動を生成するブラインド・ファルス・データ・インジェクション・アタック(FDIA)を実証する。 ヌル空間を利用するデータ駆動型FDIAを緩和するため、トポロジインフォームド・サイクロン空間検出器(CSD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.81457841153631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of AI-driven data centers and large-scale energy storage systems is increasing the reliance of power system operation on real-time measurement data and automated decision-making. However, many existing detection methods rely on statistical or data-driven analysis of measurements and can fail when attackers exploit the same data structure to craft stealthy perturbations. To illustrate this limitation, we demonstrate a blind False Data Injection Attack (FDIA) in which an Autoencoder learns the measurement manifold and generates perturbations aligned with the Jacobian null space, thereby allowing the attack to evade both residual-based baddata detectors and time-series anomaly detectors. To mitigate data-driven FDIAs which exploit the null space, we propose a topology-informed Cycle-Space Detector (CSD) that leverages the Cycle-Space of the network to impose structural constraints that enhance null space estimation. In addition, we prove that by using the Minimum Cycle Basis (MCB), the proposed CSD achieves the optimal generalization error for attack detection. By exploiting topology-derived cycle constraints rather than relying solely on numerical null space estimation, the proposed method does not require precise line parameters and improves the separation between normal and attacked measurements. Simulation results on IEEE 14-, 30-, 57-, and 118-bus systems demonstrate that the proposed method effectively detects data-driven FDIAs under realistic measurement noise.
• Abstract（参考訳）: AI駆動型データセンターと大規模エネルギー貯蔵システムの急速な成長により、実時間計測データと自動意思決定への電力系統運用への依存が高まっている。 しかし、多くの既存の検出方法は統計的あるいはデータ駆動による測定分析に依存しており、攻撃者が同じデータ構造を利用して盗聴の摂動を発生させると失敗する可能性がある。 この限界を説明するために、オートエンコーダが測定多様体を学習し、ジャコビアンヌル空間に整合した摂動を生成するブラインド・ファルス・データ・インジェクション・アタック(FDIA)を示す。 本研究では,Null空間を利用するデータ駆動型FDIAを緩和するため,ネットワークのCycle-Spaceを利用するトポロジインフォームドCycle-Space Detector (CSD)を提案する。 さらに,MCB(Minimum Cycle Basis)を用いて,攻撃検出のための最適一般化誤差を実現する。 数値的なヌル空間推定にのみ依存するのではなく、トポロジに起因したサイクル制約を利用することで、提案手法は正確な線パラメータを必要とせず、通常の測定値と攻撃された測定値の分離を改善する。 IEEE 14-, 30-, 57-, 118-busシステムのシミュレーション結果から, 実測ノイズ下でのデータ駆動型FDIAを効果的に検出できることを示した。

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