电力自动化调度系统虚假数据注入攻击检测

作     者：徐美娇 王小宇 贺鸿鹏 马成龙 XU Mei-jiao;WANG Xiao-yu;HE Hong-peng;MA Cheng-long

作者机构：国网内蒙古东部电力有限公司呼和浩特010010 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2022年第46卷第8期

页      面：161-166页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 

主　　题：电力自动化调度系统 虚假数据 注入攻击检测 状态估计 卷积神经网络 

摘      要：基于虚假数据注入攻击原理,采用加权最小二乘法通过计算状态变量残差误差,获取电力自动化调度系统状态估计量;利用卷积神经网络模型划分状态估计得到的电力自动化系统的虚假数据,通过前向传播和后向传播两阶段训练卷积神经网络,并更新网络参数;经SoftMax函数分类器输出的分类结果即为检测到的虚假数据注入攻击。实验表明,该算法在重放攻击发生后仍然能快速检测虚假数据注入攻击,可在注入攻击途中过滤较高概率的虚假数据,过滤能耗低、检测率高。