| 基于自動編碼器和隨機樹的智能電網FDI檢測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>4279 K | |
| 標簽： 攻擊檢測 自動編碼器 網絡攻擊 | |
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| 文檔介紹：為應對智能電網系統可能受到的新型網絡攻擊（如虛假數據注入攻擊），提出了一種基于機器學習的入侵檢測方法。該方法采用自動編碼器進行數據降維，并使用極端隨機樹分類器檢測潛在攻擊。在IEEE標準電力系統數據的基礎上，測試了該方法在不同系統規模和攻擊程度下的性能。實驗結果顯示，在IEEE 118節點系統中，該方法的檢測準確率高達99.76%，即使在僅有0.1%攻擊測量值的情況下，F1值也達到了99.77%，遠超其他算法。該方法不僅能有效檢測智能電網中的入侵行為，而且具有較高的計算效率。 | |
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