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J-GLOBAL ID：201702279675731921   整理番号：17A1871379

ロバストな主成分分析に基づくスマートグリッドの虚偽データ注入攻撃【JST・京大機械翻訳】

False data injection attacks based on robust principal component analysis in smart grid

著者 (3件)： Tian Jiwei (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Wang Buhong (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Shang Fute (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 7  ページ： 1943-1947,1971  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 主成分分析(PCA)に基づくブラインド攻撃戦略は,Gauss雑音を持つ測定データに対してのみ有効であり,異常値が存在する場合には,上記の攻撃戦略は,従来の悪いデータ検出モジュールにより検出される。異常値が存在する問題に対して、ロバスト主成分分析(RPCA)に基づくブラインド攻撃対策を提案した。まず第一に,異常値の測定データを攻撃者の集合によって得ることができる。次に,異常値と真の測定データを,交互方向法(ADM)に基づくスパース最適化技術を用いて,異常値を含む測定データから分離した。次に,実際の測定データをPCAによって得て,システムの関連情報を得た。最後に,得られたシステム情報を用いて,攻撃ベクトルを構築し,そして,得られた攻撃ベクトルに従って,虚偽データを注入した。この攻撃戦略をIEEE14-busシステムにおいてテストし,実験結果により,異常値が存在する場合に,PCAに基づく従来の攻撃方法が,データ検出モジュールにより検出されることを示した。提案した方法は,ロバストPCAに基づく攻撃戦略を用いて,リングデータ検出モジュールの検出を回避することができた。この戦略は,異常値が存在する場合における虚偽データ注入攻撃(FDIA)を成功裡に実施することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *ロバスト性 ,  *主成分分析 ,  Gauss雑音 ,  透視図法 ,  *スマートグリッド ,  最適化手法 ,  異常値
準シソーラス用語： 攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： False Data Injection Attack (FDIA) ,  Robust Principal Component Analysis (RPCA) ,  Alternating Direction Method (ADM) ,  bad data detection ,  state estimation

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロバスト ,  主成分分析 ,  スマートグリッド ,  注入 ,  攻撃