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J-GLOBAL ID：201902239757720193   整理番号：19A0518186

スマートグリッドにおける偽データ注入サイバー物理攻撃緩和のための新しいデータ解析手法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Data Analytical Approach for False Data Injection Cyber-Physical Attack Mitigation in Smart Grids

著者 (4件)： Wang Yi (Department of Electrical and Computer Engineering, Manhattan College, Riverdale, NY, USA) ,  Amin Mahmoud M. (Department of Electrical and Computer Engineering, Manhattan College, Riverdale, NY, USA) ,  Fu Jian (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Alabama A&M University, Normal, AL, USA) ,  Moussa Heba B. (Department of Electrical and Computer Engineering, City College of New York, New York, NY, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 26022-26033  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 偽データ注入サイバー物理的脅威は,現代のスマートグリッドにおける典型的な完全性攻撃である。これらの日,特に大規模スマートグリッドが膨大な量のデータを生成するとき,データ解析法を用いて偽データ注入攻撃(FDIAs)を緩和した。本論文では,マージン設定アルゴリズム(MSA)を用いたデータ中心パラダイムに基づくFDIAsを検出するための新しいデータ解析法を提案した。提案した方法の性能を,実験データセットと同様に広域測定システム環境における6バス電力網を用いたシミュレーションにより実証した。2つのFDIAシナリオ,再生攻撃と時間攻撃を調査した。実験結果をサポートベクトルマシン(SVM)と人工ニューラルネットワーク(ANN)と比較した。結果は,MSAがFDIA検出に適用したとき,SVMとANNの両方よりも検出精度に関してより良い結果をもたらすことを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  計測システム ,  電力系統 ,  *緩和現象 ,  サポートベクトルマシン ,  *データ解析 ,  ニューラルネットワーク ,  *スマートグリッド ,  完全性
準シソーラス用語： 検出精度 ,  解析手法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートグリッド ,  注入 ,  物理 ,  攻撃 ,  緩和 ,  解析手法