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J-GLOBAL ID:202002234631833104   整理番号:20A2277916

ACスマートアイランドにおけるHilbert-Huang変換に基づく偽データ注入攻撃検出【JST・京大機械翻訳】

False Data Injection Attack Detection based on Hilbert-Huang Transform in AC Smart Islands
著者 (5件):
資料名:
巻:ページ: 179002-179017  発行年: 2020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:
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スマートアイランド(SI)システムにおいて,配電系統のオペレータは,通常,そのシステム全体の正確な,効率的,高度な制御およびモニタを持つために,先進計量インフラストラクチャ(AMI)としてリアルタイム測定情報を利用する。SIシステムは,センサと制御装置を含むいくつかの装置に関して,Falseデータ注入攻撃(FDIA)のような複雑な情報完全性攻撃に脆弱であり,それは,システムにおける誤解な操作決定を作り出すことができる。したがって,FDIAをシステム安定性にリンクする電力系統の評価における詳細な研究の欠如が感じられ,サイバー攻撃の影響の評価と予防保護対策の両面で重要である。この点に関して,非定常信号評価によるSIサイバー攻撃検出のために,時間-周波数ベース微分アプローチを提案した。本論文では,いくつかの事例研究におけるFDIA検出のために,Hilbert Hubbard Huang変換(HHT)の非定常信号処理アプローチを実行した。正確で効率的な検出が挑戦できるデータにおける小さなFDIAによる様々な重要な事例研究以来,シミュレーション結果はHHT手法の効率を確認し,提案した検出フレームを浅いモデルと比較した。本研究では,いくつかの分散発電(DG)を持つMATLABソフトウェアにおいて,SIテストケースの構成を開発した。その結果,HHTアプローチがAC-SIにおけるFDIA検出ターゲットに対して完全に効率的で信頼できることが分かった。シミュレーション結果は,提案モデルが93.17%の精度率を達成して,種々の種類のシナリオで開始するサイバー攻撃から50ms未満のFDIAを検出することができることを検証した。Copyright 2020 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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音声処理  ,  音響信号処理  ,  信号理論 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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