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J-GLOBAL ID：202002260463668039   整理番号：20A0901617

分散システムのための時空間パターンを用いた柔軟な機械学習ベースのサイバー攻撃検出【JST・京大機械翻訳】

Flexible Machine Learning-Based Cyberattack Detection Using Spatiotemporal Patterns for Distribution Systems

著者 (3件)： Cui Mingjian (Department of Electrical and Computer Engineering, Southern Methodist University, Dallas, TX, USA) ,  Wang Jianhui (Department of Electrical and Computer Engineering, Southern Methodist University, Dallas, TX, USA) ,  Chen Bo (Energy Systems Division, Argonne National Laboratory, Argonne, IL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 11  号： 2  ページ： 1805-1808  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  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： 本論文では,空間時間パターンを考慮した分布システムにおけるサイバー攻撃のための柔軟な機械学習検出法を開発した。空間時間パターンは,システム全体の測定に基づくグラフLaplaceによって認識される。柔軟なBayes分類器(BC)を用いて,サイバー攻撃が発生するときに違反することができる時空間パターンを訓練した。柔軟なBCを用いてサイバー攻撃を検出する。開発した方法の有効性を,標準IEEE13-および123-ノード試験フィーダを通して実証した。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】

シソーラス用語： *分散系 ,  供給装置 ,  検出法 ,  有効性 ,  *機械学習
準シソーラス用語： Bayes分類器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分散システム ,  時空間 ,  機械学習 ,  サイバー攻撃