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J-GLOBAL ID：202202224749864740   整理番号：22A0398243

深層畳込みニューラルネットワークを用いた時空間相関に基づく偽データ注入攻撃検出【JST・京大機械翻訳】

Spatio-Temporal Correlation-Based False Data Injection Attack Detection Using Deep Convolutional Neural Network

著者 (6件)： Zhang Guangdou (Power System Wide-Area Measurement and Control Sichuan Province Key Laboratory, School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Jian (Power System Wide-Area Measurement and Control Sichuan Province Key Laboratory, School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Bamisile Olusola (Power System Wide-Area Measurement and Control Sichuan Province Key Laboratory, School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Cai Dongsheng (Power System Wide-Area Measurement and Control Sichuan Province Key Laboratory, School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Hu Weihao (Power System Wide-Area Measurement and Control Sichuan Province Key Laboratory, School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Huang Qi (Power System Wide-Area Measurement and Control Sichuan Province Key Laboratory, School of Mechanical and Electrical Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 13  号： 1  ページ： 750-761  発行年： 2022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： 現代の電力システムにおいて,多くのサイバー攻撃,特に誤ったデータ注入攻撃がある。この攻撃は従来の残差ベースの検出法を回避でき,制御情報の完全性を破壊し,電力系統の安定性を妨げる。本論文では,誤ったデータ注入攻撃を評価し,位置決めするために,新しい時空間検出機構を提案した。提案方法において,時間相関と空間相関を,状態ベクトルの動的特徴を捕捉するために,それぞれ,立体求積KalmanフィルタとGauss過程回帰によって分析する。次に,深い畳み込みニューラルネットワークを訓練して,時空相関関数と出力の間の機能的関係を描写して,それは攻撃の下で電力系統がアクセスするかどうかをアクセスするための検出指標としてセットした。さらに,提案した機構の性能を,IEEE39バス試験システムに関する包括的数値シミュレーションで評価した。事例研究の結果は,提案方法が99.84%~100%の精度を達成できることを示した。Copyright 2022 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： 相関関数 ,  電力系統 ,  残差 ,  検出法 ,  Kalmanフィルタ ,  事例研究 ,  完全性 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  時間相関 ,  状態ベクトル ,  Gauss過程回帰 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層畳込みニューラルネットワーク ,  空間相関 ,  注入 ,  攻撃