基于自动编码器和随机树的智能电网FDI检测AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于自动编码器和随机树的智能电网FDI检测
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4279 K
标签：攻击检测自动编码器网络攻击
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文档介绍：为应对智能电网系统可能受到的新型网络攻击（如虚假数据注入攻击），提出了一种基于机器学习的入侵检测方法。该方法采用自动编码器进行数据降维，并使用极端随机树分类器检测潜在攻击。在IEEE标准电力系统数据的基础上，测试了该方法在不同系统规模和攻击程度下的性能。实验结果显示，在IEEE 118节点系统中，该方法的检测准确率高达99.76%，即使在仅有0.1%攻击测量值的情况下，F1值也达到了99.77%，远超其他算法。该方法不仅能有效检测智能电网中的入侵行为，而且具有较高的计算效率。
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