| 基于自动编码器和随机树的智能电网FDI检测 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4279 K | |
| 標簽： 攻击检测 自动编码器 网络攻击 | |
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| 文檔介紹：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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