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基于Transformer编码器的智能电网虚假数据注入攻击检测
被引量:
3
1
作者
陈冰
唐永旺
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第7期336-342,共7页
针对当前基于循环神经网络的智能电网虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks, FDIA)检测方法无法同时利用量测样本中前后参数信息和样本间参数关联关系的问题,提出一种基于Transformer编码器的FDIA检测框架。对连续时间样本数...
针对当前基于循环神经网络的智能电网虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks, FDIA)检测方法无法同时利用量测样本中前后参数信息和样本间参数关联关系的问题,提出一种基于Transformer编码器的FDIA检测框架。对连续时间样本数据进行归一化处理,结合相对位置信息得到连续时间样本向量。引入Transformer编码器,通过多头自注意力机制计算长距离依赖关系,得到连续时间样本的特征表示。将该特征表示输入到全连接神经网络层和Softmax层,输出后一时刻样本受到注入攻击的概率。在IEEE 14-bus和IEEE 30-bus中的仿真实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率平均提高7.41%,正报率平均提高4.51%,误报率平均降低60.99%。
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关键词
Transformer编码器
连续时间
多头注意力
智能电网
虚假数据
下载PDF
职称材料
题名
基于Transformer编码器的智能电网虚假数据注入攻击检测
被引量:
3
1
作者
陈冰
唐永旺
机构
河南工业大学漯河工学院电气电子工程系
中国人民解放军战略支援部队信息
工程
大学
信息
系
统
工程
学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第7期336-342,共7页
文摘
针对当前基于循环神经网络的智能电网虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks, FDIA)检测方法无法同时利用量测样本中前后参数信息和样本间参数关联关系的问题,提出一种基于Transformer编码器的FDIA检测框架。对连续时间样本数据进行归一化处理,结合相对位置信息得到连续时间样本向量。引入Transformer编码器,通过多头自注意力机制计算长距离依赖关系,得到连续时间样本的特征表示。将该特征表示输入到全连接神经网络层和Softmax层,输出后一时刻样本受到注入攻击的概率。在IEEE 14-bus和IEEE 30-bus中的仿真实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率平均提高7.41%,正报率平均提高4.51%,误报率平均降低60.99%。
关键词
Transformer编码器
连续时间
多头注意力
智能电网
虚假数据
Keywords
Transformer encoder
Continuous time
Multi-head attention
Smart grid False data
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer编码器的智能电网虚假数据注入攻击检测
陈冰
唐永旺
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
3
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