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题名融合CNN与SA的电网数据攻击检测优化方案设计
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作者
张亚菇
高震
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机构
国网山西省电力公司大同供电公司
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出处
《通信电源技术》
2025年第9期52-54,206,共4页
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文摘
随着智能电网和电力系统的广泛应用,电网安全问题愈发引起关注。电网数据攻击不仅可能导致电网运行异常,而且可能影响电力系统的稳定性和安全性。在传统方案基础上,通过引入卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与自注意力(Self-Attention,SA)机制来提高电网数据攻击检测能力。实验结果表明,优化方案能够在多节点协同攻击场景下完成异常识别,减少假阳性和漏报率,提升模型的准确性和健壮性。
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关键词
电网数据攻击检测
卷积神经网络(CNN)
自注意力(SA)机制
检测优化
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Keywords
power grid data attack detection
Convolutional Neural Networks(CNN)
Self-Attention(SA)mechanism
detection optimization
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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