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基于Focal Loss^(IM)-Transformer的电网虚假数据注入攻击检测
1
作者
席磊
和昀
+3 位作者
李子豪
曹利锋
李宗泽
石雨凡
《南方电网技术》
北大核心
2025年第6期26-38,共13页
虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据...
虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据注入攻击检测。Transformer利用其自注意力机制能够捕捉数据中的长期依赖性,进而识别不平衡的虚假数据注入攻击数据。Focal Loss^(IM)通过引入调制因子来更好地匹配虚假数据注入攻击样本的分布和特性,来增强检测方法对不平衡数据的识别能力,以提高检测方法对攻击的检测精度。通过在IEEE 14节点系统、IEEE 30节点系统和IEEE 57节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。且相较于传统损失函数和其他检测方法,所提方法显示出更好的泛化能力和对少数类的识别能力,且辨识精度高、误报率低。
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关键词
电力信息物理系统
虚假数据注入攻击
不平衡数据
TRANSFORMER
focal
loss
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职称材料
题名
基于Focal Loss^(IM)-Transformer的电网虚假数据注入攻击检测
1
作者
席磊
和昀
李子豪
曹利锋
李宗泽
石雨凡
机构
三峡大学电气与新能源学院
三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
国网山西省电力公司运城市经济技术开发区供电公司
出处
《南方电网技术》
北大核心
2025年第6期26-38,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(52477104)
宜昌市自然科学研究项目(A23-2-001)。
文摘
虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据注入攻击检测。Transformer利用其自注意力机制能够捕捉数据中的长期依赖性,进而识别不平衡的虚假数据注入攻击数据。Focal Loss^(IM)通过引入调制因子来更好地匹配虚假数据注入攻击样本的分布和特性,来增强检测方法对不平衡数据的识别能力,以提高检测方法对攻击的检测精度。通过在IEEE 14节点系统、IEEE 30节点系统和IEEE 57节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。且相较于传统损失函数和其他检测方法,所提方法显示出更好的泛化能力和对少数类的识别能力,且辨识精度高、误报率低。
关键词
电力信息物理系统
虚假数据注入攻击
不平衡数据
TRANSFORMER
focal
loss
Keywords
power information physical system
false data injection attack
unbalanced data
transformer
focal loss
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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被引量
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1
基于Focal Loss^(IM)-Transformer的电网虚假数据注入攻击检测
席磊
和昀
李子豪
曹利锋
李宗泽
石雨凡
《南方电网技术》
北大核心
2025
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