基于过采样和级联机器学习的电网虚假数据注入攻击识别

摘要：

虚假数据注入攻击(FDIA)因其高隐蔽性和破坏性,对电网的安全稳定运行构成严重威胁.攻击样本与正常样本的不平衡特性会影响模型的攻击检测精度,同时多类型FDIA的出现使得现有算法在识别攻击种类上具有局限性.针对上述问题,文中提出基于过采样和级联机器学习的电网多类型FDIA识别方法.首先,探究了电网耦合交互过程中的FDIA攻击路径,分析了多类型攻击行为;然后,通过聚类、过滤和线性插值过程生成攻击伪样本,设计基于K均值合成少数类过采样技术(K-means-Smote)的量测数据平衡算法;最后,结合细粒度特征扫描和多个分类器的集成学习策略,构建基于改进级联机器学习的多类型FDIA识别模型.仿真实验表明,所提识别方法可有效辨识多种FDIA类型,且辨识精度高、误报率较低、性能稳定,在小样本下性能仍然出色.

关键词：电力信息物理系统、虚假数据注入攻击、攻击检测、过采样、级联机器学习

所属期刊栏目：47

分类号：TP393.08;TP181;TN918.91

资助基金：吉林省自然科学基金资助项目;已申请国家发明专利

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：179-188