基于DeepWalk算法的电力系统错误数据注入网络攻击分类方法
为了准确、有效地识别错误数据注入攻击(FDIA)对电网造成危害的严重程度,提出了基于DeepWalk算法的FDIA分类新方法.根据FDIA的特点,构建电力系统的响应模型;提出批量随机边删减策略,将响应模型生成的攻击数据构造为攻击场景图;采用DeepWalk算法将攻击场景图中的节点映射为低维向量,并将其作为机器学习算法的输入对FDIA进行分类.以遭受FDIA的IEEE 39节点系统为例进行仿真,结果表明所提方法可以根据FDIA对电网造成危害的严重程度准确、有效地对FDIA进行分类.
电力系统、网络攻击、错误数据注入攻击、DeepWalk算法、节点分类
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TM761(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金;中国博士后科学基金资助项目
2023-03-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
166-171