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Detection of false data injection attacks in smart grid based on a new dimensionality-reduction method
Computers & Electrical Engineering ( IF 4.3 ) Pub Date : 2021-03-04 , DOI: 10.1016/j.compeleceng.2021.107058
Hanzhang Shi , Linbo Xie , Li Peng

The false data injection attack is emerging as a dangerous cyber-attack for smart grid since it can bypass traditional bad data detection mechanisms and cause erroneous estimation on system states. To accurately detect such a devastating attack, we propose a statistical FDI attacks detection approach based on a new dimensionality-reduction method and a Gaussian mixture model. The proposed method consists of two phases: a dimensionality-reduction process in phase I and a semi-supervised learning process based on the Gaussian mixture model in phase II. To increase the discrimination between the normal data and bad data, a new orthonormal basis with a reduced dimension is constructed by exploiting minimum classification error performance index for the labeled dataset. Based on the reduced basis, the coordinates of the data under the newly obtained basis are checked using a Gaussian mixture model and a semi-supervised learning algorithm. If the outputs of the Gaussian mixture model exceed the pre-determined threshold, then FDI attacks can be distinguished from the normal pattern. The proposed method is tested on the IEEE 14-bus system using real load data from New York independent system operator considering attacks on various state variables, which demonstrates that the proposed method has about 1.5%~5% of accuracy improvement compared to some other detection methods. The generality of the proposed method is also demonstrated on different load patterns and larger systems such as IEEE 30-bus and IEEE 118-bus systems.



中文翻译:

基于新的降维方法的智能电网虚假数据注入攻击检测

错误数据注入攻击正在成为对智能电网的危险网络攻击,因为它可以绕过传统的错误数据检测机制并导致对系统状态的错误估计。为了准确检测这种破坏性攻击,我们提出了一种基于新的降维方法和高斯混合模型的统计FDI攻击检测方法。所提出的方法包括两个阶段:第一阶段的降维过程和第二阶段基于高斯混合模型的半监督学习过程。为了增加对正常数据和不良数据的区分,通过利用标记数据集的最小分类错误性能指标,构建了维度较小的新正交标准。基于减少的基础,使用高斯混合模型和半监督学习算法检查在新获得的基础上的数据坐标。如果高斯混合模型的输出超过预定阈值,则可以将FDI攻击与正常模式区分开。考虑到对各种状态变量的攻击,使用来自纽约独立系统运营商的实际负载数据在IEEE 14总线系统上对所提出的方法进行了测试,这表明与其他检测相比,所提出的方法具有约1.5%〜5%的精度提高方法。在不同的负载模式和较大的系统(例如IEEE 30总线和IEEE 118总线系统)上也证明了该方法的通用性。如果高斯混合模型的输出超过预定阈值,则可以将FDI攻击与正常模式区分开。考虑到对各种状态变量的攻击,使用来自纽约独立系统运营商的实际负载数据在IEEE 14总线系统上对所提出的方法进行了测试,这表明与其他检测相比,所提出的方法具有约1.5%〜5%的精度提高方法。在不同的负载模式和较大的系统(例如IEEE 30总线和IEEE 118总线系统)上也证明了该方法的通用性。如果高斯混合模型的输出超过预定阈值,则可以将FDI攻击与正常模式区分开。考虑到对各种状态变量的攻击,使用来自纽约独立系统运营商的实际负载数据在IEEE 14总线系统上对所提出的方法进行了测试,这表明所提出的方法与其他一些检测方法相比,具有约1.5%〜5%的精度提高方法。在不同的负载模式和较大的系统(例如IEEE 30总线和IEEE 118总线系统)上也证明了该方法的通用性。考虑到对各种状态变量的攻击,使用来自纽约独立系统运营商的实际负载数据在IEEE 14总线系统上对所提出的方法进行了测试,这表明所提出的方法与其他一些检测方法相比,具有约1.5%〜5%的精度提高方法。在不同的负载模式和较大的系统(例如IEEE 30总线和IEEE 118总线系统)上也证明了该方法的通用性。考虑到对各种状态变量的攻击,使用来自纽约独立系统运营商的实际负载数据在IEEE 14总线系统上对所提出的方法进行了测试,这表明与其他检测相比,所提出的方法具有约1.5%〜5%的精度提高方法。在不同的负载模式和较大的系统(例如IEEE 30总线和IEEE 118总线系统)上也证明了该方法的通用性。

更新日期:2021-03-04
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