基于深度信念网络和迁移学习的隐匿 FDI 攻击入侵检测
基于深度信念网络和迁移学习的隐匿 FDI 攻击入侵检测成功地检测隐匿虚假数据入侵（False Data Injection, FDI）攻击是确保电力系统安全运行的关键. 然而, 大多数工作通过建立 FDI 攻击模型来模拟真实的入侵行为, 所得到的模拟数据往往与真实数据存在一定的差异, 导致基于机器学习的检测方法出现较差的学习效果. 为此, 针对源域中模拟样本数据量大而目标域中真实样本标记少的特点, 提出了基于深度信念网络 (DBN) 和迁移学习的检测算法, DBN 中的受限玻尔兹曼机 (Restrict Boltzmann Machine, RBM) 能对海量目标域无标签样本进行特征自学习, 而基于模型的迁移学习方法克服了数据之间的差异性, 同时解决了有标签真实样本稀缺的问题. 最后, 在 IEEE 14-bus 电力系统模型上验证了所提方法的优点和有效性.
关键词: 智能电网；隐匿虚假数据入侵攻击；深度信念网络；迁移学习; 无监督学习
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