针对电网数据的基于模型版本更新的隐蔽攻击的检测方法

本发明涉及智能电网中模型版本更新的应用，专注于检测基于电网数据的模型版本更新时隐蔽攻击的方案。目前存在的检测方法要么是中心化的，要么仅限于智能电网模型版本更新场景下中的数据毒化攻击。然而，在智能电网模型版本更新场景环境中成功检测隐蔽攻击的工作尚未有所突破，这表明隐蔽攻击的检测非常具有挑战性。本方案通过每次训练过程中应用局部解释模型无关方法(Local Interpretable Model‑agnostic Explanations,LIME)方法，对系统中每个用户训练模型的特征进行提取，这种方法能够识别模型中的关键特征。进一步通过离群检测算法，我们能够快速而精确地评估用户行为。这种综合的方法不仅有助于发现恶意用户，还能及时响应可能的异常情况，从而保障电网系统的安全可靠运行。
南方电网科学研究院有限责任公司 | 上海交通大学
徐培明 | 孟岩 | 陈霖 | 庄磊 | 梁志宏 | 蒋屹新 | 朱浩瑾 | 罗沛霖