基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法及其装置制造方法及图纸

技术编号:29208834 阅读:36 留言:0更新日期:2021-07-10 00:45
本发明专利技术公开了一种基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法及其装置,旨在解决现有的状态估计模型无法准确检测出虚假数据注入攻击的技术问题。其包括:实时获取配电网中每个节点的状态值,生成历史状态值数据;利用训练好的LSTM状态预测模型处理历史状态值数据,获得每个节点在下个时刻的状态预测值;获取下个时刻各个节点的状态实测值,根据预设的均方误差比较状态预测值和状态实测值,获取虚假数据注入攻击检测结果。本发明专利技术能够准确预测是配电网下个时刻的状态值,进而实现快速、准确、可靠的虚假数据注入攻击检测效果。的虚假数据注入攻击检测效果。的虚假数据注入攻击检测效果。

【技术实现步骤摘要】
基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法及其装置


[0001]本专利技术涉及一种基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法及其装置,属于电力系统安全


技术介绍

[0002]随着信息通信技术的融合,传统电力系统逐渐演化为智能电网,然而智能电网的应用也面临着很多新的挑战,例如电网系统的状态估计。智能电网非常容易遭受网络攻击,诸如拒绝服务攻击、虚假数据注入攻击等。在诸多类型的网络攻击中,虚假数据注入攻击(FDIA)是对电网状态估计最具威胁的攻击方式。在虚假数据注入式攻击中,网络攻击者通过攻击电网中的量测装置或者通信设备来获取以及篡改电网的量测变量,由此引起的错误的系统状态将影响电网的运行,导致电力系统物理或者经济上的损失。
[0003]不同于其他类型的网络攻击,成功的FDIA可以绕过传统的以残差为主的不良数据检测机制。现有的电力系统状态估计中一般使用直流状态估计模型进行状态估计,估计过程中会进行最大标准化残差检测(LNR)来剔除不良数据,以保证状态估计的准确性,但是当攻击者构造一个攻击向量a引起状态估计误差c时,状态估计中的不良数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法,其特征在于,包括如下步骤:实时获取配电网中每个节点的状态值,生成历史状态值数据;利用训练好的LSTM状态预测模型处理历史状态值数据,获得每个节点在下个时刻的状态预测值;获取下个时刻各个节点的状态实测值,根据预设的均方误差比较状态预测值和状态实测值,获取虚假数据注入攻击检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法,其特征在于,所述状态值包括节点编号、时间、节点电压幅值、节点电压相角。3.根据权利要求1所述的一种基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法,其特征在于,设当前时刻为t,历史状态值数据表示未发生虚假数据注入攻击的情况下时间段[t

α+1,t]内所有节点的状态值组成的数据集合,记为X=(x
t

α+1
,x
t

α+2
,...,x
t
‑1,x
t
),其中,X表示历史状态值数据,x
t
表示t时刻所有节点的状态值,α为预设的时间间隔。4.根据权利要求1所述的一种基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法,其特征在于,所述LSTM状态预测模型采用LSTM cell单元,LSTM状态预测模型的输入数据维度input_dim取3,输入数据为历史状态值数据,LSTM状态预测模型的输出数据维度output_dim取1,输出数据为下个时刻的状态预测值。5.根据权利要求3或4所述的一种基于LSTM网络的虚假数据注入攻击检测方法,其特征在于,所述LSTM状态预测模型的训练过程为:获取未发生虚假数据注入攻击的情况下时间段[t

τ,t]内所有节点的状态值,生成样本集合其中,τ>α;以α为窗口长度将样本集合分组打包成τ

α+1个样本,并将τ

α+1个样本分为训练样本集和测试样本集;初始化LSTM状态预测模型的输入门、遗忘门、输出门的权值和偏置项,获得...

【专利技术属性】
技术研发人员:岳东徐犇窦春霞张智俊丁孝华李延满赵景涛罗剑波
申请(专利权)人:国网电力科学研究院有限公司
类型:发明
国别省市:

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