能源互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)完整性攻擊是信息物理融合系統(tǒng)漏洞衍生出的新型攻擊手段,其中最為典型的是虛假數(shù)據(jù)注入攻擊（False Data Injection Attacks,FDIAs）。FDIAs通過多種方式將電網(wǎng)傳感器量測值篡改,從而改變狀態(tài)估計結(jié)果,并能繞過已有不良數(shù)據(jù)辨識機制。電壓控制系統(tǒng)將會根據(jù)收集到的虛假數(shù)據(jù)下達錯誤控制指令使實際電壓偏移量超過限度,引發(fā)電力系統(tǒng)失穩(wěn)。研究高效檢測方法,對構(gòu)建安全、穩(wěn)定運行的能源互聯(lián)網(wǎng)具有非常重要的意義。針對能源互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)完整性攻擊,本文重點研究針對節(jié)點電壓的新型攻擊向量構(gòu)造方法和相應的檢測方法。通過分析FDIAs原理及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對現(xiàn)有攻擊方法和檢測方法進行對比分析。在攻擊方法方面,現(xiàn)有研究大多對全局狀態(tài)變量進行攻擊,少有方案針對節(jié)點電壓的數(shù)據(jù)完整性進行攻擊。在利用深度學習或機器學習算法進行攻擊檢測方法方面,現(xiàn)有研究多利用正常樣本和受攻擊樣本進行模型訓練,不能克服實際電網(wǎng)中受攻擊樣本規(guī)模小的缺點。為解決上述問題,本文從攻擊和檢測兩個角度,分別提出針對節(jié)點電壓幅值數(shù)據(jù)進行注入攻擊的攻擊策略和利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡進行時間序列重構(gòu)的檢測方法。本文首先基于節(jié)... 

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 攻擊方式的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
        1.2.2 檢測方式的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
    1.3 論文主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關知識介紹
    2.1 能源互聯(lián)網(wǎng)電壓控制方式
    2.2 數(shù)據(jù)完整性攻擊方式
    2.3 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計
    2.4 不良數(shù)據(jù)監(jiān)測
    2.5 數(shù)據(jù)完整性攻擊原理
    2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡理論
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于節(jié)點電壓的數(shù)據(jù)完整性攻擊構(gòu)造方法
    3.1 引言
    3.2 基于快速回歸算法的數(shù)據(jù)完整性攻擊構(gòu)造方法
    3.3 傳統(tǒng)攻擊方法比較
    3.4 實驗驗證
        3.4.1 基于FRA方法構(gòu)造攻擊向量性能分析
        3.4.2 基于FRA和ADMM攻擊向量構(gòu)造性能對比
    3.5 本章小結(jié)
第4 基于RNN的數(shù)據(jù)完整性攻擊檢測模型
    4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡編解碼框架的攻擊檢測模型關鍵技術
        4.1.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
        4.1.2 時間序列數(shù)據(jù)相似性度量
    4.2 能源互聯(lián)網(wǎng)節(jié)點電壓時間序列預處理
    4.3 能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完整性攻擊檢測方法
    4.4 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于快速回歸算法的虛假數(shù)據(jù)攻擊構(gòu)造新方法[J]. 李雪,鐘慧欣,孫慶,陳凱.  儀器儀表學報. 2018(03)
[2]基于網(wǎng)絡攻擊節(jié)點可信度的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計[J]. 謝斌,彭晨,張浩,楊明錦.  儀器儀表學報. 2018(03)
[3]基于仿人智能控制的火電廠AVC系優(yōu)化研究[J]. 蘇杰,孫金龍,劉友寬,劉適.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(02)
[4]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)庫查詢開銷預測[J]. 畢里緣,伍賽,陳剛,壽黎但,陳珂,胡天磊.  軟件學報. 2018(03)
[5]電力信息安全的監(jiān)控與分析[J]. 文勇.  通訊世界. 2017(08)
[6]新一代電力信息網(wǎng)絡安全架構(gòu)的思考[J]. 王棟,陳傳鵬,顏佳,郭靚,來風剛.  電力系統(tǒng)自動化. 2016(02)
[7]能源互聯(lián)網(wǎng)[J]. 劉輝.  中國電力教育. 2014(10)
[8]電力系統(tǒng)信息安全研究綜述[J]. 李文武,游文霞,王先培.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2011(10)
[9]基于快速回歸算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用[J]. 杜大軍,費敏銳,李力雄.  控制理論與應用. 2008(05)
[10]新型時間序列相似性度量方法研究[J]. 劉懿,鮑德沛,楊澤紅,趙雁南,賈培發(fā),王家欽.  計算機應用研究. 2007(05)

碩士論文
[1]深度學習理論與電網(wǎng)相量數(shù)據(jù)融合的時間序列異常檢測[D]. 鄭鳳鳴.北京郵電大學 2018



本文編號：3650060