Abstract-A smart rutnät är fördröjningskänsliga och kräver de tekniker som kan identifiera och reagera på onormala förändringar (dvs. systemfel, angripare, genväg, etc.) i rätt tid. I detta dokument föreslår vi ett system för upptäckt i realtid mot falska datainsprutningsangrepp i smarta nät. Till skillnad från det klassiska detektionstestet kan den föreslagna algoritmen hantera de okända parametrarna med låg komplexitet och bearbeta flera mätningar samtidigt, vilket leder till en kortare beslutstid och en bättre detektionsnoggrannhet. Målet är att upptäcka motståndaren så snabbt som möjligt och samtidigt uppfylla vissa krav på upptäcktfel. En Markov-kedjebaserad analytisk modell är konstruerad för att systematiskt analysera det föreslagna systemet. Med den analytiska modellen kan vi konfigurera systemparametrarna för garanterad prestanda i form av falsk larmfrekvens, genomsnittlig detektionsfördröjning och avbruten detektionskvot under en detektionsfördröjningsbegränsning. Simuleringarna utförs med MATPOWER 4.0-paket för olika IEEE-testsystem.
För FDI-detektion i realtid utformades en attackdetekteringsmodell baserad på Markovs kedjebaserade analysmodell och den kumulativa summan (CUSUM) metoden Ref.
Real-Time Detection of False Data Injection in Smart Grid Networks: An Adaptive CUSUM Method and Analysis
{'venue': 'IEEE Systems Journal', 'journal': 'IEEE Systems Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}