ABSTRACT Statsuppskattning spelar en avgörande roll när det gäller att övervaka och förvalta driften av smarta nät. Den senaste tidens forskning visar dock att dataintegritetsattacker kan kringgå den dåliga datadetekteringsmekanismen och få den systemansvarige att få vilseledande systemtillstånd, vilket leder till enorma ekonomiska förluster. I synnerhet har dataintegritetsattacker blivit ett allvarligt hot mot elnätet. I detta dokument föreslår vi ett system för upptäckt av djup-Q-nätverk (DQND) för att försvara mot dataintegritetsattacker i växelströmssystem (AC). DQND är ett system för djupt förstärkande lärande som undviker problemet med den dimensionsförbannelse som konventionella system för förstärkning av lärande har. Vår strategi i DQND tillämpar ett huvudnätverk och ett målnätverk för att lära sig den optimala försvarsstrategin. För att förbättra inlärningseffektiviteten föreslår vi kvantifieringen av observationsutrymme och utnyttjar konceptet bildfönster också. De experimentella utvärderingsresultaten visar att DQND överträffar det befintliga systemet för djupt förstärkande inlärningsbaserad detektion när det gäller detektionsnoggrannhet och snabbhet i IEEE 9, 14 och 30 busssystem. INDEX TERMS Cyberfysiska system, smarta nät, dataintegritet attacker, djup förstärkning lärande, Q-learning.
I REF föreslår författarna ett system med djup-Q-nätverk för att lära sig den optimala strategin för att försvara elnätet mot integritetsattacker.
Defending Against Data Integrity Attacks in Smart Grid: A Deep Reinforcement Learning-Based Approach
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}