شناسایی تزریق داده کاذب در سامانه قدرت با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق مبتنی بر خودرمزگذار

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه آموزشی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، لرستان، ایران

2 دانشیار، گروه برق، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، لرستان، ایران

3 استادیار، گروه آموزشی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، لرستان، ایران

چکیده

در دهه گذشته، تعداد حملات سایبری به‌منظور هدف قرار دادن سامانه‌های قدرت که سبب خسارات فیزیکی و اقتصادی می­گردد، افزایش یافته است. حملات تزریق داده کاذب، از جمله حملات سایبری می­باشند که بر سامانه نظارت شبکه­های برق اثر می­گذارد. حملات با تزریق داده کاذب، با دستکاری در تخمین حالت سامانه قدرت، سبب به خطر انداختن شبکه قدرت می­شود، همچنین به تازگی برقدزدی یکی از اهداف تزریق داده کاذب قرار گرفته است. روش­های یادگیری ماشینی، یکی از راهکارهای تشخیص داده‌های کاذب است. در این مقاله، ابتدا با استفاده از روش خودرمزگذار عمیق، ابعاد مسئله، تعداد ورودی برای طبقه­بندی مسئله و شناسایی، کاهش یافته و سپس با استفاده از روش بردار ماشین پشتیبانی و آموزش داده­ها، عمل شناسایی انجام شده است. روش تشخیص، برای سامانه­های ۱۴ و ۱۱۸ شینه IEEE مورد بررسی و مقایسه قرار گرفته و دقت هر روش بر اساس نتایج شبیه­سازی طبقه­بندی شده و  همچنین به‌منظور اثربخشی روش پیشنهادی، با تغییر در تعداد داده­های تحت آموزش، تأثیر تغییر در دقت شناسایی ارزیابی شده است که نتایج حاکی از اثر بخشی روش پیشنهادی می‌باشد.

کلیدواژه‌ها


Smiley face

[1]    S. Jacob, H. Karimipour, and A. Dehghantanha, "Smart Grid Cyber Attacks Detection Using Supervised Learning and Heuristic Feature Selection," In 2019 IEEE 7th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE), 2019.
[2]    M. Rahimi, F. Faghihi, B. Mozafari, "Control Strategy to Maintain Stability of Micro-grids, During Occurring Cyber Attacks on the Power Grid," Scientific Journal of Electronic and Cyber Defense, vol. 5, no. 2, pp. 47-58, 2017.
[3]    A. Ashok, M. Govindarasu, and J. Wang, "Cyber-physical Attack-resilient Wide-area Monitoring, Protection, and Control for the Power Grid," Proceedings of the IEEE, vol. 105, no. 7. pp. 1389-1407, 2017.
[4]    A. Qiu, Zh. Ding, and Sh. Wang, "A Descriptor System Design Framework for False Data Injection Attack Toward Power Systems," Electric Power Systems Research, vol. 192, pp. 106932, 2020.
[5]    Y. Liu, P. Ning, and M. K. Reiter, "False Data Injection Attacks against State Estimation in Electric Power Grids," ACM Transactions on Information and System Security (TISSEC), vol. 14, no. 1, pp. 1-33, 2011.
[6]    Y. Zhang, J. Wang, and B. Chen, "Detecting False Data Injection Attacks in Smart Grids: A Semi-supervised Deep Learning Approach," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 12, no. 1, pp. 623-634, 2020.
[7]    D. B. Rawat and Ch. Bajracharya, "Detection of False Data Injection Attacks in Smart Grid Communication Systems," IEEE Signal Processing Letters, vol. 22, no. 10, pp. 1652-1656, 2015.
[8]    A.-Y. Lu and G.-H. Yang, "False Data Injection Attacks against State Estimation in the Presence of Sensor Failures," Information Sciences, vol. 508, pp. 92-104, 2020.
[9]    B. Tang, J. Yan, S. Kay, and H. He, "Detection of False Data Injection Attacks in Smart Grid under Colored Gaussian Noise," In 2016 IEEE Conference on Communications and Network Security (CNS), 2016.
[10]  Y. Li and Y. Wang, "Developing Graphical Detection Techniques for Maintaining State Estimation Integrity against False Data Injection Attack in Integrated Electric Cyber-physical System," Journal of Systems Architecture, vol. 105, pp. 101705, 2020.
[11]  Y. Chakhchoukh, S. Liu, M. Sugiyama, and H. Ishii, "Statistical Outlier Detection for Diagnosis of Cyber Attacks in Power State Estimation," In 2016 IEEE Power and Energy Society General Meeting (PESGM), 2016.
[12]  S. Mohammadi, V. Desai, and H. Karimipour, "Multivariate Mutual Information-based Feature Selection for Cyber Intrusion Detection," In 2018 IEEE Electrical Power and Energy Conference (EPEC), 2018.
[13]  M. Ozay, I. Esnaola, F. Tunay Yarman Vural, S. R. Kulkarni, and H. Vincent Poor, "Machine Learning Methods for Attack Detection in the Smart Grid," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 27, no. 8, pp. 1773-1786, 2015.
[14]  M. Esmalifalak, L. Liu, N. Nguyen, R. Zheng, and Zh. Han, "Detecting Stealthy False Data Injection Using Machine Learning in Smart Grid," IEEE Systems Journal, vol. 11, no. 3, pp. 1644-1652, 2014.
[15]  M. Ahmed and A.-S. Kh. Pathan, "False Data Injection Attack (FDIA): An Overview and New Metrics for Fair Evaluation of Its Countermeasure," Complex Adaptive Systems Modeling, vol. 8, pp. 1-14, 2020.
[16]  S. Waghmare, F. Kazi, and N. Singh, "Data Driven Approach to Attack Detection in a Ccyber-physical Smart Grid System," In 2017 Indian Control Conference (ICC), 2017.
[17]  H. Karimipour and V. Dinavahi, "On False Data Injection Attack against Dynamic State Estimation on Smart Power Grids," In 2017 IEEE International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE), 2017.
[18]  D. B. Rawat, and Ch. Bajracharya, "Detection of False Data Injection Attacks in Smart Grid Communication Systems," IEEE Signal Processing Letters, vol. 22, no. 10, pp. 1652-1656, 2015.
[19]  J. Yan, B. Tang, and H. He, "Detection of False Data Attacks in Smart Grid with Supervised Learning," In 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2016.
[20]  L. Mili, M. G. Cheniae, N. S. Vichare, and P. J. Rousseeuw, "Robust State Estimation Based on Projection Statistics [of Power Systems]." IEEE Transactions on Power Systems, vol. 11, no. 2, pp. 1118-1127, 1996.
[21]  G. Liang, J. Zhao, F. Luo, S. R. Weller, and Zh. Yang Dong, "AR of False Data Injection Attacks against Modern Power Systems," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 8, no. 4, pp.1630-1638, 2016.
[22]  G. Liang, S. R. Weller, J. Zhao, F.Luo, and Zh. Yang Dong, "The 2015 Ukraine Blackout: Implications for False Data Injection Attacks," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 32, no. 4, pp. 3317-3318, 2016.
[23]  Y. Wang, H. Yao, and S. Zhao, "Auto-encoder Based Dimensionality Reduction," Neurocomputing, vol. 184, pp. 232-242, 2016.
[24]  S. M. Erfani, S. Rajasegarar, Sh. Karunasekera, and Ch. Leckie, "High-dimensional and Large-scale Anomaly Detection Using a Linear One-class SVM with Deep Learning," Pattern Recognition, vol. 58, pp. 121-134, 2016.
[25]  A. Sayghe, Y. Hu, I. Zografopoulos, X. R.  Liu, R. G. Dutta, Y. Jin, and Ch. Konstantinou, "Survey of Machine Learning Methods for Detecting False Data Injection Attacks in Power Systems," IET Smart Grid, 2020.
[26]  A. Kajal, and S. K. Nandal,  “A Hybrid Approach for Cyber Security: Improved Intrusion Detection System Ising Ann-svm,” Indian Journal of Computer Science and Engineering, vol. 11, no. 4,pp. 325-412, [M1] 2020.
دوره 10، شماره 2 - شماره پیاپی 38
شماره پیاپی 38، فصلنامه تابستان
مهر 1401
صفحه 11-17
  • تاریخ دریافت: 09 بهمن 1399
  • تاریخ بازنگری: 16 فروردین 1401
  • تاریخ پذیرش: 20 آذر 1400
  • تاریخ انتشار: 01 مهر 1401