基于虚假数据注入攻击的网络安全检测

摘要

为提高智能电网的安全性,结合传感器量测数据和攻击向量服从正态分布的特性,提出了一种基于高斯混合模型的虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIA)检测方法。在该方法中,通过EM算法求解出高斯混合模型参数,然后根据判断准则,利用测试数据对高斯混合模型的分类效果进行验证。仿真实验结果表明,在IEEE-18和IEEE-30系统节点网络攻击检测中,基于高斯混合模型的FDIA检测相较于SVM的FDIA检测精度更好,但攻击强度和协方差矩阵是关键影响因素。