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Cybersecurity Enhancement of Transformer Differential Protection Using Machine Learning

机译：使用机器学习改变变压器差动保护的网络安全

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作者
Martiya Zare Jahromi; Amir Abiri Jahromi; Scott Sanner; Deepa Kundur; Marthe Kassouf;
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年度 2020
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1. A power transformer differential protection based onsupport vector machine and wavelet transform [J] . Simoes Lucas D., Costa Hagi J. D., Aires Matheus N. O., Electric power systems research . 2021,第Auga期

机译：基于电力变压器差分保护的onSupport向量机和小波变换
2. Designing a composite deep learning based differential protection scheme of power transformers [J] . Applied Soft Computing . 2020,第期

机译：设计电力变压器复合深层学习差动保护方案
3. Enhancing Power Transformer Differential Protection to Improve Security and Dependability [J] . Lubomir Sevov, Umar Khan, Zhiying Zhang Industry Applications, IEEE Transactions on . 2017,第3期

机译：增强电力变压器差动保护以提高安全性和可靠性
4. Cybersecurity Enhancement of Transformer Differential Protection Using Machine Learning [C] . Martiya Zare Jahromi, Amir Abiri Jahromi, Scott Sanner, IEEE Power Energy Society General Meeting . 2020

机译：使用机器学习改变变压器差动保护的网络安全
5. Towards Enhancement of Machine Learning Techniques Using CSE-CIC-IDS2018 Cybersecurity Dataset [D] . Ravikumar, Dharshini. 2021

机译：使用CSE-CIC-IDS2018网络安全数据集来提高机器学习技术
6. Towards a Machine Learning Based Situational Awareness Framework for Cybersecurity: An SDN Implementation [O] . Yannis Nikoloudakis, Ioannis Kefaloukos, Stylianos Klados, 2021

机译：朝着网络安全的基于机器学习的情境意识框架：SDN实现
7. Adversarial Machine Learning: Difficulties in Applying Machine Learning to Existing Cybersecurity Systems [O] . Nick Rahimi, Jordan Maynor, Bidyut Gupta -1

机译：对抗机器学习：将机器学习应用于现有网络安全系统的困难

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