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一种基于局部线性嵌入和极限学习机的隐匿虚假数据注入攻击检测方法

摘要

一种基于局部线性嵌入和极限学习机的隐匿虚假数据注入攻击检测方法,先获取电网系统的测量信息,将测量信息作为训练样本,其中包括正常样本和被攻击样本,再确定近邻点个数K值大小和降维后的特征维数,通过计算样本点的重构权值矩阵,将样本点映射嵌入到低维空间,再训练极限学习机,最后将新的测量样本降维处理,作为极限学习机检测模型的输入,得到检测结果。本发明能够有效的检测隐匿虚假数据注入攻击。

著录项

  • 公开/公告号CN111783845A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202010533228.2

  • 发明设计人 郭方洪;易新伟;张文安;张丹;

    申请日2020-06-12

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);H04L29/06(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 08:34:56

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