针对电网数据的基于模型版本更新的隐蔽攻击的检测方法

• 国民经济行业：信息传输、软件和信息技术服务业／互联网和相关服务／互联网信息服务
• 学科类别：计算机科学技术／计算机应用／计算机应用其他学科
• 权利人：南方电网科学研究院有限责任公司

知识产权简介

本发明涉及智能电网中模型版本更新的应用，专注于检测基于电网数据的模型版本更新时隐蔽攻击的方案。目前存在的检测方法要么是中心化的，要么仅限于智能电网模型版本更新场景下中的数据毒化攻击。然而，在智能电网模型版本更新场景环境中成功检测隐蔽攻击的工作尚未有所突破，这表明隐蔽攻击的检测非常具有挑战性。 本方案通过每次训练过程中应用局部解释模型无关方法（Local Interpretable Model-agnostic Explanations , LIME）方法，对系统中每个用户训练模型的特征进行提取，这种方法能够识别模型中的关键特征。进一步通过离群检测算法，我们能够快速而精确地评估用户行为。这种综合的方法不仅有助于发现恶意用户，还能及时响应可能的异常情况，从而保障电网系统的安全可靠运行。