一种电力线网络上防御潜在攻击的鲁棒性消息传递机制

网络结构上的信息传递(Message Passing, MP)机制是理解大型网络结构，实现网络节点属性预测的重要工具。然而，在电力线通信网络中，无法在终端和链路上部署复杂的身份识别验证的计算模块，导致无法建立可信的电力线通信网络MP机制，从而无法杜绝潜在攻击者的恶意对抗攻击行为，例如恶意更改电表数据、恶意隐藏终端故障等。为此，以电力节点匿名为动机，将电力节点位置隐藏至高斯噪声中，从而使攻击者无法定位具体的目标节点，抵制潜在的攻击行为。首先证明了节点定位定理，给出了图信息在傅里叶域中传递的数学模型，从而展示主流MP模型(图神经网络)定位节点的具体量化指标；然后设计了一个从高斯噪声中生成节点位置的生成器，实现节点匿名；最后设计了一个对抗生成网络，用来实现精确的电力线通信网络建模。实验表明，即使完全隐藏电力线中节点的位置，通过端到端训练，依然可以实现精确的MP,从而构建更加可信的电力线通信网络理解机制。

A robust message passing mechanism against potential attacks in power line networks