电力监控系统实时DDoS攻击检测方法

针对目前难以实时准确且低能耗地识别电力监控系统中分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,本文基于电力监控系统专用防火墙装置提出一种实时DDoS攻击检测方法.采用软硬件结合的方式:硬件方面,防火墙采用现场可编程门阵列(FPGA)实时采集报文数据,在转发报文时更新计数器,实时提供检测所需的特征值并进行攻击预判;软件方面,在防...     

基于EEMD-LSTM的需求响应终端DDoS攻击检测方法

随着需求响应(demand response, DR)业务及“源-网-荷-储”互动调控的发展,越来越多需求响应终端接入电力网络,需要针对需求响应终端受到分布式拒绝服务(distributed denial of service, DDoS)攻击行为进行预测与防御技术研究。针对当前电力系统网络攻击研究,重点考虑攻击流量自相似特征,提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)与长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络相结合的双重检测方法。首先通过集合经验模态分解攻击流量提取模态特征;其次基于改进的LSTM神经网络进行攻击检测;最后进行仿真实验及对比分析,EEMD-LSTM神经网络的检测方法与传统LSTM检测方法相比具有更好的动态性能,有效提高了DDoS攻击检测精度。     

一种针对电–热综合能源系统经济调度的DoS最优攻击策略

近年来,随着电网智能化水平不断提高,具备灵活性高、兼顾信息隐私性和鲁棒性强等诸多优点的分布式经济调度方法受到了广泛关注。然而,这也极大增加了电力工业调度系统受到网络攻击的风险。在此背景下,该文研究考虑通信网络中存在随机拒绝服务(denial-of-service,DoS)攻击的电–热综合能源系统(integrated electrical and heating systems,IEHS)分布式经济调度问题(economic dispatch problem,EDP)。首先,对DoS攻击原理进行分析,并建立相应的DoS攻击模型。其次,针对现有的分布式经济调度算法,对其在不同DoS攻击场景下的性能表现和收敛条件进行完备的理论分析。而后,根据分析的结果,构建考虑有限攻击资源下的最优攻击策略模型,并提出一种穷举搜寻算法用于确定最终的攻击策略。最后,在39-32节点的IEHS仿真系统上验证对DoS攻击影响IEHS经济调度的理论分析的正确性和所提最优攻击策略求解算法的有效性。     

基于DKPCA的电力信息系统虚假数据注入攻击检测方法

电力信息系统的虚假数据注入攻击(FDIA)通过恶意篡改对应物理系统的状态数据,影响电网的正常运行。本文提出一种基于动态核主元分析(DKPCA)的虚假数据注入攻击检测方法,目的是解决电力信息系统中FDIA事件的时间相关性(动态性)问题,以及非线性变量难以分离问题。该方法通过构建动态增广矩阵解决了变量间的动态自相关性,利用核矩阵将非线性变量映射到高维空间转化为线性变量,引入主元分析建立DKPCA模型求得统计量的控制限,实时检测数据判断是否有故障发生。通过在IEEE-30节点系统上进行实验仿真,与KPCA、PCA、NPE、TNPE等检测方法比较,结果显示DKPCA模型检测率高达100%,同时保持较低的误报率0.2%。证明了所提方法可以实时检测电力信息系统中的攻击数据,有效避免故障漏报,确保电力信息系统数据安全。     

基于边缘计算的电网假数据攻击分布式检测方法

虚假数据注入攻击(FDIA)作为新型的电网攻击手段,严重威胁智能电网的安全运行.爆炸式增长的数据给集中式的FDIA检测方法带来了巨大的挑战.基于此,提出了一种基于边缘计算的分布式检测方法.将系统拆分为多个子系统,且在子系统中设置边缘节点检测器进行数据的收集、检测.结合深度学习的方法,构建了CNN-LSTM模型检测器,提...     

面向互动需求响应的虚假数据注入攻击及其检测方法

在互动需求响应(IDR)框架下,对需求侧虚假数据注入(FDI)攻击的脆弱性进行分析,凝练了对用户能量管理系统(UEMS)的攻击过程.首先,采用主从博弈建立了针对IDR的FDI攻击模型,并证明其斯塔克伯格均衡存在且唯一.提出了一种基于分布式事件触发机制与机器学习的攻击检测方法,事件触发机制在UEMS中执行,系统检测在能量...     

基于改进生成对抗网络的虚假数据注入攻击检测方法

随着新型能源互联网的发展,大规模的传感量测系统为基于数据驱动的虚假数据注入攻击检测方法提供了数据支持,然而攻击样本数据不平衡问题会影响此类方法的性能。提出了基于改进生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和极端随机树的数据重平衡攻击检测模型。首先,为了生成高质量数据,设计GAN的结构使其训练稳定;其次,使用Copula函数构建电力系统状态量之间的空间关联性以适应分布式能源的接入;然后,对改进的GAN进行对抗训练得到重平衡的数据集,采用极端随机树分类器实现攻击检测。此外,设计基于多种分类器的数据有效性指标评估生成数据的质量。通过对比实验对所提方法进行验证,结果表明该方法能生成高质量的量测数据,可以有效解决数据不平衡问题,攻击检测率达98.95%。     

基于AUKF的分布式电源系统虚假数据攻击检测方法

虚假数据注入攻击(FDIA)是一种典型的网络攻击方式,其通过破坏数据完整性进而误导电力系统状态估计结果,严重危害电网运行安全.随着国家大力发展新能源产业,越来越多的分布式电源注入电力系统,使得电网中大量测量数据具有随机、多变的特性,分布式电源系统中的虚假数据检测难度大大增加.针对这一问题,本文构建了分布式电源系统状态估计模型和FDIA模型,采用了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的检测算法,通过AUKF算法对电网中的状态量进行估计,在此过程中经一致性检验、虚假数据检测并计算相应的阈值,判断系统是否受到攻击.结果表明,当系统中注入攻击强度为[-10,20]dB的虚假数据时,采用该方法均能准确识别虚假数据;当系统中测量值发生突变时,不会被该算法误判为虚假数据注入,避免造成错误的调度选择.     

发电机动态状态估计中的一种虚假数据注入攻击方法

精确、可靠的发电机动态状态量对电力系统的实时监测和控制至关重要.信息攻击的出现给发电机状态估计带来了新的挑战.其中,虚假数据注入(FDI)攻击通过对量测装置注入虚假数据,恶化了状态估计的精度.为此,该文提出一种针对发电机动态状态估计的FDI攻击模型.首先,采用泰勒公式将发电机量测方程线性化;其次,根据FDI攻击前后量测...     

基于背书特征的电力行业联盟链账本篡改攻击检测方法

针对目前电力行业联盟链缺乏高效账本篡改攻击在线检测方案问题,提出了一种基于背书特征的电力行业联盟链账本篡改攻击检测方法。首先,在电力联盟链绿电交易仿真环境中,提出并实现了账本篡改攻击。在此基础上,收集并提取了链运行数据中与攻击有关的背书特征,以构建起检测所需的数据集。最后,采用基于Boosting随机森林算法进行检测模型训练,并将模型非侵入式部署在电力联盟链上在线检测账本篡改攻击行为。测试结果表明,相比于基于规则的检测方法,所提方法对电力联盟链的运行负担较小,在识别耗时和区块链性能损耗方面都表现较好,仅造成4.03%的性能负担。与其他基于机器学习的检测方法相比,该方法可适配于多种共识算法,并具备较高的准确率,达到了95.75%。     

Memory-based dynamic event-triggered control for networked interval type-2 fuzzy systems subject to DoS attacks

In this article, the memory-based dynamic event-triggered controller design issue is investigated for networked interval type-2 (IT2) fuzzy systems under non-periodic denial-of-service (DoS) attacks. For saving limited network bandwidth, a novel memory-based dynamic event-triggered mechanism (DETM) is proposed to schedule data communication. Unlike existing event-triggered generators, the developed memory-based DETM can utilize a series of newly released signals and further save network resources by introducing interval dynamic variables. Moreover, to improve design flexibility, an IT2 fuzzy controller with freely selectable fuzzy rule number and premise membership functions (MFs) is synthesized. Then, a new switched time-delay system with imperfectly matched MFs is established under the consideration of memory-based DETM and DoS attacks simultaneously. Besides, based on the property of MFs, the boundary information of membership grades and slack matrices are introduced in the stability analysis. Furthermore, by using a piecewise Lyapunov–Krasovskii method, membership-functions-dependent criteria are deduced to ensure the asymptotic stability of built fuzzy switched systems. Finally, the effectiveness of proposed control strategies is demonstrated by simulation examples.     

基于HHT和SVM的谐振接地系统故障选线新方法

谐振接地系统不同类型单相接地故障的暂态过程差异性较大,难有普适的暂态选线方法。分析谐振接地系统在三种典型故障条件下的暂态特征,将单相接地故障类型分为强接地故障、小角度接地故障和弱接地故障;定义频谱能量比例因子P、暂态因子T和Hilbert时频熵S等故障特征量,并采用支持向量机对故障进行分类。对不同类型的故障构造相应的选线判据,实现有针对性的接地选线。仿真结果表明,该选线方法能适应各种故障条件及影响因素,具有选线准确、裕度高等特点。     

采用Hilbert谱带通滤波和暂态波形识别的谐振接地系统故障选线新方法

利用谐振接地系统发生单相接地故障后,非故障线路的暂态零序电流波形相似,而故障线路暂态零序电流波形与非故障线路差别较大的特点,提出一种基于故障暂态零序电流波形时频局部特征识别的接地选线新方法。将故障后各线路首个工频周波内的零序电流波形经Hilbert谱带通滤波分解为多频带分量,在时域上对各频带分量做等间隔划分,得等面积的时频小块,以其面积为元素生成各线路的分块时频谱矩阵,进而综合运用相关系数法及欧氏距离法求取各线路相对于其他线路的综合相似系数,结合选线判据确定故障线路。仿真结果表明,该选线方法能适应各种故障条件及影响因素,具有裕度高,选线准确等特点。