基于卡尔曼滤波的电力虚假数据注入攻击检测方法

能源互联网的主体是基于状态估计下的电力系统。虚假数据注入攻击（FDIA）通过恶意篡改或注入电力数据,进而引发错误的状态估计结果。这种攻击方式存在引发大面积停电事故的风险,严重影响能源互联网的正常运行。在matpower 4.0中的IEEE-14节点系统上,利用以残差方程为基础的标准残差检测法和目标函数极值法,对FDIA进行了检测实验。提出了一种基于卡尔曼滤波的FDIA检测方法,并在MATLAB上进行了验证。实验结果表明,该方法可以在短时间内发现FDIA的发生。     

电力假数据注入攻击的残差检测方法效率分析

传统的恶意数据检测从数学理论出发，通常以残差方程为基础，根据目标函数的偏离进行检测。虚假数据注入攻击（FDIA）通过构造与雅克比矩阵列向量线性相关的攻击矢量，针对电力系统状态估计发起蓄意攻击。理论上FDIA躲过了电力系统的恶意数据检测机制，使原方法对于FDIA失效。结合CPS分析了恶意数据检测的原理，以及假数据注入攻击的原理和方式。在IEEE 30和IEEE 118节点系统上，通过仿真实验的方法，对FDIA使用标准残差检测法和目标函数极值法进行检测。实验结果证明了传统的不良检测对假FDIA的局限性。     

配电网IEC60870-5-104协议的抗中间人攻击算法

馈线终端单元（Feeder Terminal Unit,FTU）采用IEC60870-5-104协议进行远动信息传输。但是由于该104协议报文采用明文传输,缺乏基于数字签名的认证机制,导致其存在中间人攻击的安全隐患。为了验证104协议通信存在的问题,本文构建了馈线终端FTU与主站的通信系统,验证了中间人攻击截获的104协议数据,为了增强协议安全,提出了一种基于身份认证的（BM-RAP,Bellovin-Merri based RSA&AES Protocol）改进方法,在虚拟机实验环境下,完成一次主从站身份认证时间在20-80毫秒之间,实验结果表明,该方法增强了抵御中间人攻击的能力。