計算知能と機械学習を用いたスマートグリッドにおけるインテリジェント侵入検知システム

概要 スマートグリッドシステムは、従来の電力ネットワークの能力を強化しましたが、さまざまなタイプのサイバー攻撃に対して脆弱です。これらの脆弱性により、攻撃者がネットワークに侵入し、スマートグリッドシステムの整合性と機密性を侵害する可能性があります。したがって、侵入検知システム（IDS）は、スマートグリッド環境において安全で信頼性のあるサービスを提供する重要な方法となります。本稿では、スマートグリッドシステムのための特徴ベースのIDSを提案します。提案されたシステムの性能は、精度、侵入検知率（DR）、および誤警報率（FAR）という観点から評価されます。得られた結果は、ランダムフォレストおよびニューラルネットワーク分類器が他の分類器を上回っていることを示しています。KDD99データセットで0.5%のFAR、NSLKDDデータセットで0.08%のFARを達成しました。両データセットのDRとテスト精度は平均して99%です。