스마트 그리드에서 잘못된 데이터 주입 사이버 물리 공격 완화를 위한 새로운 데이터 분석 접근법

잘못된 데이터 주입 사이버 물리 위협은 현대 스마트 그리드에서 전형적인 무결성 공격입니다. 최근에는 대규모 스마트 그리드가 방대한 양의 데이터를 생성할 때 잘못된 데이터 주입 공격(FDIAs)을 완화하기 위해 데이터 분석 방법이 사용되고 있습니다. 본 논문에서는 여집합 설정 알고리즘(MSA)을 활용한 데이터 중심 패러다임을 기반으로 FDIAs를 탐지하기 위한 새로운 데이터 분석 방법을 제안합니다. 제안된 방법의 성능은 광역 측정 시스템 환경의 6버스 전력 네트워크를 사용한 시뮬레이션과 실험 데이터 세트를 통해 입증됩니다. 재생 공격과 시간 공격이라는 두 가지 FDIA 시나리오를 조사합니다. 실험 결과는 서포트 벡터 머신(SVM) 및 인공 신경망(ANN)과 비교됩니다. 결과는 MSA가 FDIA 탐지에 적용될 때 SVM 및 ANN보다 탐지 정확도 측면에서 더 나은 결과를 낸다는 것을 보여줍니다.