Phát hiện trạng thái hệ thống điện bị tấn công an ninh mạng dựa trên máy học
Abstract
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất sử dụng các thuật toán máy học (machine learning) để phát hiện trạng thái hệ thống điện bị tấn công an ninh mạng. Bộ dữ liệu sử dụng được lấy từ phòng thí nghiệm Oak Ridge National Laboratory của Hoa Kỳ. Bộ dữ liệu bao gồm 128 các đặc trưng thu được từ các Phasor Measurement Unit (PMU), là các giá trị biên độ, góc pha của điện áp và dòng điện, tần số, tổng trở, và các trạng thái của hệ thống điều khiển bảo vệ. Bộ dữ liệu được đưa vào lớp trích chọn đặc trưng, nhằm loại bớt các đặc trưng không ảnh hưởng hoặc ít ảnh hưởng đến bài toán nhận dạng, sau đó được đưa vào lớp nhận dạng để phát hiện các trạng thái bị tấn công an ninh mạng. Kết quả cho thấy, các thuật toán machine learing có thể nhận dạng được trạng thái hệ thống điện bị tấn công an ninh mạng với độ chính xác đạt được là 92,39%.
Moraref