基于深度學(xué)習(xí)的直流微電網(wǎng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊二階段檢測方法

摘要： 直流微電網(wǎng)是一個網(wǎng)絡(luò)物理信息系統(tǒng)，在信息傳遞的過程中容易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的影響。虛假數(shù)據(jù)注入信息通道會影響微電網(wǎng)的系統(tǒng)安全。檢測并修正虛假數(shù)據(jù)注入攻擊，能夠提升微電網(wǎng)系統(tǒng)運行的安全性。針對這一問題，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network,CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory,LSTM）聯(lián)合最大互信息系數(shù)... （共9頁）