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简介

简介:这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测(BDD)机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。

论文题目:False Data Injection Attacks Based on Least Squares Generative Adversarial Networks with Reconstruction Loss(基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚假数据注入攻击)

会议:2024 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM)

摘要:网络安全在电力系统中越来越重要,特别是随着物联网(IoT)设备的兴起。这些设备的集成放大了系统暴露于虚假数据注入攻击(FDIA)等威胁的风险。这项工作提出了一个生成对抗网络(GAN)框架,用于从攻击者的角度针对电力系统状态估计生成FDIA。具体来说,我们提出了最小二乘生成对抗网络与重构损失(LSGA

http://www.cadmedia.cn/news/6788.html

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