基于灰狼算法优化核极限学习机的虚假数据注入攻击增量检测

王惠洁

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.20250303.004

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (04) : 807 -813. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.20250303.004

基于灰狼算法优化核极限学习机的虚假数据注入攻击增量检测

王惠洁

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摘要

由于在实施虚假数据注入攻击检测时，若检测模型的检测精度较差，将影响虚假数据注入攻击检测的检测效果，为有效提升检测模型的检测精度，提出基于灰狼算法优化核极限学习机的虚假数据注入攻击增量检测。估计电力系统状态，分析虚假数据注入攻击行为，并基于核极限学习机建立虚假数据注入攻击增量检测模型，使用灰狼算法对模型进行优化处理；最后将采集的电力系统状态数据的归一化结果作为模型输入数据，通过优化后的模型实现电力系统虚假数据注入攻击在增量变化下的精准检测。实验结果表明，采用该方法进行虚假数据注入攻击检测，可以得到较好的检测效果和较高精度的检测结果。