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基于KNN分类算法的电力系统网络虚假数据注入攻击防御方法
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作者 王文杰 房海腾 +2 位作者 朱成杰 韩家正 赵玉强 《微型电脑应用》 2024年第10期130-134,共5页
以往的虚假数据注入攻击防御方法仅计算攻击模型的单一参数,导致防御效果较差。为此,设计基于KNN分类算法的电力系统网络虚假数据注入攻击防御方法。根据攻击数据的特性,设计虚假数据注入攻击的理论模型与数学模型,并计算攻击模型的复... 以往的虚假数据注入攻击防御方法仅计算攻击模型的单一参数,导致防御效果较差。为此,设计基于KNN分类算法的电力系统网络虚假数据注入攻击防御方法。根据攻击数据的特性,设计虚假数据注入攻击的理论模型与数学模型,并计算攻击模型的复杂程度和性能参数。在KNN分类算法的支持下,计算不同防御节点之间的距离,并对节点置信度进行描述,再通过信息身份验证,从而确定防御节点的位置。计算节点的数据传输函数和趋势函数,分析不同的攻击类型,从而采用不同防御策略。实验测试结果表明,与传统方法相比,应用该方法后,攻击入侵成功率与数据损失率均较低,说明该方法的在实际应用效果较好。 展开更多
关键词 KNN分类算法 电力系统 网络虚假数据 虚假数据注入攻击 攻击防御方法
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