Details

Title: Обнаружение FDI-атак в интеллектуальных сетях энергоснабжения Smart Grid: выпускная квалификационная работа магистра: 10.04.01 - Информационная безопасность
Creators: Тришневская Ирина Антоновна
Scientific adviser: Лаврова Дарья Сергеевна
Other creators: Александрова Елена Борисовна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Информация — Защита; Искусственный интеллект; Энергетические системы; защита информации; smart grid; обнаружение атак; пространственно-временная корреляция
UDC: 004.8.056:621.311(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 10.04.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2018/vr/vr18-26
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\114

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе изложен подход для обнаружения FDI-атак на интеллектуальные энергосети с использованием пространственно-временных корреляций. Описаны существующие подходы к обнаружению FDI-атак. Для анализа данных использован метод главных компонент. Разработан и реализован метод обнаружения FDI-атак на основе пространственно-временных корреляций с дообучением. По результатам экспериментальных исследований была выполнена оценка эффективности подхода.

In this paper is described an approach for detecting FDI attacks on Smart Grid networks using space-temporal correlations. There is description of the existing approaches to detection of FDI-attacks. To analyze the data, the principal component analysis was used. A method for detecting FDI attacks based on space-time correlations with after-training was developed and implemented. Based on the results of experimental studies, the effectiveness of the approach was evaluated.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 305
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics