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
Record create date 11/9/2018

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

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.

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

Access count: 309 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics