报告人：马明晓（中国科学技术大学）

时间：2022年1月12日（星期三）10:00—11:00

地点： 数学楼307室

摘要：现代低压微电网系统中，依靠分布式和协同控制方法来保证基于逆变器的分布式发电机 (DG) 的安全可靠运行。然而，许多复杂的网络攻击可以针对这些系统，欺骗其传统的检测方法并对电力基础设施造成严重影响。在这项工作中，我们为分布式协作控制微电网系统中可能存在的虚假数据注入 (FDI) 和拒绝服务 (DoS) 攻击，构建了一个具有代表性的的数学模型。我们提出了一种基于机器学习技术的攻击检测模块的安全控制框架。为了验证该框架的有效性，我们在以微电网系统为模型的硬件平台上实施了两种典型的攻击，即参考信号替换（MaR）攻击和延迟注入攻击。我们从平台收集数据集并验证多类机器学习算法的性能以检测此类攻击。结果表明，基于树的分类器（决策树、随机森林和 AdaBoost）优于其他算法，并在检测正常行为、延迟注入和虚假数据攻击方面取得了出色的性能。

报告人简介：马明晓，中国科学技术大学苏州高等研究院特任副研究员，主要研究方向包括：信息物理融合系统（CPS）的建模与安全评估；针对智能电网、智慧家庭、智能车联网等CPS系统的网络攻击分析；网络攻击的检测与应对；人工智能技术在网络安全领域的应用。

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邀请人：杜锐