Divergence-Based Transferability Analysis for Self-Adaptive Smart Grid Intrusion Detection With Transfer Learning
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning is a popular approach to security monitoring and intrusion detection in cyber-physical systems (CPS) like the smart grid. However, these highly dynamic CPS operating in open environments can result in significant data distribution divergence, which may require the adaptation of a learned model. While transfer learning has been an effective approach to retain the performance against the divergence, there is still limited work on a more fundamental question that can be calledtransferability: when should one apply transfer learning? To address this challenge, this paper proposes a divergence-based transferability analysis to decide whether to apply transfer learning and autonomically adapt learning-based intrusion detectors. This work first identifies three metrics used to measure the divergence between data distributions, and then explores the relation between detector’s accuracy drop and divergence in extensive temporal, spatial, and spatiotemporal experiments. Two regression models are trained to approximate the divergence-accuracy relation and then used to predict an accuracy drop which determines whether to apply transfer learning. Finally, a state-of-the-art domain adversarial neural network (DANN) classifier is adopted as the transfer learning model. Datasets from real normal operation profiles and simulated attacks are used to validate the effectiveness of the proposed transferability analysis against variations in attack timing, locations, and both. In all three scenarios, the proposed analysis demonstrated high accuracy in predicting accuracy drop from the divergence, with an RMSE lower than 4.20%, and the DANN can be timely triggered to achieve an accuracy improvement over 5.00%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».