Vulnerability Assessment of Machine Learning Based Short-Term Residential Load Forecast against Cyber Attacks on Smart Meters
Notice bibliographique
Résumé
Short-Term Load Forecast at residential house level plays a critical role in home energy management system. While a variety of machine learning based load forecasting methods have been proposed, their prediction performance have not been assessed against cyber threats on smart meters which have been increasingly reported. This paper investigates the vulnerability of four extensively used machine learning algorithms for residential short-term load forecast against cyberattacks, including Nonlinear Auto Regression with external input (NARX) neural network, support vector machine (SVM), decision tree (DT), and long-short-term memory (LSTM) deep learning. We use the REFIT dataset which collected whole-house aggregated loads at 8-second intervals continuously from 20 houses over a two-year period in the U.K. The results were determined and show the predictions using NARX and LSTM. Four cyberattack models are investigated, including pulse, scale, ramp, and random. The vulnerability assessment results indicate the LSTM provides the most accurate prediction without cyberattacks. However, the prediction accuracy of the LSTM fluctuates when there are cyber-attacks. Among the four cyberattacks, the random attack triggered the larges variations on the predication results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».