Domain Adversarial Transfer Learning for Robust \nCyber-Physical Attack Detection in the Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
Thanks to the increasing availability of high-quality data and the success of deep learning algorithms, machine learning (ML)-based classifiers have become increasingly appealing and investigated against sophisticated attacks in complex cyber-physical systems like the smart grid. However, many of these techniques rely on the assumption that the training and testing datasets share the same distribution and class labels in a stationary environment. As such assumption may fail to hold when the system dynamics shift and new threat variants emerge in a non-stationary environment, the capability of trained ML models to adapt in complex operating scenarios will be critical to their deployment in real-world applications. Using cyber-physical attack detection in the smart grid as the targeted application, this research aims to leverage transfer learning-based strategies to improve the robustness of ML classifiers against variations in threat types, locations, and timing in a complex dynamic CPS. \nTo this end, this research investigates and develops domain-adversarial transfer learning schemes for robust intrusion detection against smart grid attacks. \nThe main contributions include: (i) A domain-adversarial transfer learning scheme with customized classifiers for attack detection based on realistic smart grid data collected from a hardware-in-the-loop testbed; (ii) A semi-supervised transfer learning to transfer \nthe knowledge of limited known attack incidences to detect returning threats at a later time with different system dynamics; (iii) A divergence-based transferability analysis and a spatiotemporal domain-adversarial transfer learning scheme for robust detection against spatial and temporal variants. Experiments were conducted on standardized IEEE benchmarks, and the results have demonstrated the promising capability of domain adversarial transfer learning to improve ML robustness against system and attack variations.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».