A Supervised Machine Learning and Temporal Convolutional Network Based Framework for Denial-of-Service Attack Detection and Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a supervised machine learning (ML) based strategy for detecting Denial-of-Service (DoS) attacks and a Temporal Convolutional Network (TCN) based mitigation approach for synchrophasor data transmitted from Phasor Measurement Units (PMUs) to a Phasor Data Concentrator (PDC). The proposed work addresses the urgent need for real-time detection and reconstruction of DoS-affected data loss in synchrophasor networks, which is essential for secure and reliable grid operation. It enables deployment-ready detection with low computational overhead. After decoding and storing synchrophasor data for training, feature extraction is performed, followed by dimensionality reduction using Principal Component Analysis (PCA). Subsequently, the dataset is classified using various ML models with their hyperparameters selected via Randomized Search Cross-Validation (RSCV). A meta-learning layer is introduced that adapts to any dataset based on its statistical features and selects the best-performing model, ensuring accurate DoS attack detection and minimal detection time. The total meta-training time is approximately 3.4<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">s</i>, and detection time is around 1<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ms</i>. Further, a Euclidean distance-based trust score is used to trigger retraining in the presence of concept drift. Once a DoS attack is detected, TCN reconstructs the lost data using historical data within approximately 2<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ms</i>, mitigating adverse effects. The methodology is validated using a cyber-physical testbed simulating synchrophasor data flow from multiple PMUs to a PDC under various DoS scenarios. The outcomes indicate that the meta-learning layer selects the optimal model, and TCN effectively reconstructs missing phasors. The overall processing time (1<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ms</i>+2<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ms</i>=3<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ms</i>) remains within the packet reporting time of 16.67<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ms</i> for a 60 <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Hz</i> system.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».