Detecting False Data Injection and Unstable Operation in Smart Grid via System-Aware Graph Boundary Learning

arXiv cs.CR · 29 sept, 06:00

Investigadores presentan StarGNN, un marco de aprendizaje automático que detecta falsificación de datos (FDI) e inestabilidad en redes eléctricas inteligentes descentralizadas. El modelo aprende regiones seguras de operación a partir de datos limpios y utiliza un único umbral para identificar configuraciones sospechosas, sin necesidad de acceso a datos de ataques o inestabilidad durante el entrenamiento.