針對電力系統(tǒng)人工智能算法的數(shù)據(jù)投毒后門攻擊方法與檢測方案

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)算法已經(jīng)成為應(yīng)對新型電力系統(tǒng)不確定性和復(fù)雜性的重要手段，其利用歷史或仿真數(shù)據(jù)擬合特征與問題間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，避免了對復(fù)雜物理機理的建模分析，從而可以降低問題維度并提高計算效率。然而，AI的黑箱運行模式亦存在安全風(fēng)險，攻擊者可通過惡意手段影響算法模型的訓(xùn)練過程，在模型中植入后門，從而控制算法的輸出結(jié)果，最終影響電力系統(tǒng)相... （共10頁）