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作者：李俊颉;高莲;李鹏;张璇;杨家全;苏适;
单位：云南大学信息学院;云南大学软件学院;云南电网有限责任公司电力科学研究院;
摘要：针对电力信息-物理系统(Cyber-Physical Systems, CPS)数据不平衡导致的多标签虚假数据注入攻击(False Data Injection Attack, FDIA)检测模型精度不高以及数据量大导致检测时间长的问题，提出了一种基于去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)和轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine, LightGBM)的FDIA检测模型.利用DDPM模型来生成数据集中不同标签的少数类攻击数据样本，解决数据集平衡问题，通过余弦相似性来对生成的数据的质量进行评价，从而判断数据生成的质量；采用LightGBM算法，通过直方图技术、梯度单边采样技术和互斥特征捆绑技术简化数据和模型复杂度，提升检测速度和精度.以密西西比州立大学和橡树岭国家实验室提供的电力CPS多标签数据集进行仿真实验，结果表明本模型能够生成高质量的攻击数据，解决数据不平衡问题，明显提升了对多标签FDIA的检测率.
关键词：虚假数据注入攻击;;去噪扩散概率模型;;不平衡数据;;轻量梯度提升机
基金资助：云南省“兴滇英才支持计划”产业创新人才项目(XDYC-CYCX-2022-0010);; 云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目(202105AC160094);; 云南省院士专家工作站(云南省金芝专家工作站)项目(202205AF150006)
