کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
With the deeper penetration of inverter-based resources in power systems, false data injection attacks (FDIA) are a growing cyber-security concern. They have the potential to disrupt the system's stability like frequency stability, thereby leading to catastrophic failures. Therefore, an FDIA detection method would be valuable to protect power systems. FDIAs typically induce a discrepancy between the desired and the effective behavior of the power system dynamics. A suitable detection method can leverage power dynamics predictions to identify whether such a discrepancy was induced by an FDIA. This work investigates the efficacy of temporal and spatio-temporal state prediction models, such as Long Short-Term Memory (LSTM) and a combination of Graph Neural Networks (GNN) with LSTM, for predicting frequency dynamics in the absence of an FDIA but with noisy measurements, and thereby identify FDIA events. For demonstration purposes, the IEEE 39 New England Kron-reduced model simulated with a swing equation is considered. It is shown that the proposed state prediction models can be used as a building block for developing an effective FDIA detection method that can maintain high detection accuracy across various attack and deployment settings. It is also shown how the FDIA detection should be deployed to limit its exposure to detection inaccuracies and mitigate its computational burden.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با نفوذ عمیق تر منابع مبتنی بر اینورتر در سیستم های قدرت ، حملات تزریق داده های کاذب (FDIA) یک نگرانی در حال رشد سایبری است.آنها پتانسیل اختلال در ثبات سیستم مانند ثبات فرکانس را دارند و از این طریق منجر به خرابی های فاجعه بار می شوند.بنابراین ، یک روش تشخیص FDIA برای محافظت از سیستم های قدرت ارزشمند است.FDIA ها به طور معمول اختلاف بین رفتار مورد نظر و مؤثر پویایی سیستم قدرت را القا می کنند.یک روش تشخیص مناسب می تواند پیش بینی های دینامیک قدرت را برای شناسایی اینکه آیا چنین اختلاف توسط FDIA ایجاد شده است ، استفاده کند.این کار به بررسی اثربخشی مدلهای پیش بینی حالت زمانی و مکانی ، مانند حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) و ترکیبی از شبکه های عصبی نمودار (GNN) با LSTM ، برای پیش بینی پویایی فرکانس در غیاب FDIA اما بااندازه گیری های پر سر و صدا ، و از این طریق رویدادهای FDIA را مشخص می کند.برای اهداف تظاهرات ، مدل IEEE 39 New England Kron-Crond شبیه سازی شده با یک معادله نوسان در نظر گرفته شده است.نشان داده شده است که از مدل های پیش بینی وضعیت پیشنهادی می توان به عنوان یک بلوک ساختمانی برای تهیه یک روش مؤثر در تشخیص FDIA استفاده کرد که می تواند دقت تشخیص بالا را در تنظیمات مختلف حمله و استقرار حفظ کند.همچنین نشان داده شده است که چگونه تشخیص FDIA باید برای محدود کردن قرار گرفتن در معرض عدم دقت در تشخیص و کاهش بار محاسباتی آن مستقر شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
