基于wk-GDNN模型的虚假数据注入攻击检测研究

曾洋; 李秀芹

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.01.08

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基于wk-GDNN模型的虚假数据注入攻击检测研究

更新时间：2026-09-26

- 基于wk-GDNN模型的虚假数据注入攻击检测研究
- Vol. 24, Issue 1, Pages: 72-78(2026)
- 作者机构：
  
  华北水利水电大学信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.01.08
  CLC： TM73;TP393.08
- Published：2026
- 稿件说明：
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曾洋, 李秀芹. 基于wk-GDNN模型的虚假数据注入攻击检测研究[J]. 2026, 24(1): 72-78.
DOI：

曾洋, 李秀芹. 基于wk-GDNN模型的虚假数据注入攻击检测研究[J]. 2026, 24(1): 72-78. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.01.08.

摘要

虚假数据注入攻击(false data injection attack

FDIA)对电网系统安全具有重要影响，当下深度学习在面对电网拓扑结构信息数据处理及长期依赖关系捕捉方面仍有不足。为进一步提高当前智能电网虚假数据注入攻击检测模型的准确性和鲁棒性，文章引用了Wiener-Khinchin(wk)定理对数据做频域信息处理，并创新性地提出了基于Decoder优化的图频域卷积神经网络(Wiene-Khinchin guided dual-domain neural network

wk-GDNN)检测模型。wk-GDNN模型将隐藏在数据中的时间特征信息转化为频域信息，结合了图卷积网络(graph convolutional networks

GCN)的电网拓扑感知能力，并通过Decoder的上下文信息提取能力优化时空特征提取，提升了检测精度并基于IEEE-14/118节点系统仿真验证有效性。实验结果显示，该模型的F1分数分别为0.9798和0.9761，相较于对比模型F1分数平均有6.67%的提升。结果表明，基于wk定理的频域预处理与后续的频域图卷积协同解码，为FDIA检测提供了一种从时域到频域、从节点到系统的多尺度联合建模新范式。

Abstract

关键词

Keywords

references

Vincent Edeh,Korki Mehdi,Seyedmahmoudian Mehdi,Stojcevski Alex,Mekhilef Saad.Detection of false data injection attacks in cyber–physical systems using graph convolutional network[J].Electric Power Systems Research,2023.

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