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摘要：近十年来，网络安全的重要性和需求不断增加。由于缺乏有效的安全措施，以信息物理系统 (CPS) 为模型的国家关键基础设施正变得脆弱。攻击者变得越来越创新，攻击变得无法检测，从而给这些系统带来巨大风险。在这种情况下，应该引入智能和不断发展的检测方法来取代基本和过时的方法。人工智能 (AI) 分析数据和预测结果的能力为研究人员探索人工智能在网络安全中的力量创造了机会。本文讨论了新时代智能和智能技术，例如模式识别模型、深度神经网络、生成对抗网络和强化学习，用于 CPS 中的网络安全。分析了信息技术中使用的传统安全方法与 CPS 中使用的安全方法之间的差异，并详细讨论了向智能方法过渡的必要性。设计了一种用于微电网系统的基于深度神经网络的控制器，用于检测和缓解网络攻击。作为案例研究，对一种克服现有微电网保护的隐秘局部隐蔽攻击进行了建模。观察到 DNN 控制器检测和缓解 SLCA 的能力。实验以模拟和实时方式进行，以分析人工智能在网络安全中的有效性。
网络物理微电网系统中的网络攻击 - MDPI
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