Detección de ataques tipo FDIA implementando algoritmos PCA y MLE
El presente documento trata ataques de inyección de datos falsos a sistemas de potencia y cómo identificarlos usando análisis de componentes principales y estimación de máxima verosimilitud. Se presenta como proyecto de grado.
- Autores:
-
Delgado Pérez, Andrés Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/59283
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/59283
- Palabra clave:
- Análisis de componentes principales
Estimación de máxima verosimilitud
Estimación de estados
Ataque cibernético
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Estos datos falsos pueden engañar el algoritmo de estimación de estados que emplea el centro de control, llevando a caracterizar al sistema en un estado de operación anormal, con el fin de causar una reacción correctiva y de esta forma alterar el correcto funcionamiento de este. Se explora el diseño de un ataque sigiloso, que usando información crítica del sistema engaña algoritmos de detección de bad data. Por último, se implementa un criterio de decisión para levantar sospecha de datos falsos, reduciendo un conjunto de datos con información acerca del flujo de carga a un espacio de dos dimensiones para luego encontrar una función de probabilidad que mejor describa la distribución de estos datos, de esta forma analizando cambios en dicha distribución que puedan sugerir una inyección de datos anormales.No aplicaIngeniero ElectrónicoPregradoNo aplica23 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaDetección de ataques tipo FDIA implementando algoritmos PCA y MLETrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAnálisis de componentes principalesEstimación de máxima verosimilitudEstimación de estadosAtaque cibernéticoIngenieríaArturo S. Bretas, Newton G. 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