RT25 | Validierung der Cloud-basierten Erkennung von falschen Dateninjektionsangriffen mit OPAL-RT und Vorteil

Sunho Jang vom Brookhaven National Laboratory stellt eine auf neuronalen Netzen basierende Methode zur Erkennung von False Data Injection Attacks (FDIAs) in virtuellen Kraftwerken vor. Unter Verwendung von OPAL-RT-Simulationen und Vorteil validiert die Studie ein Cloud-integriertes Cybersicherheits-Testfeld, das Korrelations-Rekonstruktions-Autocodierer verwendet, um die Widerstandsfähigkeit von DER zu verbessern und eine sichere Echtzeit-Datenverarbeitung in verteilten Netzumgebungen zu gewährleisten.