Recent studies have demonstrated that smart grids are vulnerable to stealthy false data injection attacks (SFDIAs), as SFDIAs can bypass residual-based bad data detection mechanisms. The SFDIA detection has become one of the focuses of smart grid research. Methods based on deep learning technology have shown promising accuracy in the detection of SFDIAs. However, most existing methods rely on the temporal structure of a sequence of measurements but do not take account of the spatial structure between buses and transmission lines. To address this issue, we propose a spatiotemporal deep network, PowerFDNet, for the SFDIA detection in AC-model power grids. The PowerFDNet consists of two sub-architectures: spatial architecture (SA) and temporal architecture (TA). The SA is aimed at extracting representations of bus/line measurements and modeling the spatial structure based on their representations. The TA is aimed at modeling the temporal structure of a sequence of measurements. Therefore, the proposed PowerFDNet can effectively model the spatiotemporal structure of measurements. Case studies on the detection of SFDIAs on the benchmark smart grids show that the PowerFDNet achieved significant improvement compared with the state-of-the-art SFDIA detection methods. In addition, an IoT-oriented lightweight prototype of size 52 MB is implemented and tested for mobile devices, which demonstrates the potential applications on mobile devices. The trained model will be available at \textit{https://github.com/HubYZ/PowerFDNet}.

作为一种高度复杂和集成的网络物理系统，现代电网暴露于网络攻击。假数据注入攻击（FDIAS），具体地，通过针对测量数据的完整性来表示对智能电网的主要类别威胁。虽然已经提出了各种解决方案来检测那些网络攻击，但绝大多数作品忽略了电网测量的固有图结构，并仅验证了其检测器，仅针对小于几百辆公共汽车的小型测试系统。为了更好地利用智能电网测量的空间相关性，本文提出了使用Chebyshev Graph卷积网络（CGCN）的大规模交流电网中的网络内人检测深度学习模型。通过降低光谱滤波器的复杂性并使它们本地化，CGCN提供了一种快速高效的卷积操作，以模拟图形结构智能电网数据。我们在数值上验证所提出的CGCN的探测器在7.86以7.86以7.67以带有2848辆总线的大型电网的误报率的7.86以7.86的误报。所值得注意的是，所提出的方法检测为2848辆总线系统的4毫秒下的网络攻击，这使其成为大型系统中的网络内攻击的良好候选者。

This paper presents a Temporal Graph Neural Network (TGNN) framework for detection and localization of false data injection and ramp attacks on the system state in smart grids. Capturing the topological information of the system through the GNN framework along with the state measurements can improve the performance of the detection mechanism. The problem is formulated as a classification problem through a GNN with message passing mechanism to identify abnormal measurements. The residual block used in the aggregation process of message passing and the gated recurrent unit can lead to improved computational time and performance. The performance of the proposed model has been evaluated through extensive simulations of power system states and attack scenarios showing promising performance. The sensitivity of the model to intensity and location of the attacks and model's detection delay versus detection accuracy have also been evaluated.

这项研究采用无限脉冲响应（IIR）图神经网络（GNN），有效地对智能网格数据的固有图形网络结构进行建模，以解决网络攻击本地化问题。首先，我们通过数值分析有限脉冲响应（FIR）和IIR图过滤器（GFS）的经验频率响应，以近似理想的光谱响应。我们表明，对于相同的滤波器顺序，IIR GF可以更好地近似所需的光谱响应，并且由于其合理类型的滤镜响应，它们也与较低阶GF的近似值相同。其次，我们提出了一个IIR GNN模型，以有效预测总线上的网络攻击的存在。最后，我们在样本（SW）和BUS（BW）水平的各种网络攻击下评估了模型，并将结果与​​现有架构进行比较。经过实验验证的是，所提出的模型的表现分别优于最先进的FIR GNN模型，分别在SW和BW定位方面分别优于9.2％和14％。

入侵检测是汽车通信安全的重要防御措施。准确的框架检测模型有助于车辆避免恶意攻击。攻击方法的不确定性和多样性使此任务具有挑战性。但是，现有作品仅考虑本地功能或多功能的弱特征映射的限制。为了解决这些局限性，我们提出了一个新型的模型，用于通过车载通信流量（STC-IDS）的时空相关特征（STC-IDS）进行汽车入侵检测。具体而言，提出的模型利用编码检测体系结构。在编码器部分中，空间关系和时间关系是同时编码的。为了加强特征之间的关系，基于注意力的卷积网络仍然捕获空间和频道特征以增加接受场，而注意力LSTM则建立了以前的时间序列或关键字节的有意义的关系。然后将编码的信息传递给检测器，以产生有力的时空注意力特征并实现异常分类。特别是，构建了单帧和多帧模型，分别呈现不同的优势。在基于贝叶斯优化的自动超参数选择下，该模型经过培训以达到最佳性能。基于现实世界中车辆攻击数据集的广泛实证研究表明，STC-IDS优于基线方法，并且在保持效率的同时获得了较少的假警报率。

电力系统状态估计面临着不同类型的异常。这些可能包括由总测量错误或通信系统故障引起的不良数据。根据实施的状态估计方法，负载或发电的突然变化可以视为异常。此外，将电网视为网络物理系统，状态估计变得容易受到虚假数据注射攻击的影响。现有的异常分类方法无法准确对上述三种异常进行分类（区分），尤其是在歧视突然的负载变化和虚假数据注入攻击时。本文提出了一种用于检测异常存在，对异常类型进行分类并识别异常起源的新算法更改或通过错误数据注入攻击针对的状态变量。该算法结合了分析和机器学习（ML）方法。第一阶段通过组合$ \ chi^2 $检测指数来利用一种分析方法来检测异常存在。第二阶段利用ML进行异常类型的分类和其来源的识别，特别是指突然负载变化和错误数据注射攻击的歧视。提出的基于ML的方法经过训练，可以独立于网络配置，该网络配置消除了网络拓扑变化后算法的重新训练。通过在IEEE 14总线测试系统上实施拟议的算法获得的结果证明了拟议算法的准确性和有效性。

给定传感器读数随着时间的推移从电网上，我们如何在发生异常时准确地检测？实现这一目标的关键部分是使用电网传感器网络在电网上实时地在实时检测到自然故障或恶意的任何不寻常的事件。行业中现有的坏数据探测器缺乏鲁布布利地检测广泛类型的异常，特别是由于新兴网络攻击而造成的复杂性，因为它们一次在网格的单个测量快照上运行。新的ML方法更广泛适用，但通常不会考虑拓扑变化对传感器测量的影响，因此无法适应历史数据中的定期拓扑调整。因此，我们向DynWatch，基于域知识和拓扑知识算法用于使用动态网格上的传感器进行异常检测。我们的方法准确，优于实验中的现有方法20％以上（F-Measure）;快速，在60K +分支机用中的每次传感器上平均运行小于1.7ms，使用笔记本电脑，并在图表的大小上线性缩放。

随着智能设备的扩散和通信中的旋转，配电系统逐渐从被动，手动操作和不灵活的，到大规模互连的网络物理智能电网，以解决未来的能源挑战。然而，由于部署的大规模复杂性和资源限制，若干尖端技术的集成引入了几种安全和隐私漏洞。最近的研究趋势表明，虚假数据注入（FDI）攻击正成为整个智能电网范式内最恶毒的网络威胁之一。因此，本文介绍了对积极分配系统内的直接投资袭击事件的最近进展的全面调查，并提出了分类法，以对智能电网目标进行外商直接投资威胁。相关研究与攻击方法和对电力分配网络的影响形成鲜明对比和总结。最后，我们确定了一些研究差距并推荐了一些未来的研究方向，以指导和激励前瞻性研究人员。

由于对社会，经济学和环境的巨大影响，智能电网（SG）的研究和发展引起了学术界，行业和政府的重视。确保SG是一个很大的重大挑战，因为增加了通信网络以协助物理过程控制，将它们暴露于各种网络威胁。除了使用假数据喷射（FDI）技术改变测量值的攻击之外，通信网络上的攻击可能通过拦截消息来破坏电力系统的实时操作，或者通过泛洪与不必要的数据泛换通信信道。解决这些攻击需要跨层方法。在本文中，呈现了一种交叉层策略，称为具有自适应统计（CECD-AS）的交叉层集合RORDET，其集成了故障的SG测量数据的检测以及不一致的网络到达时间和传输延迟，以便更可靠地进行传输延迟准确的异常检测和攻击解释。数值结果表明，与当前方法相比，CECD-AS可以检测多个错误数据喷射，拒绝服务（MITM）攻击中的拒绝服务（MITM）攻击的攻击（MITM）攻击。基于传统的基于物理的状态估计，具有自适应统计策略和基于机器学习分类的检测方案的集合RORDET。

气候变化增加了损害电力系统可靠性并导致多次设备故障的极端天气事件（风暴，大雨，野火）的数量。实时和准确检测潜在线路故障是减轻极端天气影响并激活紧急控制的第一步。功率平衡方程非线性，极端事件中的发电不确定性增加，缺乏电网可观察性会损害传统数据驱动的失败检测方法的效率。同时，基于神经网络的现代化的机器学习方法需要大量数据来检测事故，尤其是在改变时间的环境中。本文提出了一个具有物理信息的线路故障检测器（字段），该探测器利用网格拓扑信息来减少样本和时间复杂性并提高定位准确性。最后，我们说明了与最先进的方法相比，与各种测试用例相比，我们的方法的优越性实证性能。

大规模结构化数据的有效表示，进攻，分析和可视化在图形上引起了很多关注。到目前为止，大多数文献都集中在实现的信号上。但是，信号通常在傅立叶域中稀疏，并且可以使用其光谱组件的复杂信封来获得更多信息和紧凑的表示形式，而不是原始的真实价值信号。出于这一事实的激励，在这项工作中，我们将图形卷积神经网络（GCN）推广到复杂域，从而得出了允许将复杂值的图形移位运算符（GSO）纳入图形过滤器（GF）和过程的理论。复杂值图形信号（GS）。开发的理论可以处理时空复杂的网络过程。我们证明，相对于基础图支持的扰动，传输误差的界限以及通过乘积层传播的界限，复合物值GCN是稳定的。然后，我们将复杂的GCN应用于电网状态预测，电网网络攻击检测和定位。

我们提出了一种基于图形神经网络（GNN）的端到端框架，以平衡通用网格中的功率流。优化被帧为监督的顶点回归任务，其中GNN培训以预测每个网格分支的电流和功率注入，从而产生功率流量平衡。通过将电网表示为与顶点的分支的线图，我们可以培训一个更准确和强大的GNN来改变底层拓扑。此外，通过使用专门的GNN层，我们能够构建一个非常深的架构，该架构占图表上的大街区，同时仅实现本地化操作。我们执行三个不同的实验来评估：i）使用深入GNN模型时使用本地化而不是全球运营的好处和趋势; ii）图形拓扑中对扰动的弹性;和iii）能力同时在多个网格拓扑上同时培训模型以及新的看不见网格的概括性的改进。拟议的框架是有效的，而且与基于深度学习的其他求解器相比，不仅对网格组件上的物理量而且对拓扑的物理量具有鲁棒性。

功率流分析用于评估电力系统网络中的电流。功率流量计算用于确定系统的稳态变量，例如每个总线的电压幅度/相位角以及每个分支上的主动/无功流量。直流电流模型是一种流行的线性电流模型，广泛应用于电力行业。虽然它是快速且稳健的，但它可能导致一些关键传输线的线流量产生不准确的线流。可以通过利用历史网格配置文件的数据驱动方法部分地解决该缺陷。在本文中，训练了神经网络（NN）模型以预测使用历史电力系统数据来预测电力流量结果。虽然培训过程可能需要时间，但一旦训练，估计线流是非常快的。采用了所提出的基于NN的功率流模型和传统的直流电流模型之间的综合性能分析。可以得出结论，所提出的基于NN的电力流模型可以比直流电流模型快速更准确地找到解决方案。

人工智能（AI）技术越来越拓宽政府和公共部门，如权力和能源 - 这是大多数社会行动的关键基础设施。但是，由于可靠性，责任和解释性的要求，直接将基于AI的方法应用于电力系统，因此由于社会无法承担级联故障和大规模停电，这是风险的，这可能很容易花费数十亿美元。为了满足社会要求，本文提出了一种方法来开发，部署和评估能源部门的AI系统：（1）了解物理系统测量，（2）设计AI算法预测需要，（3）开发强大和责任的AI方法，（4）创建可靠的措施来评估AI模型的性能。目标是为能源公用事业用户提供高度的信心。出于说明目的，本文用作电力系统事件预测（PEF）作为示例，该示例仔细分析了通过量量测量单元（PMU）测量的同步素图案。这种物理理解导致数据驱动的框架，其减少了与物理学的维度，并以高可信度预测事件。具体地，对于维度降低，机器学习将物理信息从不同的尺寸排列，从而产生低效的信息提取。对于活动预测，监督学习模型融合了不同模型的结果，以增加信心。最后，与其他最先进的机器学习方法相比，综合实验表明了高精度，效率和可靠性。

本文介绍了电力网络的问题，可以为应用多功能增强学习（Marl）创造一个令人兴奋和挑战的现实情景。脱碳的新出现趋势在配电网络上放置过大的压力。主动电压控制被视为有希望的解决方案，以减轻电力拥塞和改善电压质量，无需额外的硬件投资，利用网络中的可控装置，例如屋顶光伏（PVS）和静态VAR补偿器（SVC）。这些可控设备出现在大量广大数字中，并分布在宽的地理区域中，使Marl成为自然候选者。本文在DEC-POMDP框架中制定了主动电压控制问题，并建立了开源环境。它旨在弥合电力社区与马尔社区之间的差距，并成为马尔算法实际应用的驱动力。最后，我们分析了主动电压控制问题的特殊特征，导致最先进的Marl方法挑战，并总结了潜在的方向。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

考虑到运输系统的多模式性质和潜在的跨模式相关性，通过从多模式数据中学习来提高需求预测准确性的趋势越来越大。这些多模式的预测模型可以提高准确性，但是当多模式数据集的不同部分由无法直接共享数据的不同机构拥有时，不太实际。尽管各个机构可能无法直接共享他们的数据，但他们可能会共享受其数据培训的预测模型，在此模型无法使用其数据集中确定确切信息。这项研究提出了一个无监督的知识适应需求预测框架，以通过基于其他模式的数据利用预训练的模型来预测目标模式的需求，这不需要源模式的直接数据共享。所提出的框架利用多种运输模式之间的潜在共享模式来改善预测性能，同时避免在不同机构之间直接共享数据。具体而言，首先根据源模式的数据学习了预训练的预测模型，该模式可以捕获和记住源旅行模式。然后，将目标数据集的需求数据编码为单个知识部分和共享知识部分，该部分将分别通过个人提取网络提取旅行模式和共享提取网络。无监督的知识适应策略用于通过制作预训练的网络和共享提取网络类似来形成共享功能，以进一步预测。我们的发现表明，通过将预先训练的模型共享到目标模式可以改善预测性能，而无需依赖直接数据共享。

存在几种数据驱动方法，使我们的模型时间序列数据能够包括传统的基于回归的建模方法（即，Arima）。最近，在时间序列分析和预测的背景下介绍和探索了深度学习技术。询问的主要研究问题是在预测时间序列数据中的深度学习技术中的这些变化的性能。本文比较了两个突出的深度学习建模技术。比较了经常性的神经网络（RNN）长的短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）基于基于TCN的时间卷积网络（TCN），并报告了它们的性能和训练时间。根据我们的实验结果，两个建模技术都表现了相当具有基于TCN的模型优于LSTM略微。此外，基于CNN的TCN模型比基于RNN的LSTM模型更快地构建了稳定的模型。

交通速度预测是许多有价值应用程序的关键，由于其各种影响因素，它也是一项具有挑战性的任务。最近的工作试图通过各种混合模型获得更多信息，从而提高了预测准确性。但是，这些方法的空间信息采集方案存在两级分化问题。建模很简单，但包含很少的空间信息，或者建模是完整的，但缺乏灵活性。为了基于确保灵活性引入更多空间信息，本文提出了IRNET（可转让的交叉点重建网络）。首先，本文将相交重建为与相同结构的虚拟交集，从而简化了道路网络的拓扑结构。然后，将空间信息细分为交叉信息和交通流向的序列信息，并通过各种模型获得时空特征。第三，一种自我发项机制用于融合时空特征以进行预测。在与基线的比较实验中，不仅预测效应，而且转移性能具有明显的优势。

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。