用于提高检测模型鲁棒性的黑盒对抗性虚假数据注入攻击建模方法及装置

本发明属于智能电网数据安全的技术领域，具体涉及用于提高检测模型鲁棒性的黑盒对抗性虚假数据注入攻击建模方法及装置。所述方法包括：基于电力系统传感器的测量向量构建初始攻击测量向量；训练代理模型和自编码器；对初始攻击测量向量加入扰动向量以构建目标攻击向量，并利用训练好的代理模型计算其为正常和异常的置信度，利用训练好的自编码器获取重构目标攻击向量；优化扰动向量以得到最终的目标攻击向量，并利用其与正常数据一同训练检测模型，提高检测模型的鲁棒性。本发明通过建模基于自编码器的黑盒对抗性虚假数据注入攻击，能够促使攻击检测模型学习数据中更本质的且与扰动模式无关的异常特征，从而提高检测模型的鲁棒性。