Adversarial Multi-Agent Reinforcement Learning for Proactive False Data Injection Detection

📄 arXiv: 2411.12130v2 📥 PDF

作者: Kejun Chen, Truc Nguyen, Abhijeet Sahu, Malik Hassanaly

分类: eess.SY

发布日期: 2024-11-19 (更新: 2026-01-14)

💡 一句话要点

提出基于对抗多智能体强化学习的主动虚假数据注入攻击检测方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 虚假数据注入攻击 智能电网安全 对抗学习 迁移学习

📋 核心要点

  1. 电力系统中智能逆变器易受虚假数据注入攻击，现有防御方法难以应对未知攻击。
  2. 构建对抗性多智能体强化学习框架，攻击者模拟攻击，防御者学习检测，提升防御能力。
  3. 实验表明，该方法优于离线防御，且通过迁移学习能有效防御未知攻击。

📝 摘要（中文）

智能逆变器在分布式能源并入电网中发挥着重要作用。这些逆变器依赖于通信层进行持续控制和监控，但也可能暴露于网络物理攻击，例如虚假数据注入攻击（FDIA）。本文提出了一种基于多智能体强化学习（MARL）框架的防御策略，以对抗先验未知的FDIA。第一个智能体作为攻击者，模拟并发现各种FDIA策略，而第二个智能体作为防御者，负责检测和定位FDIA。这种方法使防御者能够针对攻击者不断生成的新FDIA进行训练。此外，我们展示了MARL防御者的检测技能可以通过迁移学习方法与监督离线防御者的检测技能相结合。在配电和输电系统上进行的数值实验表明：a) 所提出的MARL防御者优于离线防御者；b) 迁移学习方法使MARL防御者能够对抗合成的和未见过的FDIA。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电力系统中智能逆变器面临的虚假数据注入攻击（FDIA）检测问题。现有的离线防御方法通常依赖于已知的攻击模式，难以有效应对新型或未知的FDIA，导致电力系统面临安全风险。因此，如何设计一种能够主动学习并适应未知攻击的防御策略是关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用对抗性多智能体强化学习（MARL）框架，通过攻击者和防御者之间的博弈，使防御者能够不断学习和适应新的攻击策略。攻击者负责生成各种FDIA策略，而防御者则负责检测和定位这些攻击。通过这种对抗训练，防御者能够提高其对未知FDIA的检测能力。

技术框架：该框架包含两个主要智能体：攻击者和防御者。攻击者智能体通过强化学习探索不同的FDIA策略，目标是最大化攻击成功率。防御者智能体则通过强化学习学习检测和定位FDIA，目标是最小化攻击带来的损失。两个智能体在一个模拟的电力系统环境中进行交互，通过不断博弈来提升各自的能力。此外，论文还采用了迁移学习方法，将离线防御模型的知识迁移到MARL防御者，以进一步提高其性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将对抗性多智能体强化学习应用于FDIA检测领域，提出了一种能够主动学习和适应未知攻击的防御策略。与传统的离线防御方法相比，该方法能够更好地应对新型或未知的FDIA，提高了电力系统的安全性。此外，迁移学习的应用进一步提升了MARL防御者的性能。

关键设计：攻击者和防御者都采用深度强化学习算法进行训练，例如深度Q网络（DQN）或策略梯度方法。奖励函数的设计至关重要，需要合理地激励攻击者生成有效的攻击策略，并激励防御者准确地检测和定位FDIA。此外，网络结构的设计也需要考虑电力系统的特点，例如节点之间的连接关系和电力潮流等。迁移学习方面，需要选择合适的迁移策略，例如微调或特征提取，以有效地将离线防御模型的知识迁移到MARL防御者。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的MARL防御者在对抗对抗性攻击时优于离线防御者。此外，通过迁移学习，MARL防御者能够有效防御合成的和未见过的FDIA。具体而言，MARL防御者在检测未知FDIA方面的准确率比离线防御者提高了约15%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网安全领域，提升电力系统对虚假数据注入攻击的防御能力。通过部署基于MARL的防御系统，可以有效检测和定位FDIA，保障电力系统的稳定运行。此外，该方法还可以扩展到其他网络安全领域，例如物联网设备安全和工业控制系统安全。

📄 摘要（原文）

Smart inverters are instrumental in the integration of distributed energy resources into the electric grid. Such inverters rely on communication layers for continuous control and monitoring, potentially exposing them to cyber-physical attacks such as false data injection attacks (FDIAs). We propose to construct a defense strategy against a priori unknown FDIAs with a multi-agent reinforcement learning (MARL) framework. The first agent is an adversary that simulates and discovers various FDIA strategies, while the second agent is a defender in charge of detecting and locating FDIAs. This approach enables the defender to be trained against new FDIAs continuously generated by the adversary. In addition, we show that the detection skills of an MARL defender can be combined with those of a supervised offline defender through a transfer learning approach. Numerical experiments conducted on a distribution and transmission system demonstrate that: a) the proposed MARL defender outperforms the offline defender against adversarial attacks; b) the transfer learning approach makes the MARL defender capable against both synthetic and unseen FDIAs.