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5G电力虚拟专网中基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法
被引量：
1
1
作者
吴维农
王定国
+3 位作者
刘钰然
邓雅文
祖雪莹
唐伦
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023年第6期955-964,共10页
针对5G电力虚拟专网中高维、不均衡和分布式的数据特征,提出了一种基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法。首先,鉴于生成对抗网络在获取高维复杂数据分布方面的优势,采用具有梯度惩罚的Wasserstien生成对抗网络(WGAN-GP)模型对网元中...
针对5G电力虚拟专网中高维、不均衡和分布式的数据特征,提出了一种基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法。首先,鉴于生成对抗网络在获取高维复杂数据分布方面的优势,采用具有梯度惩罚的Wasserstien生成对抗网络(WGAN-GP)模型对网元中的多维运行数据进行分析和监控并获取其分布情况。其次,基于5G电力虚拟专网的管理架构,设计了一种基于联邦对抗学习的分布式异常检测框架,使分布式电力切片管理器能够协同训练全局异常检测模型,增强模型泛化能力。最后,通过数值仿真验证了基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法的训练效率和检测性能。
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关键词
5G
电力
虚拟专
网
电力网
络
切片
分布式异常检测
联邦对抗学习
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职称材料
题名
5G电力虚拟专网中基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法
被引量：
1
1
作者
吴维农
王定国
刘钰然
邓雅文
祖雪莹
唐伦
机构
国网重庆市电力公司信息通信分公司
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023年第6期955-964,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62071078)
国家电网有限公司科技项目(2023渝电科技6#)。
文摘
针对5G电力虚拟专网中高维、不均衡和分布式的数据特征,提出了一种基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法。首先,鉴于生成对抗网络在获取高维复杂数据分布方面的优势,采用具有梯度惩罚的Wasserstien生成对抗网络(WGAN-GP)模型对网元中的多维运行数据进行分析和监控并获取其分布情况。其次,基于5G电力虚拟专网的管理架构,设计了一种基于联邦对抗学习的分布式异常检测框架,使分布式电力切片管理器能够协同训练全局异常检测模型,增强模型泛化能力。最后,通过数值仿真验证了基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法的训练效率和检测性能。
关键词
5G
电力
虚拟专
网
电力网
络
切片
分布式异常检测
联邦对抗学习
Keywords
5G power virtual private network
power network slices
distributed anomaly detection
federated adversarial learning
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
5G电力虚拟专网中基于联邦对抗学习的分布式异常检测算法
吴维农
王定国
刘钰然
邓雅文
祖雪莹
唐伦
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023
1
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