科研背景

随着能源需求的变化，电力系统朝着新型电力系统快速转变。越来越多的边缘设备通过多种形式接入到电网内部，增加了网架的负担，对电力物联网的可信度和可靠性提出了巨大挑战，更容易受到网络攻击。在保护数据、网络应用等免受潜在的入侵 或攻击方面，成为加强新型电力 系统网络安全的基本 要求。

目前电网(Cyber-Physical Systems，CPS)的攻击形式多样化，攻击事件呈现频繁的状态，如： 2022年内乌克兰能源公司被软件后门攻击、2021美国德克萨斯州二月冬季风暴使该州能源市场失灵、2020年韩国一家能源供应商被网络 勒索、2019 年美国电网被 DoS 攻击等。

科研问题

1.系统的复杂性。基于各种移动边缘电力电子设备的增加，如电动汽车和无人机等，和对需求响应和本地储能提高，也增加了系统的复杂性和动态性，对网络安全提出极大挑战。

2.通信的脆弱性。现代通信技术用于智能电网的不同领域，例如IEC 61850，但这些通信技术和协议本身包含各种传统和新的漏洞，缺乏足够的安全设计来保证可信的数据通信。

3.攻击的智能性。目前攻击表现更加隐蔽，攻击者往往采用更智能方式，如GAN对抗和强化学习策略，攻击效率效果提高，属于博弈与探索方式的智能攻击形态，攻击者成本更低，比传统攻击方式隐私性更强，危害更大。

4.FL的安全与隐私性。传统IT架构向着云-雾-边结构演变，过去需要集中的任务只需中心调度卸载到雾边节点就行，适合分布式架构的任务。该场景的FL框架在该模式下具有极大的优势，同时也面临数据隐私可能泄漏的问题。

科研目地

提出了一个 联邦信任框架（称为 Fed-Trust），联邦框架与区块链协调合作、边缘聚合，联邦利用区块链和边缘计算的优势来实现边缘节点本地更新的隐私保护和分布式聚合。它集成了深度强化学习（DRL）算法，根据攻击前后的隐藏状态特性，把变化检测问题表述为部分可观察的马尔可夫决策过程 (POMDP) 问题 ，用于电网中中网络攻击的检测模型。

Fed-Trust研究框架