科研背景

为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端，边缘计算技术应运而生。边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。以往对电网数据安全的研究主要是针对虚假数据注入攻击，而对边缘计算环境中机器学习模型的攻击相关研究较少。投毒攻击是一种关于机器学习安全对抗研究的重要方向，攻击者在训练机器学习模型之前，向训练数据集中添加精心构造的毒样本数据，此时通过学习算法得到的目标模型将受到影响。

科研问题

作为边缘计算中的数据源，资源受限的物联网设备可能会遭受到对抗性样本的投毒攻击。

针对边缘计算中基于GAN投毒攻击的防御技术相关研究较少，需要对其进行研究。

科研目的

基于对抗性样本的中毒攻击和边缘计算中抵御中毒攻击的差分隐私联邦学习模型进行结合研究基于边缘计算环境的对抗投毒攻击与防御技术。并考虑结合智能电网的边缘环境，使用电力相关数据进行对抗投毒攻击与防御。

科研内容