ProfilE: Self-Supervised Communication Relationship Profiling for Imbalanced Smart Grid Anomaly Detection
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Smart grids, as critical national infrastructure, require robust cybersecurity. However, traditional anomaly detection methods face inherent challenges: the scarcity of labeled attack samples due to power grid traffic characteristics, which results in highly imbalanced datasets. To overcome these limitations, this paper introduces ProfilE, a novel self-supervised anomaly detection model. The framework consists of three core modules: an encoder module is responsible for fusing historical, topological, and statistical features to generate multi-dimensional feature embeddings; a self-supervised module generates corrupted samples to mitigate the reliance on labeled data; and a Profile Module utilizes these embeddings to learn and construct a communication relationship profile that characterizes normal network behavior. By using the reconstruction error from the profile module for anomaly detection, ProfilE fundamentally eliminates reliance on labeled data. Experimental evaluations on the CICModbus2023 and CICIDS2017 datasets demonstrate that ProfilE performs better than existing baseline methods in imbalanced smart grid environments. Notably, in scenarios with scarce attack samples, its Macro F1 outperforms baselines, fully validating its effectiveness and robustness in real-world power grid settings.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- ProfilE: Self-Supervised Communication Relationship Profiling for Imbalanced Smart Grid Anomaly Detection
- Date Crossref
- 14/11/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institute of Information Engineering pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Chang'an University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nanjing University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ltd. an Communication Technology Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
Chinese Academy of Sciences, Institute of Information Engineering et Chang'an University, avec 2 autres affiliations.
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