智能家居电器能耗数据的双层投毒攻击模型与对策

准确的建筑能耗预测在从建筑能源自动化与管理到最优存储控制等各类应用中均有价值。然而，在设计建筑能耗预测模型时须考虑漏洞，因为智能攻击者可以利用复杂攻击模型蓄意影响模型性能。这可能进而降低预测精度，从而影响建筑能源管理系统的效率与性能。本文中，我们研究了双层投毒攻击对源自家用设备的能耗回归模型的影响。此外，本文提出了一种针对预测模型投毒攻击的有效对策。攻击与防御在一个基准数据集上评估。实验结果表明，智能网络攻击者能够投毒预测模型以操纵决策。然而，与其他基准技术相比，我们所提方案成功实现了对此类投毒攻击的有效防御。