深度学习在推进智能电网网络主动网络安全措施中的作用：综述

随着智能电网（SG）日益依赖传感器和通信系统等先进技术来实现高效的能源生产、分配和消费，它们已成为复杂网络攻击的诱人目标。这些不断演变的威胁要求采取强有力的安全措施，以维护现代能源系统的稳定性和韧性。尽管已有广泛研究，但文献中仍缺乏对利用深度学习（DL）在 SG 中进行主动网络防御策略的全面探讨。本综述填补了这一空白，研究了用于主动网络防御的最新 DL 技术。综述首先概述了相关工作及我们的独特贡献，随后考察了 SG 基础设施。接着，我们将各种网络防御技术分为被动和主动两类。重点放在 DL 赋能的主动防御上，我们提供了 DL 方法的全面分类，突出了它们在 SG 主动安全中的作用和相关性。随后，我们分析了当前使用的最重要的基于 DL 的方法。此外，我们探讨了移动目标防御这一主动防御策略及其与 DL 方法的交互。然后，我们概述了该领域使用的基准数据集，以充实论述。{随后对其实际意义及对智能电网网络安全的更广泛影响进行了批判性讨论。}综述最后列出了在 SG 内部署基于 DL 的安全系统所面临的挑战，并对这一关键领域的未来发展进行了展望。