Deep Learning-Based Cyber Attack Detection in Power Grids with Increasing Renewable Energy Penetration

Dayarathne, M. A. S. P. und Jayathilaka, M. S. M. und Bandara, R. M. V. A. und LOGEESHAN, V. und KUMARAWADU, S. und Rajakaruna Wanigasekara, Chathura (2024) Deep Learning-Based Cyber Attack Detection in Power Grids with Increasing Renewable Energy Penetration. In: 5th IEEE Annual World AI IoT Congress, AIIoT 2024. 2024 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT), 2024-05-29, Seattle, WA, USA. doi: 10.1109/AIIoT61789.2024.10578979. ISBN 979-835038780-3.

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Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Deep Learning-Based Cyber Attack Detection in Power Grids with Increasing Renewable Energy Penetration

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Dayarathne, M. A. S. P.	University of Moratuwa	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Jayathilaka, M. S. M.	University of Moratuwa	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Bandara, R. M. V. A.	University of Moratuwa	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
LOGEESHAN, V.	University of Moratuwa	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
KUMARAWADU, S.	University of Moratuwa	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Rajakaruna Wanigasekara, Chathura	Chathura.Wanigasekara (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-4371-6108	165827533

Datum:

Juli 2024

Erschienen in:

5th IEEE Annual World AI IoT Congress, AIIoT 2024

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.1109/AIIoT61789.2024.10578979

ISBN:

979-835038780-3

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Deep learning, Cyber-attack detection, Renewable energy penetration, Convolutional Neural Networks (CNNs), Energy theft prevention, Cybersecurity.

Veranstaltungstitel:

2024 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT)

Veranstaltungsort:

Seattle, WA, USA

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsdatum:

29 Mai 2024

HGF - Forschungsbereich:

keine Zuordnung

HGF - Programm:

keine Zuordnung

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

keine Zuordnung

DLR - Forschungsgebiet:

keine Zuordnung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

keine Zuordnung

Standort:

Bremerhaven

Institute & Einrichtungen:

Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen > Resilienz Maritimer Systeme

Hinterlegt von:

Rajakaruna Wanigasekara, Chathura

Hinterlegt am:

20 Aug 2024 09:46

Letzte Änderung:

12 Sep 2024 11:03

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