提出了一种新颖的上下文感知异常检测算法 GridCAL，它考虑了常规拓扑和负荷 / 发电变化的影响，通过将实时功率流测量值转化为上下文不可知的值，以统一的统计模型为基础进行异常检测。数值模拟结果表明，该方法准确且计算效率高，优于当前最先进的方法。

Apr, 2024

该论文提出了一种新颖的深度生成模型，采用变分自动编码器架构，利用卷积编码器和解码器从空间和时间维度提取特征，结合注意力机制增强相关特征的表示，改进异常检测准确性，并在安全水处理测试平台的六个阶段进行了全面的实验分析，实验结果表明该方法相比多个先进的基准技术具有更好的性能。

May, 2024

使用生成对抗网络（GANs）进行电力发电厂异常检测的研究表明，GANs 在有效的异常检测方面表现出色，特别适用于使用大型数据集。

Sep, 2023

使用基于深度学习的数据驱动框架识别、诊断和定位工控系统中智能电网上的一种类型的网络攻击，该方法结合了自编码器、基于长短期记忆（LSTM）的递归神经网络和深度神经网络，并在 IEEE 14-bus 模型上进行了实验验证。

Sep, 2020

利用生成对抗网络（GAN）进行复杂的网络型智能物理系统的异常检测，通过多个传感器和执行器的多元时间序列模型以及强化学习的方法识别出攻击行为，针对六级安全水处理系统实验结果表明在高检测率和低误报率方面具有较高的效率和准确性。

Sep, 2018

通过使用硬件性能计数器的重构误差分布和基于数据的防御系统，我们能够高精度地（>99.9％）检测电网控制器的异常行为，几乎没有误报率（零误报）并且延迟较短（<360ms）。

Jun, 2018

该论文提出了一种新颖的自适应图卷积网络（AGC-net），通过自适应图卷积（AGC）和一种上下文关注机制，将空间图表达转换为实时特征，考虑到时间上下文，在公共交通数据集上展现了其明显的优于基础模型的有效性。

Jul, 2023

研究使用深度学习技术检测注入数据度量值的方法，运用卷积神经网络与长短时记忆网络，观察数据测量和网络水平特征以共同学习系统状态，以此有效估算系统变量，实验结果表明，这种深度学习算法可以识别传统状态估计坏数据检测无法检测到的异常。

Aug, 2018

本文提出自适应图卷积循环神经网络 AGCRN，其中包括两个自适应模块（节点自适应参数学习模块和数据自适应图生成模块），用于捕捉交通时间序列数据中的空间和时间相关性。实验结果表明，AGCRN 在不需要预先定义空间连接图的情况下显著优于现有的相关方法。

Jul, 2020

本文介绍了一种具有图形结构的 DNN 模型 - 网络转换器 (NeT)，用于检测工业控制系统中的异常，提供了分层次的功能，可以分析网络行为，提升了可解释性。

Feb, 2022