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基于主成分分析（ PCA）的盲攻擊策略僅對具有高斯噪聲的測量數(shù)據(jù)有效，在存在異常值的情況下，上述攻擊策略將被傳統(tǒng)的壞數(shù)據(jù)檢測模塊檢測。針對異常值存在的問題，提出一種基于魯棒主成分分析（ RPCA）的盲攻擊策略。首先，攻擊者收集合有異常值的測量數(shù)據(jù)；然后，通過基于交替方向法（ADM）的稀疏優(yōu)化技術(shù)從含有異常值的測量數(shù)據(jù)中分離出異常值和真實的測量數(shù)據(jù)；其次，對真實測量數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA，得到系統(tǒng)的相關(guān)信息；最后，利用獲得的系統(tǒng)信息構(gòu)造攻擊向量，并根據(jù)得到的攻擊向量注入虛假數(shù)據(jù)。該攻擊策略在IEEE 14-bus系統(tǒng)上進(jìn)行了測試，實驗結(jié)果表明，在異常值存在的情況下，傳統(tǒng)的基于PCA的攻擊方法將被壞數(shù)據(jù)檢測模塊檢測，而所提方法基于魯棒PCA的攻擊策略能夠躲避壞數(shù)據(jù)檢測模塊的檢測。該策略使得在異常值存在的情況下虛假數(shù)據(jù)注入攻擊（FDIA）仍然能夠成功實施。
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