基于物理约束与自适应阈值的虚假数据注入攻击检测和定位方法

本发明属于数据分析与网络安全技术领域，具体涉及一种基于物理约束与自适应阈值的虚假数据注入攻击检测和定位方法。所述方法包括：通过预处理多个传感器的测量数据，将数据输入到基于物理约束和时间条件嵌入的WGAN框架进行训练；WGAN生成符合物理规律的高质量合成数据，并结合LSTM捕捉时间序列的长短期特性；随后，利用CNN‑Transformer模型进行全局特征提取和动态阈值生成，结合基于分位数的动态检测机制分析正常数据的分布，精准定位潜在攻击来源；最终，通过循环优化模型架构与参数，提升检测与定位的精度与效率。