一种智能电网中虚假数据注入攻击的个性化联邦检测方法

本发明涉及虚假数据攻击检测技术领域的一种智能电网中虚假数据注入攻击的个性化联邦检测方法，包含以下步骤：S1、建立联邦个性化学习框架；S2、云中心将初始全局模型分发到边缘服务器以及客户端；S3、客户端将全局模型作为全局分支的初始状态进行本地训练，更新全局分支参数，并上传至边缘服务器，同时更新本地模型；S4、边缘服务器聚合其下所有客户端的全局分支参数，生成局部共识模型，并上传至云中心；S5、云中心聚合所有边缘服务器的模型，并分发到所有边缘服务器以及边缘服务器对应的客户端；S6、客户端将新的全局模型和本地模型动态混合生成个性化模型；该方法解决传统联邦学习在电网安全检测中客户端稀疏关键特征被淹没的问题。