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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據有效，在存在異常值的情況下，上述攻擊策略將被傳統(tǒng)的壞數據檢測模塊檢測。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據；然后，通過基于交替方向法（ADM）的稀疏優(yōu)化技術從含有異常值的測量數據中分離出異常值和真實的測量數據；其次，對真實測量數據進行PCA，得到系統(tǒng)的相關信息；最后，利用獲得的系統(tǒng)信息構造攻擊向量，并根據得到的攻擊向量注入虛假數據。該攻擊策略在IEEE 14-bus系統(tǒng)上進行了測試，實驗結果表明，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據檢測模塊檢測，而所提方法基于魯棒PCA的攻擊策略能夠躲避壞數據檢測模塊的檢測。該策略使得在異常值存在的情況下虛假數據注入攻擊（FDIA）仍然能夠成功實施。
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