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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14669| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Análisis Espectral y Aplicación de Aprendizaje Automático para la Predicción y Detección de Anomalías en Sistemas Energéticos |
| Autor : | Perez Vilañez, Alex Javier |
| Director de Tesis : | Grijalva, Felipe, dir. |
| Descriptores : | Sistemas electrónicos de seguridad - Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 19-dic-2024 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingeniería; Quito, Ecuador, 2024 |
| Páginas : | 49 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | La transición hacia fuentes de energía renovable ha aumentado significativamente debido a la preocupación por la sostenibilidad y el cambio climático. Sin embargo, los sistemas energéticos modernos son vulnerables a ataques cibernéticos, como los ataques de inyección de datos falsos (FDIA), que pueden alterar los patrones de generación y demanda, afectando la estabilidad del sistema... |
| Descripción : | The transition to renewable energy sources has significantly increased due to concerns about sustainability and climate change. However, modern energy systems are vulnerable to cyber-attacks, such as False Data Injection Attacks (FDIA), which can alter generation and demand patterns, affecting system stability... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14669 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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