전력망 이벤트 식별을 위한 기계 학습 모델은 악의적인 공격에 취약할 수 있다. 이 논문에서는 물리 기반 모드 분해 방법을 사용하여 특징을 추출하고 해석 가능한 분류기인 로지스틱 회귀와 그래디언트 부스팅을 사용하여 부하 손실과 발전기 손실 이벤트를 구분한다. 이렇게 학습된 분류기의 강건성을 평가하기 위해 적대적 알고리즘을 사용한다.
