Se han presentado investigaciones recientes sobre ataques de inyección de datos impulsados por datos y de baja dispersión, respectivamente. Para combinar los dos objetivos principales (impulsados por datos y de baja dispersión) de la investigación, este artículo presenta una estrategia de ataque de inyección de datos falsos impulsada por datos y de baja dispersión. La estrategia de ataque propuesta (EID: Eliminar-Inferir-Determinar) se divide en tres etapas. En el primer paso, los datos interceptados se procesan previamente mediante técnicas de optimización dispersa para eliminar los valores atípicos. Los datos recuperados se utilizan luego para aprender sobre la matriz del sistema basándose en el algoritmo de factorización paralela en el segundo paso. En el tercer paso, la matriz del sistema aproximada se aplica para el diseño de un vector de ataque disperso basado en la optimización convexa. Los resultados de la simulación muestran que la estrategia de ataque EID logra un mejor rendimiento que la estrategia de ataque basada en ICA mejorada en la construcción de
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