该论文针对电力系统中由数据驱动的盲假数据注入攻击（FDIA）提出了一种拓扑感知的检测方法。现有研究大多基于统计或数据驱动的方法分析测量值，但攻击者可以利用自编码器学习测量流形并生成与Jacobian零空间对齐的扰动，从而绕过残差检测器和时间序列异常检测器。为应对这一挑战，论文提出了基于周期空间检测器（CSD），利用电网拓扑的周期空间引入结构约束来增强零空间估计；理论证明采用最小周期基（MCB）的CSD可实现最优泛化误差。该方法不依赖精确的线路参数，通过拓扑衍生的周期约束而非单纯数值零空间估计，有效区分正常与受攻击测量。在IEEE 14、30、57和118节点系统上的仿真结果表明，该方法在真实测量噪声下能有效检测数据驱动的FDIA。适合电网安全研究员、工业控制系统安全工程师及电力系统运营者阅读。