スマートグリッドの普及が進む中で、そのシステムを構成するネットワークがサイバー攻撃の標的となることが懸念されている。特に機械学習ベースIDSの検出を逃れる回避攻撃への対処が課題となっているため、回避攻撃に対処可能なIDSを構築するための学習用データセットの生成を本研究の目的とする。まず、スマートグリッド上に存在する機器からなるネットワークを模した実験環境の中で、Modbus TCPによる通信に着目して正常時と異常時のパケットの収集を行う。次にGANを用いて、収集したパケットから敵対的特徴を持つ異常データを生成し、学習用データセットへの加工を行う。これを評価用のモデルに学習させデータセットの有効性を検証する。