Un nuevo marco de defensa mejora la resiliencia de las redes neuronales profundas frente a ataques de inyección de datos falsos en redes eléctricas mediante la adición de una capa de relleno con pseudocaracterísticas derivadas de distribuciones estadísticas de entrada. Este enfoque ligero y agnóstico al modelo aumenta la dimensionalidad de entrada de manera aleatoria y consciente de los datos, haciendo que las perturbaciones adversarias no sean transferibles e impredecibles, contrarrestando así eficazmente los ataques sin degradación del rendimiento.