Con la amplia aplicación de la tecnología de la información en microredes, las microredes están evolucionando hacia una clase de sistemas ciberfísicos de energía (CPS) que están profundamente integrados con sistemas físicos e de información. Debido a la alta dependencia del control cooperativo distribuido de las microredes en la comunicación en tiempo real y la información del estado del sistema, son cada vez más susceptibles a ataques de inyección de datos falsos (FDIAs). Para abordar este problema, en este documento se propuso un nuevo método de detección de ataques de inyección de datos falsos para microredes de corriente continua (DC MGs), basado en el enfoque de filtro de Kalman de cuadratura adaptativa de fusión (FACKF). En primer lugar, se establece un modelo de DC MG con ataque de inyección de datos falsos y se analiza el sistema bajo ataque. Posteriormente, se propone un enfoque FACKF para detectar ataques, capaz de identificar con precisión los ataques en el DC MG y determinar las unidades de medida inyectadas con datos falsos. Finalmente, se realizaron validaciones de simulación bajo diversas condiciones del modelo de DC MG. Los extensos resultados de simulación demuestran que el método propuesto supera a los métodos tradicionales de detección CKF en precisión y efectividad en diferentes condiciones.