論文の概要: Internet of Predictable Things (IoPT) Framework to Increase
Cyber-Physical System Resiliency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07816v1
- Date: Tue, 19 Jan 2021 19:01:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:12:08.991368
- Title: Internet of Predictable Things (IoPT) Framework to Increase
Cyber-Physical System Resiliency
- Title(参考訳): サイバー物理システムレジリエンスを高めるための予測可能な物のインターネット(IoPT)フレームワーク
- Authors: Umit Cali, Murat Kuzlu, Vinayak Sharma, Manisa Pipattanasomporn,
Ferhat Ozgur Catak
- Abstract要約: 本稿では,予測可能なモノのインターネット(IoPT)の概念を提案する。
高度なデータ分析と機械学習手法を取り入れ、サイバーセキュリティリスクに対するサイバーフィジカルシステムのレジリエンスを高めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: During the last two decades, distributed energy systems, especially renewable
energy sources (RES), have become more economically viable with increasing
market share and penetration levels on power systems. In addition to
decarbonization and decentralization of energy systems, digitalization has also
become very important. The use of artificial intelligence (AI), advanced
optimization algorithms, Industrial Internet of Things (IIoT), and other
digitalization frameworks makes modern power system assets more intelligent,
while vulnerable to cybersecurity risks. This paper proposes the concept of the
Internet of Predictable Things (IoPT) that incorporates advanced data analytics
and machine learning methods to increase the resiliency of cyber-physical
systems against cybersecurity risks. The proposed concept is demonstrated using
a cyber-physical system testbed under a variety of cyber attack scenarios as a
proof of concept (PoC).
- Abstract(参考訳): 過去20年間で、分散エネルギーシステム、特に再生可能エネルギー源(RES)は、電力システムの市場シェアと浸透レベルを増大させ、経済的に可能になっている。
エネルギーシステムの脱炭と分散化に加えて、デジタル化も非常に重要になっている。
人工知能(AI)、高度な最適化アルゴリズム、産業用IoT(Industrial Internet of Things)、その他のデジタル化フレームワークの使用により、現代の電力システム資産はよりインテリジェントになり、サイバーセキュリティのリスクに弱い。
本稿では,サイバーセキュリティリスクに対するサイバー物理システムのレジリエンスを高めるために,高度なデータ分析と機械学習手法を取り入れたIoPT(Internet of Predictable Things)の概念を提案する。
提案した概念は、様々なサイバー攻撃シナリオ下でテストされたサイバー物理システムを用いて、概念実証(PoC)として実証される。
関連論文リスト
- Artificial Intelligence-Based Smart Grid Vulnerabilities and Potential
Solutions for Fake-Normal Attacks: A Short Review [0.0]
スマートグリッドシステムは電力業界にとって重要なものだが、その高度なアーキテクチャ設計と運用によって、多くのサイバーセキュリティの脅威にさらされている。
人工知能(AI)ベースの技術は、さまざまなコンピュータ設定でサイバー攻撃を検出することで、ますます人気が高まっている。
現在のAIシステムは、GAN(Generative Adversarial Networks)のような高度な敵系が最近出現したため、公開され、消滅している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-14T21:41:36Z) - False Data Injection Threats in Active Distribution Systems: A
Comprehensive Survey [1.9084046244608193]
いくつかの最先端技術の統合により、セキュリティとプライバシの脆弱性がいくつか導入されている。
最近の研究動向は、False Data Injection(FDI)攻撃がスマートグリッドパラダイム全体で最も悪意のあるサイバー脅威の1つになっていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-28T22:25:15Z) - Improving Robustness of Reinforcement Learning for Power System Control
with Adversarial Training [71.7750435554693]
電力系統制御のために提案された最先端のRLエージェントが敵攻撃に対して脆弱であることを示す。
具体的には、敵のマルコフ決定プロセスを用いて攻撃方針を学習し、攻撃の有効性を実証する。
本稿では,RLエージェントの攻撃に対する堅牢性を高め,実行不可能な運用上の決定を回避するために,敵の訓練を利用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-18T00:50:34Z) - Learning, Computing, and Trustworthiness in Intelligent IoT
Environments: Performance-Energy Tradeoffs [62.91362897985057]
Intelligent IoT Environment(iIoTe)は、半自律IoTアプリケーションを協調実行可能な異種デバイスで構成されている。
本稿では,これらの技術の現状を概観し,その機能と性能,特にリソース,レイテンシ,プライバシ,エネルギー消費のトレードオフに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T19:41:42Z) - Towards Energy-Efficient and Secure Edge AI: A Cross-Layer Framework [13.573645522781712]
ディープニューラルネットワーク(DNN)とスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、リソース制約されたエッジデバイスに対して最先端の結果を提供する。
これらのシステムは、様々なセキュリティと信頼性の脅威の下で、正しい機能を維持する必要がある。
本稿では、まず、異なるシステム層におけるエネルギー効率、信頼性、セキュリティ問題に対処するための既存のアプローチについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T20:22:56Z) - Multi Agent System for Machine Learning Under Uncertainty in Cyber
Physical Manufacturing System [78.60415450507706]
近年の予測機械学習の進歩は、製造における様々なユースケースに応用されている。
ほとんどの研究は、それに関連する不確実性に対処することなく予測精度を最大化することに焦点を当てた。
本稿では,機械学習における不確実性の原因を特定し,不確実性下での機械学習システムの成功基準を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-28T10:28:05Z) - Reinforcement Learning for Feedback-Enabled Cyber Resilience [24.92055101652206]
サイバーレジリエンスは、不適切な保護とレジリエンスメカニズムを補完する新しいセキュリティパラダイムを提供する。
CRM(Cyber-Resilient Mechanism)は、既知の、あるいはゼロデイの脅威や、リアルタイムでの不確実性に適応するメカニズムである。
サイバーレジリエンスに関するRLに関する文献をレビューし、3つの主要な脆弱性に対するサイバーレジリエンスの防御について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-02T01:08:45Z) - Artificial Neural Network for Cybersecurity: A Comprehensive Review [0.0]
本稿では,Deep Learning(DL)アプローチのサイバーセキュリティへの適用について,体系的なレビューを行う。
現在普及しているIoTおよび他のネットワークにおけるサイバー攻撃について、そしてこれらの攻撃を管理するためのDLメソッドの有効性について議論する。
最後に、信頼性と実践可能なIoT駆動型医療システムにおけるサイバーセキュリティの重要性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-20T09:32:48Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - Pervasive AI for IoT Applications: Resource-efficient Distributed
Artificial Intelligence [45.076180487387575]
人工知能(AI)は、さまざまなモノのインターネット(IoT)アプリケーションやサービスにおいて大きなブレークスルーを目の当たりにした。
これは、感覚データへの容易なアクセスと、リアルタイムデータストリームのゼッタバイト(ZB)を生成する広帯域/ユビキタスデバイスの巨大なスケールによって駆動される。
広範コンピューティングと人工知能の合流により、Pervasive AIはユビキタスIoTシステムの役割を拡大した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T23:42:06Z) - Machine Learning for Massive Industrial Internet of Things [69.52379407906017]
モノのインターネット(IIoT)は、モノのインターネット技術を産業環境に統合することで、将来の製造施設に革命をもたらします。
大規模なIIoTデバイスのデプロイでは、無線ネットワークがさまざまなQoS(Quality-of-Service)要件でユビキタス接続をサポートすることは困難である。
まず、一般的な非クリティカルかつクリティカルなIIoTユースケースの要件を要約します。
次に、大規模なIIoTシナリオと対応する機械学習ソリューションのユニークな特性を、その制限と潜在的な研究方向で識別します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-10T20:10:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。