論文の概要: Cross-Layered Distributed Data-driven Framework For Enhanced Smart Grid
Cyber-Physical Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05460v1
- Date: Wed, 10 Nov 2021 00:00:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-11 23:25:39.221642
- Title: Cross-Layered Distributed Data-driven Framework For Enhanced Smart Grid
Cyber-Physical Security
- Title(参考訳): スマートグリッドサイバーフィジカルセキュリティ強化のためのクロスレイヤ分散データ駆動フレームワーク
- Authors: Allen Starke, Keerthiraj Nagaraj, Cody Ruben, Nader Aljohani, Sheng
Zou, Arturo Bretas, Janise McNair, Alina Zare
- Abstract要約: Adaptive Statisticsを使用したクロスレイヤアンサンブルCorrDetが紹介される。
故障したSG測定データの検出と、ネットワーク間時間と送信遅延の一貫性の欠如を統合する。
その結果,CECD-ASは複数のFalse Data Injection, Denial of Service (DoS) および Man In The Middle (MITM) 攻撃を高いF1スコアで検出できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.8237485961848128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Smart Grid (SG) research and development has drawn much attention from
academia, industry and government due to the great impact it will have on
society, economics and the environment. Securing the SG is a considerably
significant challenge due the increased dependency on communication networks to
assist in physical process control, exposing them to various cyber-threats. In
addition to attacks that change measurement values using False Data Injection
(FDI) techniques, attacks on the communication network may disrupt the power
system's real-time operation by intercepting messages, or by flooding the
communication channels with unnecessary data. Addressing these attacks requires
a cross-layer approach. In this paper a cross-layered strategy is presented,
called Cross-Layer Ensemble CorrDet with Adaptive Statistics(CECD-AS), which
integrates the detection of faulty SG measurement data as well as inconsistent
network inter-arrival times and transmission delays for more reliable and
accurate anomaly detection and attack interpretation. Numerical results show
that CECD-AS can detect multiple False Data Injections, Denial of Service (DoS)
and Man In The Middle (MITM) attacks with a high F1-score compared to current
approaches that only use SG measurement data for detection such as the
traditional physics-based State Estimation, Ensemble CorrDet with Adaptive
Statistics strategy and other machine learning classification-based detection
schemes.
- Abstract(参考訳): スマートグリッド(sg)の研究と開発は、社会、経済、環境に大きな影響を与えるため、学界、産業、政府から多くの注目を集めてきた。
SGのセキュリティは、物理的プロセス制御を支援するための通信ネットワークへの依存が増加し、様々なサイバー脅威にさらされているため、非常に大きな課題である。
False Data Injection (FDI) 技術を用いて測定値を変更する攻撃に加えて、通信ネットワークに対する攻撃は、メッセージの傍受や不要なデータによる通信チャネルの浸水によって、電力システムのリアルタイム操作を妨害する可能性がある。
これらの攻撃に対処するには、クロスレイヤアプローチが必要だ。
本稿では,誤りsg測定データの検出と不整合なネットワーク間通信時間と伝送遅延を統合し,より信頼性が高く正確な異常検出と攻撃解釈を行うクロスレイヤーアンサンブルコルデット(cecd-as)というクロスレイヤー戦略を提案する。
数値計算の結果,cecd-asは,従来の物理ベースの状態推定や適応統計戦略を用いたアンサンブルコルデット,その他の機械学習分類に基づく検出手法など,sg計測データのみを使用する現在の手法と比較して,高いf1-scoreで複数の偽データインジェクション,dos(denial of service)およびman in the middle(mitm)攻撃を検出できることがわかった。
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