論文の概要: A Comprehensive Survey on the Cyber-Security of Smart Grids:
Cyber-Attacks, Detection, Countermeasure Techniques, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07738v1
- Date: Wed, 22 Jun 2022 14:55:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-24 11:49:23.842481
- Title: A Comprehensive Survey on the Cyber-Security of Smart Grids:
Cyber-Attacks, Detection, Countermeasure Techniques, and Future Directions
- Title（参考訳）: スマートグリッドのサイバーセキュリティに関する包括的調査 : サイバー攻撃,検出,対策技術,今後の方向性
- Authors: Tala Talaei Khoei, Hadjar Ould Slimane, and Naima Kaabouch
- Abstract要約: オープンシステムインターコネクション(OSI)モデルに基づく攻撃の分類を行う。
我々は、スマートグリッドネットワークの様々な層を標的とするサイバー攻撃について、より詳しく論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the significant challenges that smart grid networks face is
cyber-security. Several studies have been conducted to highlight those security
challenges. However, the majority of these surveys classify attacks based on
the security requirements, confidentiality, integrity, and availability,
without taking into consideration the accountability requirement. In addition,
some of these surveys focused on the Transmission Control Protocol/Internet
Protocol (TCP/IP) model, which does not differentiate between the application,
session, and presentation and the data link and physical layers of the Open
System Interconnection (OSI) model. In this survey paper, we provide a
classification of attacks based on the OSI model and discuss in more detail the
cyber-attacks that can target the different layers of smart grid networks
communication. We also propose new classifications for the detection and
countermeasure techniques and describe existing techniques under each category.
Finally, we discuss challenges and future research directions.
- Abstract（参考訳）: smart grid networksが直面する大きな課題のひとつは、サイバーセキュリティだ。
セキュリティ上の課題を強調するために、いくつかの研究が実施されている。
しかしながら、これらの調査の大部分は、説明責任要件を考慮せずに、セキュリティ要件、機密性、完全性、可用性に基づく攻撃を分類している。
さらに、これらの調査のいくつかは、アプリケーション、セッション、プレゼンテーションとOpen System Interconnection(OSI)モデルのデータリンクと物理層とを区別しないTransmission Control Protocol/Internet Protocol(TCP/IP)モデルに焦点を当てている。
本稿では,OSIモデルに基づく攻撃の分類を行い,スマートグリッドネットワーク通信の異なる層をターゲットにしたサイバー攻撃について,より詳細に検討する。
また,検出・対策手法の新しい分類を提案し,各カテゴリにおける既存手法について述べる。
最後に,課題と今後の研究方向性について論じる。
関連論文リスト
- Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures [59.986922963781]
近年、新しいタイプのプライバシ攻撃であるモデル反転攻撃(MIA)は、トレーニングのためのプライベートデータの機密性を抽出することを目的としている。
この重要性にもかかわらず、総合的な概要とMIAに関する深い洞察を提供する体系的な研究が欠如している。
本調査は、攻撃と防御の両方において、最新のMIA手法を要約することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T08:09:28Z) - A Survey on the Application of Generative Adversarial Networks in Cybersecurity: Prospective, Direction and Open Research Scopes [1.3631461603291568]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、常に変化するセキュリティ問題に対処する強力なソリューションとして登場した。
本研究は, サイバーセキュリティの防衛強化において, GANを的確に捉えた深層学習モデルの重要性について検討した。
焦点は、これらのドメインにおけるサイバーセキュリティの防御を強化するために、GANがいかに影響力のあるツールになり得るかを調べることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T19:51:48Z) - Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。
本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。
私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T06:22:41Z) - The Role of Deep Learning in Advancing Proactive Cybersecurity Measures
for Smart Grid Networks: A Survey [1.0589208420411014]
本研究では,スマートグリッドにおけるディープラーニング(DL)を活用した積極的なサイバー防御戦略について検討する。
DL対応のプロアクティブディフェンスに焦点が当てられ、SGのプロアクティブディフェンスにおける役割と関連性を強調している。
調査では,DLベースのセキュリティシステムをSG内に展開する上での課題がリストアップされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T13:14:40Z) - An Approach to Abstract Multi-stage Cyberattack Data Generation for ML-Based IDS in Smart Grids [2.5655761752240505]
スマートグリッドにおける機械学習モデルを学習するためのグラフベースアプローチを用いて合成データを生成する手法を提案する。
我々は、グラフ定式化によって定義された多段階サイバー攻撃の抽象形式を使用し、ネットワーク内の攻撃の伝播挙動をシミュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T11:07:51Z) - Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.505995908021525]
マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。
従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。
グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-02T08:43:03Z) - Adversarial Attacks and Defenses in Machine Learning-Powered Networks: A
Contemporary Survey [114.17568992164303]
機械学習とディープニューラルネットワークにおけるアドリアックと防御が注目されている。
本調査は、敵攻撃・防衛技術分野における最近の進歩を包括的に概観する。
検索ベース、意思決定ベース、ドロップベース、物理世界攻撃など、新たな攻撃方法も検討されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-11T04:19:31Z) - 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) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-05T18:22:40Z) - Survey of Network Intrusion Detection Methods from the Perspective of
the Knowledge Discovery in Databases Process [63.75363908696257]
本稿では,侵入検知器の開発を目的として,ネットワークデータに適用された手法について概説する。
本稿では,データのキャプチャ,準備,変換,データマイニング,評価などの手法について論じる。
この文献レビューの結果、ネットワークセキュリティ分野のさらなる研究のために考慮すべきいくつかのオープンな問題について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-27T11:21:05Z) - Deep Learning-Based Intrusion Detection System for Advanced Metering
Infrastructure [0.0]
スマートグリッドはさまざまな脅威に晒され、サイバー攻撃に変換される可能性がある。
本稿では,サイバー攻撃防止のためのディープラーニングによる侵入検知システムの開発を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-31T21:06:20Z)
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。