論文の概要: Anomaly Detection in Automatic Generation Control Systems Based on Traffic Pattern Analysis and Deep Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08099v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 17:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 16:49:04.008435
• Title: Anomaly Detection in Automatic Generation Control Systems Based on Traffic Pattern Analysis and Deep Transfer Learning
• Title（参考訳）: 交通パターン解析とDeep Transfer Learningに基づく自動生成制御系の異常検出
• Authors: Tohid Behdadnia and Geert Deconinck
• Abstract要約: 現代の高度に相互接続された電力グリッドでは、電力グリッドの安定性を維持するために自動生成制御(AGC)が不可欠である。 情報通信技術(ICT)システムへのAGCシステムの依存は、様々なサイバー攻撃に対して脆弱である。 情報フロー(IF)分析と異常検出は、サイバー攻撃者がサイバー物理的電力システムを不安定に駆動することを防ぐために最重要となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In modern highly interconnected power grids, automatic generation control (AGC) is crucial in maintaining the stability of the power grid. The dependence of the AGC system on the information and communications technology (ICT) system makes it vulnerable to various types of cyber-attacks. Thus, information flow (IF) analysis and anomaly detection became paramount for preventing cyber attackers from driving the cyber-physical power system (CPPS) to instability. In this paper, the ICT network traffic rules in CPPSs are explored and the frequency domain features of the ICT network traffic are extracted, basically for developing a robust learning algorithm that can learn the normal traffic pattern based on the ResNeSt convolutional neural network (CNN). Furthermore, to overcome the problem of insufficient abnormal traffic labeled samples, transfer learning approach is used. In the proposed data-driven-based method the deep learning model is trained by traffic frequency features, which makes our model robust against AGC's parameters uncertainties and modeling nonlinearities.
• Abstract（参考訳）: 現代の高接続電力グリッドでは、電力グリッドの安定性を維持するために自動生成制御(AGC)が不可欠である。 情報通信技術(ICT)システムへのAGCシステムの依存は、様々なサイバー攻撃に対して脆弱である。 これにより、サイバー物理電力システム(CPPS)の不安定化を防止するため、情報フロー分析と異常検出が最重要となった。 本稿では、CPPSにおけるICTネットワークトラフィックルールを探索し、ICTネットワークトラフィックの周波数領域の特徴を抽出し、基本的に、ResNeSt畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいて通常のトラフィックパターンを学習できる堅牢な学習アルゴリズムを開発する。 さらに,異常な異常なトラフィックラベル付きサンプルの問題を克服するために,転送学習手法を用いる。 提案手法では,深層学習モデルは交通周波数の特徴によって訓練されるため,AGCのパラメータの不確かさに対して頑健であり,非線形性をモデル化する。

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