論文の概要: FedDiSC: A Computation-efficient Federated Learning Framework for Power
Systems Disturbance and Cyber Attack Discrimination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03640v1
- Date: Fri, 7 Apr 2023 13:43:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-10 11:56:50.386175
- Title: FedDiSC: A Computation-efficient Federated Learning Framework for Power
Systems Disturbance and Cyber Attack Discrimination
- Title（参考訳）: FedDiSC: パワーシステム障害とサイバー攻撃識別のための計算効率のよいフェデレーション学習フレームワーク
- Authors: Muhammad Akbar Husnoo, Adnan Anwar, Haftu Tasew Reda, Nasser
Hosseinzadeh, Shama Naz Islam, Abdun Naser Mahmood, Robin Doss
- Abstract要約: 本稿では,フェデレート学習に基づくプライバシ保護と通信効率の高い攻撃検出フレームワークであるFedDiSCを提案する。
我々は、電力システムとサイバーセキュリティの異常を正確に検出するために、表現学習に基づくDeep Auto-Encoderネットワークを提案する。
提案手法を現実のサイバー攻撃検出のタイムラインに適応させるために,DP-SIGNSGDとして知られる勾配プライバシー保護量子化方式を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0621485365427565
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the growing concern about the security and privacy of smart grid
systems, cyberattacks on critical power grid components, such as state
estimation, have proven to be one of the top-priority cyber-related issues and
have received significant attention in recent years. However, cyberattack
detection in smart grids now faces new challenges, including privacy
preservation and decentralized power zones with strategic data owners. To
address these technical bottlenecks, this paper proposes a novel Federated
Learning-based privacy-preserving and communication-efficient attack detection
framework, known as FedDiSC, that enables Discrimination between power System
disturbances and Cyberattacks. Specifically, we first propose a Federated
Learning approach to enable Supervisory Control and Data Acquisition subsystems
of decentralized power grid zones to collaboratively train an attack detection
model without sharing sensitive power related data. Secondly, we put forward a
representation learning-based Deep Auto-Encoder network to accurately detect
power system and cybersecurity anomalies. Lastly, to adapt our proposed
framework to the timeliness of real-world cyberattack detection in SGs, we
leverage the use of a gradient privacy-preserving quantization scheme known as
DP-SIGNSGD to improve its communication efficiency. Extensive simulations of
the proposed framework on publicly available Industrial Control Systems
datasets demonstrate that the proposed framework can achieve superior detection
accuracy while preserving the privacy of sensitive power grid related
information. Furthermore, we find that the gradient quantization scheme
utilized improves communication efficiency by 40% when compared to a
traditional federated learning approach without gradient quantization which
suggests suitability in a real-world scenario.
- Abstract（参考訳）: スマートグリッドシステムのセキュリティとプライバシに関する懸念が高まる中、状態推定などの重要な電力グリッドコンポーネントに対するサイバー攻撃は、サイバー関連の最上位の課題の1つであり、近年は大きな注目を集めている。
しかし、スマートグリッドにおけるサイバー攻撃検出は、プライバシー保護や戦略的データ所有者による分散型パワーゾーンなど、新たな課題に直面している。
本稿では,これらの技術的ボトルネックに対処するために,FedDiSCと呼ばれる,新たなフェデレーション学習に基づくプライバシ保護・通信効率の高い攻撃検出フレームワークを提案する。
具体的には,分散パワーグリッドゾーンの監視制御とデータ取得サブシステムを可能にし,センシティブなパワー関連データを共有せずに攻撃検出モデルを協調的にトレーニングする,連合学習手法を提案する。
次に,電力システムとサイバーセキュリティ異常を正確に検出する,表現学習に基づくディープオートエンコーダネットワークを提案する。
最後に,提案手法をSGのリアルタイムサイバー攻撃検出のタイムラインに適用するために,DP-SIGNSGDとして知られる勾配プライバシー保護量子化方式を用いて通信効率を向上する。
広く利用可能な産業用制御システムデータセット上で提案されたフレームワークの広範なシミュレーションにより,提案手法は機密性のある電力グリッド関連情報のプライバシーを保ちつつ,優れた検出精度を達成できることが証明された。
さらに,勾配量子化手法は,実世界のシナリオに適合性を示す勾配量子化を伴わない従来の連合学習手法と比較して,通信効率を40%向上させることがわかった。
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