論文の概要: ChatGPT and Other Large Language Models for Cybersecurity of Smart Grid Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05462v2
- Date: Sun, 25 Feb 2024 20:40:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:41:48.521904
- Title: ChatGPT and Other Large Language Models for Cybersecurity of Smart Grid Applications
- Title(参考訳): スマートグリッドアプリケーションのサイバーセキュリティのためのChatGPTおよびその他の大規模言語モデル
- Authors: Aydin Zaboli, Seong Lok Choi, Tai-Jin Song, Junho Hong,
- Abstract要約: 本稿では, IEC 61850 ベースのディジタルサブステーション通信におけるサイバーセキュリティのための大規模言語モデル (LLM) である ChatGPT を提案する。
ハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)テストベッドを使用して、IEC 61850通信のデータセットを生成し、抽出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cybersecurity breaches targeting electrical substations constitute a significant threat to the integrity of the power grid, necessitating comprehensive defense and mitigation strategies. Any anomaly in information and communication technology (ICT) should be detected for secure communications between devices in digital substations. This paper proposes large language models (LLM), e.g., ChatGPT, for the cybersecurity of IEC 61850-based digital substation communications. Multicast messages such as generic object oriented system event (GOOSE) and sampled value (SV) are used for case studies. The proposed LLM-based cybersecurity framework includes, for the first time, data pre-processing of communication systems and human-in-the-loop (HITL) training (considering the cybersecurity guidelines recommended by humans). The results show a comparative analysis of detected anomaly data carried out based on the performance evaluation metrics for different LLMs. A hardware-in-the-loop (HIL) testbed is used to generate and extract dataset of IEC 61850 communications.
- Abstract(参考訳): 電気変電所を標的とするサイバーセキュリティ違反は、電力網の完全性に対する重大な脅威であり、包括的な防衛と緩和戦略を必要としている。
情報通信技術(ICT)のあらゆる異常は、デジタルサブステーションにおけるデバイス間のセキュアな通信のために検出されるべきである。
本稿では, IEC 61850 ベースのディジタルサブステーション通信におけるサイバーセキュリティのための大規模言語モデル (LLM) である ChatGPT を提案する。
ケーススタディでは汎用オブジェクト指向システムイベント(GOOSE)やサンプル値(SV)などのマルチキャストメッセージが使用される。
提案されているLLMベースのサイバーセキュリティフレームワークは、通信システムのデータ前処理とHuman-in-the-loop(HITL)トレーニング(人間によって推奨されるサイバーセキュリティガイドラインを考える)を初めて含む。
その結果,LLMの性能評価指標に基づいて検出された異常データの比較分析を行った。
ハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)テストベッドを使用して、IEC 61850通信のデータセットを生成し、抽出する。
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