論文の概要: A Comprehensive Survey on the Security of Smart Grid: Challenges, Mitigations, and Future Research Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07966v1
- Date: Wed, 10 Jul 2024 18:03:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 21:48:59.185544
- Title: A Comprehensive Survey on the Security of Smart Grid: Challenges, Mitigations, and Future Research Opportunities
- Title（参考訳）: スマートグリッドのセキュリティに関する総合調査 : 課題,緩和,今後の研究機会
- Authors: Arastoo Zibaeirad, Farnoosh Koleini, Shengping Bi, Tao Hou, Tao Wang,
- Abstract要約: 本稿では,スマートグリッドの高度なコンポーネントによって導入された新たな攻撃面に着目し,様々な攻撃ベクトルの詳細な解析を行う。
次に,ゲーム理論,グラフ理論,機械学習など,革新的な検出・緩和戦略を検討する。
まず,既存戦略と新興戦略の研究機会について考察し,新たな技術の可能性を探る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.589028594967462
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we conduct a comprehensive review of smart grid security, exploring system architectures, attack methodologies, defense strategies, and future research opportunities. We provide an in-depth analysis of various attack vectors, focusing on new attack surfaces introduced by advanced components in smart grids. The review particularly includes an extensive analysis of coordinated attacks that incorporate multiple attack strategies and exploit vulnerabilities across various smart grid components to increase their adverse impact, demonstrating the complexity and potential severity of these threats. Following this, we examine innovative detection and mitigation strategies, including game theory, graph theory, blockchain, and machine learning, discussing their advancements in counteracting evolving threats and associated research challenges. In particular, our review covers a thorough examination of widely used machine learning-based mitigation strategies, analyzing their applications and research challenges spanning across supervised, unsupervised, semi-supervised, ensemble, and reinforcement learning. Further, we outline future research directions and explore new techniques and concerns. We first discuss the research opportunities for existing and emerging strategies, and then explore the potential role of new techniques, such as large language models (LLMs), and the emerging threat of adversarial machine learning in the future of smart grid security.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,スマートグリッドのセキュリティ,システムアーキテクチャ,攻撃手法,防衛戦略,今後の研究機会の総合的なレビューを行う。
本稿では,スマートグリッドの高度なコンポーネントによって導入された新たな攻撃面に着目し,様々な攻撃ベクトルの詳細な解析を行う。
このレビューには、複数の攻撃戦略を取り入れ、さまざまなスマートグリッドコンポーネントにわたる脆弱性を悪用し、その悪影響を増大させ、これらの脅威の複雑さと潜在的な重大さを実証するコーディネートされた攻撃の広範な分析が含まれている。
次に、ゲーム理論、グラフ理論、ブロックチェーン、機械学習を含む革新的な検出と緩和戦略を検討し、進化する脅威と関連する研究課題に対処する彼らの進歩について議論する。
特に、我々のレビューでは、広く使われている機械学習に基づく緩和戦略を徹底的に検討し、教師なし、教師なし、半教師なし、アンサンブル、強化学習にまたがる応用と研究課題を分析している。
さらに,今後の研究の方向性を概説し,新たな技術や課題を探究する。
まず、既存の戦略と新興戦略の研究機会について論じ、次に、大規模言語モデル(LLM)や、スマートグリッドセキュリティの将来における敵対的機械学習の脅威のような新しい技術の役割について検討する。
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