論文の概要: Learning-Enabled Adaptive Voltage Protection Against Load Alteration Attacks On Smart Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15229v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 13:47:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:55.413850
• Title: Learning-Enabled Adaptive Voltage Protection Against Load Alteration Attacks On Smart Grids
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおける負荷変動に対する適応型電圧保護の学習
• Authors: Anjana B., Suman Maiti, Sunandan Adhikary, Soumyajit Dey, Ashish R. Hota,
• Abstract要約: サイバー攻撃者は、グリッド不安定やブラックアウトにつながる可能性のあるシステムの脆弱性を悪用することができる。 主に送電線障害を扱うために設計された伝統的な保護戦略は、このような脅威に対して不十分であることが多い。 本稿では,通常のグリッド操作とステルスな負荷変化を区別する深層強化学習に基づく保護システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.056490085213944
• License:
• Abstract: Smart grids are designed to efficiently handle variable power demands, especially for large loads, by real-time monitoring, distributed generation and distribution of electricity. However, the grid's distributed nature and the internet connectivity of large loads like Heating Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems introduce vulnerabilities in the system that cyber-attackers can exploit, potentially leading to grid instability and blackouts. Traditional protection strategies, primarily designed to handle transmission line faults are often inadequate against such threats, emphasising the need for enhanced grid security. In this work, we propose a Deep Reinforcement Learning (DRL)-based protection system that learns to differentiate any stealthy load alterations from normal grid operations and adaptively adjusts activation thresholds of the protection schemes. We train this adaptive protection scheme against an optimal and stealthy load alteration attack model that manipulates the power demands of HVACs at the most unstable grid buses to induce blackouts. We theoretically prove that the adaptive protection system trained in this competitive game setting can effectively mitigate any stealthy load alteration-based attack. To corroborate this, we also demonstrate the method's success in several real-world grid scenarios by implementing it in a hardware-in-loop setup.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドは、特に大きな負荷に対して、リアルタイムモニタリング、分散発電、電力の分配によって、電力需要の変動を効率的に処理するように設計されている。 しかし、グリッドの分散した性質と、ヒーティング換気やエアコン(HVAC)システムのような大きな負荷のインターネット接続は、サイバー攻撃者が悪用できるシステムの脆弱性を導入し、グリッドの不安定性とブラックアウトにつながる可能性がある。 送電線障害に対処するために設計された伝統的な保護戦略は、しばしばそのような脅威に対して不十分であり、グリッドセキュリティの強化の必要性を強調している。 本研究は,Dreep Reinforcement Learning(DRL)に基づく保護システムを提案する。このシステムは,ステルスな負荷変化を通常のグリッド操作と区別し,保護スキームのアクティベーション閾値を適応的に調整する。 我々は、最も不安定なグリッドバスにおけるHVACの電力需要を制御し、ブラックアウトを誘導する最適かつステルスな負荷変更攻撃モデルに対して、この適応的保護スキームを訓練する。 この競争ゲーム設定で訓練された適応的保護システムが、ステルスな負荷変動に基づく攻撃を効果的に軽減できることを理論的に証明する。 また,本手法をハードウェア・イン・ループ・セットアップで実装することで,実世界のグリッド・シナリオでの成功を実証する。

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