論文の概要: Leveraging Conversational Generative AI for Anomaly Detection in Digital Substations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16692v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 18:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 03:17:09.627013
• Title: Leveraging Conversational Generative AI for Anomaly Detection in Digital Substations
• Title（参考訳）: ディジタル変電所における異常検出のための会話生成AIの活用
• Authors: Aydin Zaboli, Seong Lok Choi, Junho Hong,
• Abstract要約: 提案したADフレームワークとHITLベースのADフレームワークの比較評価を行うために,高度なパフォーマンス指標を採用している。 このアプローチは、サイバーセキュリティの課題が進展する中で、電力系統運用の信頼性を高めるための有望なソリューションを提供する。
• 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: This study addresses critical challenges of cybersecurity in digital substations by proposing an innovative task-oriented dialogue (ToD) system for anomaly detection (AD) in multicast messages, specifically, generic object oriented substation event (GOOSE) and sampled value (SV) datasets. Leveraging generative artificial intelligence (GenAI) technology, the proposed framework demonstrates superior error reduction, scalability, and adaptability compared with traditional human-in-the-loop (HITL) processes. Notably, this methodology offers significant advantages over machine learning (ML) techniques in terms of efficiency and implementation speed when confronting novel and/or unknown cyber threats, while also maintaining model complexity and precision. The research employs advanced performance metrics to conduct a comparative assessment between the proposed AD and HITL-based AD frameworks, utilizing a hardware-in-the-loop (HIL) testbed for generating and extracting features of IEC61850 communication messages. This approach presents a promising solution for enhancing the reliability of power system operations in the face of evolving cybersecurity challenges.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、マルチキャストメッセージにおける異常検出(AD)のための革新的なタスク指向対話(ToD)システム、特に汎用オブジェクト指向サブステーションイベント(GOOSE)とサンプル値(SV)データセットを提案することで、デジタルサブステーションにおけるサイバーセキュリティの重大な課題に対処する。 生成人工知能(GenAI)技術を活用することで、提案フレームワークは従来のHuman-in-the-loop(HITL)プロセスと比較してエラー低減、スケーラビリティ、適応性を向上させる。 特に、この方法論は、新しいサイバー脅威や未知のサイバー脅威に直面する場合の効率性と実装速度の観点から機械学習(ML)技術よりも大きな利点を提供すると同時に、モデルの複雑さと精度も維持する。 本研究は,IEC61850通信メッセージの特徴の生成と抽出にハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)テストベッドを用いて,提案したADとHITLベースのADフレームワークの比較評価を行う。 このアプローチは、サイバーセキュリティの課題が進展する中で、電力系統運用の信頼性を高めるための有望なソリューションを提供する。

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