論文の概要: Simulation of Multi-Stage Attack and Defense Mechanisms in Smart Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06255v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 07:07:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:52:11.121059
• Title: Simulation of Multi-Stage Attack and Defense Mechanisms in Smart Grids
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおけるマルチステージ攻撃と防御機構のシミュレーション
• Authors: Omer Sen, Bozhidar Ivanov, Christian Kloos, Christoph Zol_, Philipp Lutat, Martin Henze, Andreas Ulbig,
• Abstract要約: 電力グリッドのインフラと通信のダイナミクスを再現するシミュレーション環境を導入する。 このフレームワークは多様なリアルな攻撃データを生成し、サイバー脅威を検出し緩和するための機械学習アルゴリズムを訓練する。 また、高度な意思決定支援システムを含む、新興のセキュリティ技術を評価するための、制御された柔軟なプラットフォームも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0766068042442174
• License:
• Abstract: The power grid is a critical infrastructure essential for public safety and welfare. As its reliance on digital technologies grows, so do its vulnerabilities to sophisticated cyber threats, which could severely disrupt operations. Effective protective measures, such as intrusion detection and decision support systems, are essential to mitigate these risks. Machine learning offers significant potential in this field, yet its effectiveness is constrained by the limited availability of high-quality data due to confidentiality and access restrictions. To address this, we introduce a simulation environment that replicates the power grid's infrastructure and communication dynamics. This environment enables the modeling of complex, multi-stage cyber attacks and defensive responses, using attack trees to outline attacker strategies and game-theoretic approaches to model defender actions. The framework generates diverse, realistic attack data to train machine learning algorithms for detecting and mitigating cyber threats. It also provides a controlled, flexible platform to evaluate emerging security technologies, including advanced decision support systems. The environment is modular and scalable, facilitating the integration of new scenarios without dependence on external components. It supports scenario generation, data modeling, mapping, power flow simulation, and communication traffic analysis in a cohesive chain, capturing all relevant data for cyber security investigations under consistent conditions. Detailed modeling of communication protocols and grid operations offers insights into attack propagation, while datasets undergo validation in laboratory settings to ensure real-world applicability. These datasets are leveraged to train machine learning models for intrusion detection, focusing on their ability to identify complex attack patterns within power grid operations.
• Abstract（参考訳）: 電力網は公共の安全と福祉に不可欠な重要なインフラである。 デジタル技術への依存が高まるにつれて、その脆弱性は高度なサイバー脅威に晒され、オペレーションを著しく破壊する可能性がある。 これらのリスクを緩和するためには、侵入検知や意思決定支援システムなどの効果的な保護措置が不可欠である。 機械学習はこの分野で大きな可能性を秘めているが、その有効性は機密性やアクセス制限による高品質なデータの可用性の制限によって制限されている。 そこで本稿では,電力グリッドのインフラと通信のダイナミクスを再現するシミュレーション環境を提案する。 この環境は、複雑な多段階のサイバー攻撃と防御応答のモデリングを可能にし、アタックツリーを使用して攻撃戦略の概要と、ディフェンダーアクションをモデル化するためのゲーム理論的アプローチを提供する。 このフレームワークは多様なリアルな攻撃データを生成し、サイバー脅威を検出し緩和するための機械学習アルゴリズムを訓練する。 また、高度な意思決定支援システムを含む、新興のセキュリティ技術を評価するための、制御された柔軟なプラットフォームも提供する。 環境はモジュール化され、拡張性があり、外部コンポーネントに依存することなく、新しいシナリオの統合を容易にします。 シナリオ生成、データモデリング、マッピング、電力フローシミュレーション、凝集鎖での通信トラフィック分析をサポートし、一貫した条件下でのサイバーセキュリティ調査に関連するすべてのデータをキャプチャする。 詳細な通信プロトコルとグリッド操作のモデリングは、攻撃伝播に関する洞察を提供する一方で、データセットは、実世界の適用性を保証するために、実験室で検証を行っている。 これらのデータセットを利用して、侵入検知のための機械学習モデルをトレーニングし、電力グリッド操作内の複雑な攻撃パターンを特定する能力に重点を置いている。

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