論文の概要: Large Language Model-Based Framework for Explainable Cyberattack Detection in Automatic Generation Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22239v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 21:23:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.877471
• Title: Large Language Model-Based Framework for Explainable Cyberattack Detection in Automatic Generation Control Systems
• Title（参考訳）: 自動生成制御システムにおける説明可能なサイバー攻撃検出のための大規模言語モデルベースフレームワーク
• Authors: Muhammad Sharshar, Ahmad Mohammad Saber, Davor Svetinovic, Amr M. Youssef, Deepa Kundur, Ehab F. El-Saadany,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)と自然言語説明(LLM)を統合し,サイバー攻撃を検出するハイブリッドフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,解釈可能な高忠実な説明によるリアルタイム検出を効果的に実現し,スマートグリッドサイバーセキュリティにおける実行可能なAIの重要要件に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.633219900330209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The increasing digitization of smart grids has improved operational efficiency but also introduced new cybersecurity vulnerabilities, such as False Data Injection Attacks (FDIAs) targeting Automatic Generation Control (AGC) systems. While machine learning (ML) and deep learning (DL) models have shown promise in detecting such attacks, their opaque decision-making limits operator trust and real-world applicability. This paper proposes a hybrid framework that integrates lightweight ML-based attack detection with natural language explanations generated by Large Language Models (LLMs). Classifiers such as LightGBM achieve up to 95.13% attack detection accuracy with only 0.004 s inference latency. Upon detecting a cyberattack, the system invokes LLMs, including GPT-3.5 Turbo, GPT-4 Turbo, and GPT-4o mini, to generate human-readable explanation of the event. Evaluated on 100 test samples, GPT-4o mini with 20-shot prompting achieved 93% accuracy in identifying the attack target, a mean absolute error of 0.075 pu in estimating attack magnitude, and 2.19 seconds mean absolute error (MAE) in estimating attack onset. These results demonstrate that the proposed framework effectively balances real-time detection with interpretable, high-fidelity explanations, addressing a critical need for actionable AI in smart grid cybersecurity.
• Abstract（参考訳）: スマートグリッドのデジタル化が増加し、運用効率が向上しただけでなく、自動生成制御(AGC)システムをターゲットにしたFalse Data Injection Attacks(FDIA)など、新たなサイバーセキュリティ脆弱性も導入された。 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)モデルはそのような攻撃を検知する可能性を示しているが、不透明な決定はオペレータの信頼と現実の応用性を制限している。 本稿では,Large Language Models (LLMs) が生成する自然言語説明と,軽量MLベースの攻撃検出を統合したハイブリッドフレームワークを提案する。 LightGBMのような分類器は、最大95.13%の攻撃検出精度と0.004秒の推論遅延しか達成しない。 サイバー攻撃を検知すると、システムはGPT-3.5 Turbo、GPT-4 Turbo、GPT-4o miniなどのLCMを起動し、その事象の人間可読な説明を生成する。 100個の試験試料で評価し、20発のGPT-4o miniは攻撃目標を93%の精度で識別し、平均絶対誤差は攻撃規模を推定し0.075 pu、平均絶対誤差は2.19秒で攻撃開始を推定した。 これらの結果は、提案フレームワークがリアルタイム検出と解釈可能な高忠実な説明とを効果的にバランスし、スマートグリッドサイバーセキュリティにおける実行可能なAIの重要なニーズに対処することを実証している。

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