論文の概要: Machine-Learning Driven Load Shedding to Mitigate Instability Attacks in Power Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26532v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 17:05:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.220281
• Title: Machine-Learning Driven Load Shedding to Mitigate Instability Attacks in Power Grids
• Title（参考訳）: 電力グリッドの不安定攻撃を緩和する機械学習駆動負荷層
• Authors: Justin Tackett, Benjamin Francis, Luis Garcia, David Grimsman, Sean Warnick,
• Abstract要約: 本研究では、電力網における負荷層決定システムを、不安定な攻撃から防御する能力に適合させるために、教師付き機械学習モデルを訓練するための費用対効果のあるデータ駆動型アプローチを提案する。 本稿では,Achilles Heel Technologies Power Grid Analyzer を用いたIEEE 14 Bus System の概念実証を行い,MPA が不安定な攻撃を検知し防御機構を起動するための有効な方法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4602363426887834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every year critical infrastructure becomes more complex and we grow to rely on it more and more. With this reliance, it becomes an attractive target for cyberattacks from sophisticated actors, with one of the most attractive targets being the power grid. One class of attacks, instability attacks, is a newer type of attack that has relatively few protections developed. We present a cost effective, data-driven approach to training a supervised machine learning model to retrofit load shedding decision systems in power grids with the capacity to defend against instability attacks. We show a proof of concept on the IEEE 14 Bus System using the Achilles Heel Technologies Power Grid Analyzer, and show through an implementation of modified Prony analysis (MPA) that MPA is a viable method for detecting instability attacks and triggering defense mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 毎年、重要なインフラストラクチャが複雑になってきています。 この依存によって、高度なアクターによるサイバー攻撃の魅力的なターゲットとなり、最も魅力的なターゲットの1つは電力網である。 攻撃の1つの種類、不安定な攻撃は、より新しいタイプの攻撃であり、比較的少数の保護が開発されている。 本稿では、電力網における負荷層決定システムを、不安定な攻撃から防御する能力に適合させるために、教師付き機械学習モデルを訓練するための、費用対効果の高いデータ駆動型アプローチを提案する。 本稿では,Achilles Heel Technologies Power Grid Analyzer を用いたIEEE 14 Bus System の概念実証を行い,MPA が不安定な攻撃を検知し防御機構を起動するための有効な方法であることを示す。

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