論文の概要: A Bilevel Optimization Framework for Adversarial Control of Gas Pipeline Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02503v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 19:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.143592
• Title: A Bilevel Optimization Framework for Adversarial Control of Gas Pipeline Operations
• Title（参考訳）: ガスパイプライン運転の逆制御のための二段階最適化フレームワーク
• Authors: Tejaswini Sanjay Katale, Lu Gao, Yunpeng Zhang, Alaa Senouci,
• Abstract要約: パイプライン運用技術システムのサイバー攻撃は、エネルギーインフラのリスクを増大させる。 本研究では,サイバー物理脅威を解析するための物理インフォームドシミュレーションと最適化フレームワークを開発する。 テストガスパイプラインケーススタディでは、攻撃時のサービス提供のカバート削減が実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.623882102791399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyberattacks on pipeline operational technology systems pose growing risks to energy infrastructure. This study develops a physics-informed simulation and optimization framework for analyzing cyber-physical threats in petroleum pipeline networks. The model integrates networked hydraulic dynamics, SCADA-based state estimation, model predictive control (MPC), and a bi-level formulation for stealthy false-data injection (FDI) attacks. Pipeline flow and pressure dynamics are modeled on a directed graph using nodal pressure evolution and edge-based Weymouth-type relations, including control-aware equipment such as valves and compressors. An extended Kalman filter estimates the full network state from partial SCADA telemetry. The controller computes pressure-safe control inputs via MPC under actuator constraints and forecasted demands. Adversarial manipulation is formalized as a bi-level optimization problem where an attacker perturbs sensor data to degrade throughput while remaining undetected by bad-data detectors. This attack-control interaction is solved via Karush-Kuhn-Tucker (KKT) reformulation, which results in a tractable mixed-integer quadratic program. Test gas pipeline case studies demonstrate the covert reduction of service delivery under attack. Results show that undetectable attacks can cause sustained throughput loss with minimal instantaneous deviation. This reveals the need for integrated detection and control strategies in cyber-physical infrastructure.
• Abstract（参考訳）: パイプライン運用技術システムのサイバー攻撃は、エネルギーインフラのリスクを増大させる。 本研究では,石油パイプラインネットワークにおけるサイバー物理脅威を解析するための物理インフォームドシミュレーションと最適化フレームワークを開発した。 このモデルは、ネットワーク化された油圧力学、SCADAに基づく状態推定、モデル予測制御(MPC)、およびステルスな偽データ注入(FDI)攻撃のための二段階の定式化を統合する。 パイプラインフローと圧力ダイナミクスは、弁や圧縮機などの制御対応機器を含む、潮圧進化とエッジベースのWeymouth型関係を用いて、有向グラフ上でモデル化される。 拡張カルマンフィルタは、部分的なSCADAテレメトリから全ネットワーク状態を推定する。 コントローラは、アクチュエータ制約と予測要求の下で、MPCを介して圧力セーフな制御入力を演算する。 逆操作は、2段階の最適化問題として定式化され、攻撃者がセンサーデータを摂動してスループットを低下させ、悪いデータ検出装置によって検出されないままにしておく。 この攻撃制御相互作用は、KKT (Karush-Kuhn-Tucker) の再構成によって解決される。 テストガスパイプラインケーススタディでは、攻撃時のサービス提供のカバート削減が実証されている。 その結果、検出不能な攻撃は、最小限の瞬時差で持続的なスループット損失を引き起こす可能性が示唆された。 このことは、サイバー物理インフラにおける統合された検出と制御戦略の必要性を明らかにしている。

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