論文の概要: Resilience of IEC 61850 Sampled Values-Based Protection Systems Under Coordinated False Data Injections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07535v1
- Date: Fri, 08 May 2026 10:08:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.984945
- Title: Resilience of IEC 61850 Sampled Values-Based Protection Systems Under Coordinated False Data Injections
- Title(参考訳): IEC 61850サンプル値を用いた偽データ注入時の耐震性
- Authors: Denys Mishchenko, Irina Oleinikova, Laszlo Erdodi,
- Abstract要約: 本稿では,サンプル値(SV)プロトコルをターゲットとしたFalse Data Injection Attacks (FDIA) の下でIEC 61850ディジタルサブステーションのレジリエンスを評価する。
SVのマルチキャストの性質は、保護機能を妨害し大規模な停止を引き起こすサイバー侵入にサブステーションを露出させる。
抑止、予防、検知、緩和、レジリエンスをカバーする防衛戦略を解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper assesses the resilience of IEC 61850 digital substations under False Data Injection Attacks (FDIAs) targeting the Sampled Values (SV) protocol. The multicast nature of SV, while enabling time-critical automation, exposes substations to cyber intrusions capable of disrupting protection functions and causing large-scale outages. To evaluate these risks, coordinated attack vectors involving both physical and cyber access at the bay level are experimentally analyzed using an advanced setup based on industrial-grade intelligent electronic devices (IEDs). The proposed attacks simultaneously manipulate multiple electrical parameters in a coordinated and physically consistent manner. Experimental results confirm the feasibility of stealthy multi-vector FDIAs that can trigger false protection actions, conceal real faults, or block protection mechanisms while maintaining realistic signal behavior. The Power Hardware-in-the-Loop (PHIL) testbed enables closed-loop evaluation under strict timing, communication, and protection logic constraints, reflecting real device behavior beyond simulation and controller-level HIL environments. The findings reveal critical vulnerabilities in SV-based protection schemes that directly affect grid reliability, particularly under realistic attacker positioning. To address these challenges, a defense strategy covering deterrence, prevention, detection, mitigation, and resilience is analyzed, with emphasis on bay-level infrastructure. Furthermore, a resilience-oriented method based on trusted independent channels and cross-verification of SV data within the protection logic is outlined as a complementary countermeasure for scenarios where existing standardized security mechanisms are insufficient.
- Abstract(参考訳): 本稿では,サンプル値(SV)プロトコルをターゲットとしたFalse Data Injection Attacks (FDIA) の下でIEC 61850ディジタルサブステーションのレジリエンスを評価する。
SVのマルチキャストの性質は、タイムクリティカルな自動化を可能にする一方で、保護機能を妨害し、大規模な停止を引き起こす可能性のあるサイバー侵入に対してサブステーションを公開する。
これらのリスクを評価するため、産業レベルの知的電子機器(IED)に基づく高度なセットアップを用いて、ベイレベルにおける物理的アクセスとサイバーアクセスの両方を含む協調攻撃ベクトルを実験的に分析した。
提案した攻撃は、協調的かつ物理的に一貫した方法で複数の電気パラメータを同時に操作する。
実験結果から、偽の保護動作を誘発したり、実際の障害を隠蔽したり、リアルな信号動作を維持しながら保護機構をブロックできるステルスマルチベクターFDIAの実現可能性が確認された。
Power Hardware-in-the-Loop (PHIL)テストベッドは、厳密なタイミング、通信、保護ロジック制約の下でクローズドループの評価を可能にし、シミュレーションやコントローラレベルのHIL環境を超えた実際のデバイス動作を反映する。
この発見は、特に現実的な攻撃者の位置決めにおいて、グリッドの信頼性に直接影響を及ぼすSVベースの保護スキームの重大な脆弱性を明らかにする。
これらの課題に対処するため、ベイレベルのインフラを重視して、抑止、予防、検知、緩和、レジリエンスをカバーする防衛戦略を分析した。
さらに、信頼された独立チャネルに基づくレジリエンス指向の手法と保護ロジック内のSVデータの相互検証を、既存の標準化されたセキュリティメカニズムが不十分なシナリオに対する補完的な対策として概説する。
関連論文リスト
- Cyber-Resilient Digital Twins: Discriminating Attacks for Safe Critical Infrastructure Control [0.0815557531820863]
i-SDTは、油圧調整された予測モデル、マルチクラス攻撃識別、適応レジリエンス制御を組み合わせた。
SWaTとWADIデータセットの評価では、検出精度が大幅に向上し、44.1%の誤報が減少し、56.3%の運用コストが削減された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-19T08:33:21Z) - From Passive Monitoring to Active Defence: Resilient Control of Manipulators Under Cyberattacks [42.72791770760975]
FDIA(False Data Injection attack)は、アラームを発生させることなく、実質的なエンドエフェクタ偏差を発生させる。
本稿では、冗長マニピュレータのステルス型FDIAに対するレジリエンスについて検討し、パッシブモニタリングからアクティブディフェンスへアーキテクチャを進化させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-13T14:08:41Z) - Multi-Agent-Driven Cognitive Secure Communications in Satellite-Terrestrial Networks [58.70163955407538]
悪意のある盗聴者は衛星地上ネットワーク(STN)を介して個人情報に深刻な脅威をもたらす
リアルタイムセンシングによりスペクトルスケジューリングと保護を協調する複数のエージェントによって駆動される認知セキュア通信フレームワークを提案する。
我々は、生成した対向ネットワークを利用して対向行列を生成し、学習支援電力制御を用いて、実及び対向信号のパワーを保護層に設定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-06T10:30:41Z) - Embedding Poisoning: Bypassing Safety Alignment via Embedding Semantic Shift [23.0914017433021]
この研究は、モデルウェイトや入力テキストを変更することなく、埋め込み層出力に直接知覚不能な摂動を注入することで脆弱性を利用する、新しいデプロイメントフェーズ攻撃のクラスを特定する。
本稿では,リスクトークンに関連付けられた埋め込みに注意深く最適化された摂動を導入する,実用的なモデルに依存しないフレームワークである検索ベースの埋め込みポジショニングを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-08T05:00:58Z) - Preliminary Investigation into Uncertainty-Aware Attack Stage Classification [81.28215542218724]
この研究は、不確実性の下での攻撃段階推論の問題に対処する。
Evidential Deep Learning (EDL) に基づく分類手法を提案し、ディリクレ分布のパラメータを可能な段階に出力することで予測の不確実性をモデル化する。
シミュレーション環境における予備実験により,提案モデルが精度良く攻撃の段階を推定できることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-01T06:58:00Z) - CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.036288487863786]
物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。
CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。
物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T13:37:07Z) - Learning-based Detection of GPS Spoofing Attack for Quadrotors [11.398843753130425]
本稿では,変圧器をベースとした4重項UAVの高度な攻撃検出フレームワークであるQUADFormerを提案する。
このフレームワークは、異常に敏感な配列を生成する残基生成器を特徴とし、変換器によって解析され、検出と分類のための統計的パターンをキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T02:20:59Z) - Defense against Joint Poison and Evasion Attacks: A Case Study of DERMS [2.632261166782093]
IDSの第1の枠組みは, ジョイント中毒や回避攻撃に対して堅牢である。
IEEE-13バスフィードモデルにおける本手法のロバスト性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-05T16:24:30Z) - FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。
本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。
本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T08:51:23Z) - A Zero Trust Framework for Realization and Defense Against Generative AI
Attacks in Power Grid [62.91192307098067]
本稿では電力グリッドサプライチェーン(PGSC)のための新しいゼロ信頼フレームワークを提案する。
潜在的なGenAIによる攻撃ベクターの早期発見、テールリスクに基づく安定性の評価、そしてそのような脅威の緩和を容易にする。
実験の結果,ゼロ信頼フレームワークは攻撃ベクトル生成に95.7%の精度,95%安定PGSCに9.61%のリスク尺度,GenAIによる攻撃に対する防御に99%の信頼性が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T02:47:21Z) - Investigating Robustness of Adversarial Samples Detection for Automatic
Speaker Verification [78.51092318750102]
本研究は,ASVシステムに対して,別個の検出ネットワークによる敵攻撃から防御することを提案する。
VGGライクな二分分類検出器を導入し、対向サンプルの検出に有効であることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T04:31:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。