Blockchain and Fog Computing for Cyberphysical Systems: The Case of Smart Industry
区块链通过确保安全和可审计的点对点协调，彻底改变了交易的进行方式。这是由于权力下放的发展和促进同行之间的信任。区块链和雾计算目前正在被评估为软件和广泛应用的潜在支持，从银行业务和数字交易到网络物理系统。这些系统被设计用于在高度复杂的环境中工作，有时甚至是对抗性的环境，并在网络计算空间中同步异构机器和制造设施，并解决诸如计算复杂性、安全性、信任和数据管理等关键挑战。将区块链与雾计算技术相结合有可能识别和克服这些问题。因此，本文介绍了在服务质量、数据存储、计算和安全性方面改善网络物理系统所需的区块链和雾计算知识。
2020-09-12 cs.CR cs.NI
Review of Cyber-Physical Attacks and Counter Defense Mechanisms for Advanced Metering Infrastructure in Smart Grid
高级计量基础设施（AMI）是当前智能电网发展中的重要组成部分。AMI技术为电力公司提供了一种有效的方式来连续监测和远程控制智能电网组件。然而，由于其不断增长的规模和网络物理的性质，AMI一直面临着在网络和物理域的安全威胁。本文对AMI中关键的网络物理攻击和反防御机制进行了全面的综述。首先，调查了AMI中的两个攻击面，包括通信网络和智能电表。然后针对每个攻击面审查潜在的网络物理攻击。接下来，研究了攻击模型及其对智能电网的网络和物理影响，以进行比较。反防御机制，有助于减轻这些安全威胁进行了讨论。最后，总结了几个数学工具，可能有助于分析和实施的安全解决方案。
2018-05-18 cs.CR
Cybersecurity in Smart Farming: Canada Market Research
圭尔夫大学的网络科学实验室（CSL）和智能网络物理系统（SCPS）实验室对加拿大智能和精准农业的网络安全技术采用和要求进行了市场研究。我们在加拿大和美国进行了17次利益相关者/关键意见领袖访谈，并进行了广泛的二次研究，以完成这项研究。每次面试一般需要15-20分钟完成。访谈采用客户认可的访谈指南进行。二级和初级研究集中在以下调查领域：市场规模和细分市场预测和增长率竞争格局市场挑战/进入壁垒市场趋势/增长驱动因素技术的采用/商业化
2021-04-12 cs.CR
An Overview of Cyber Threats, Attacks, and Countermeasures on the Primary Domains of Smart Cities
智慧城市是通过数字技术增强现有设施和服务以造福人民和公司的地方。这个城市最重要的基础设施是相互连接的。增加市政领域之间的数据交换旨在管理基本资产，从而提高城市治理的自动化程度，并优化动态提供的服务。然而，对于这些数据流的建模，没有明确的指导方针或标准。因此，运营商、市政当局、政策制定者、制造商、解决方案提供商和供应商被迫接受可扩展性有限且需求多变的系统。尽管如此，提高对智慧城市网络安全的认识并采取适当措施保护公民的隐私和安全至关重要，因为网络威胁似乎是有组织的，多样化的和复杂的。本研究旨在概述智能城市主要领域（智能政府，智能移动，智能环境，智能生活，智能医疗，智能经济和智能人）的网络威胁，攻击和对策，以向决策者提供从最先进技术中提取的信息，以感知关键情况，同时成为科学界的宝贵资源。
2022-07-10 cs.CR
On the Cost of Cyber Security in Smart Business
在一个像我们这样复杂且不断变化的世界中，云计算是塑造IT格局和改变我们开展业务方式的驱动力。当前的趋势表明，人、物和服务都通过物联网（IoT）以数字方式相互连接。这尤其适用于智能设备和智能服务为智能工厂和智能企业铺平道路的工业环境。本文通过用例驱动的研究，探讨了利用智能设备实现直接、自动化和语音控制的智能业务的潜力。此外，本文还对云服务网络安全控制成本的测量方法进行了初步研究。
2019-05-15 cs.CR
Cyber Security of Smart Grid Infrastructure
智能电网的安全性是至关重要的，以维持稳定和可靠的电力系统运行的紧急情况下，由于任何关键的电力系统组件的故障。确保安全的智能电网涉及电网崩溃或设备故障的可能性较小。由于缺乏适当的安全措施，可能会发生大停电，甚至可能导致连锁故障。因此，为了保护这一关键的电力系统基础设施，并确保向最终用户提供可靠和不间断的电力供应，必须高度重视智能电网的安全问题。在智能电网环境中，电力基础设施通过将当前和未来的要求以及先进的功能结合到其消费者中来实现现代化。为了实现智能电网，网络系统与物理电力系统相结合。虽然网络系统的采用使电网更加节能和现代化，但它也带来了网络攻击问题，这对国家基础设施安全和客户满意度至关重要。由于网络攻击，电网可能面临运行故障和失步。这种操作故障可能会损坏关键的电力系统组件，这可能会中断电力供应并使系统不稳定，从而导致高额的经济处罚。在本章中，一些最近的网络攻击相关的事件进入智能电网环境进行了讨论。详细阐述了电力系统关键基础设施网络安全问题的要求和现状。
2014-01-22 cs.CR
Destabilizing Power Grid and Energy Market by Cyberattacks on Smart Inverters
该研究针对智能逆变器网络攻击的潜在威胁，基于澳大利亚电力市场数据评估了攻击引发大范围电网失稳的可能性，指出仅需较低占比的分布式光伏即可发起有效攻击，为高光伏渗透率地区的电网防御提供了参考。
2025-05-20 cs.CR
On Process Awareness in Detecting Multi-stage Cyberattacks in Smart Grids
本文通过涵盖IT、OT和ET层的协同仿真评估多阶段攻击检测，证明过程感知型机器学习IDS优于仅关注IT的方案。
2024-12-06 cs.CR
Smart Contracts for Multiagent Plan Execution in Untrusted Cyber-physical Systems
智能网络物理系统可以被建模为具有规划能力的多智能体系统，以适应不断变化的环境。在这样的多智能体系统中，计划执行的协议必须导致正确的完成和顺序的行动，尽管他们的分布式执行。然而，在不可信的情况下，有可能代理不尊重协议，无论是由于故障或由于恶意的原因，从而导致计划失败。为了防止这种情况，我们建议通过智能合约实现代理的执行。这指向一个通用架构，无缝集成基于智能规划的CPS和智能合约。
2018-12-18 cs.CR
Data Protection by Design for Cybersecurity Systems in a Smart Home Environment
本文论述了欧盟数据保护法中最近引入的设计数据保护（DPbD）原则的阐述和实施，特别是从法律和技术角度来看，在灵巧家庭环境中的网络安全系统。该项目致力于开发一个创新和可定制的网络安全平台，用于物联网生态系统内的网络威胁情报收集、检测和缓解。在本文的过程中，DPbD的要求与系统的概念化，设计和实际开发的法律规定。这些要求随后被转化为网络信任系统所设想的技术解决方案。由于权衡对DPbD背景并不陌生，因此在这一跨学科对话中还讨论了技术限制和法律挑战。
2019-03-26 cs.CR
Investigating the Cybersecurity of Smart Grids Based on Cyber-Physical Twin Approach
虽然信息和通信技术越来越多地渗透到配电网中带来了许多好处，但它也开辟了一个新的威胁格局，特别是通过网络攻击。为了提供应对这些威胁的对策的基础上，本文讨论了智能电网的网络攻击的影响和表现形式的调查，通过复制电网在一个安全的，隔离的，并控制实验室环境作为一个网络物理双胞胎。目前，检测未经授权的第三方对电网运营商的中央监控系统的入侵，特别是电网周边的攻击，是一个重大挑战。开发和验证的方法，以检测和防止协调和定时攻击电力系统不仅取决于从这种攻击场景的数据的可用性和质量，但也对合适的现实调查环境。然而，为了创建一个全面的调查环境，需要对研究对象进行真实的表示，以彻底调查对电网运营的关键网络攻击，并使用真实数据评估其对电网的影响。在本文中，我们展示了我们的网络物理孪生方法，使用微电网的网络攻击案例研究的背景下。
2022-11-20 cs.CR
Towards a Comprehensive Framework for Cyber-Incident Response Decision Support in Smart Grids
针对智能电网网络安全威胁，本文整合攻击—防御树与多准则决策方法，提出支持风险分析、防御策略优化和安全措施优先级排序的综合事件响应决策框架。
2025-01-10 cs.CR
Security for Smart Mobile Networks: The NEMESYS Approach
智能手机和平板电脑等智能移动设备的日益普及使其成为网络犯罪分子的诱人目标，随着攻击者通过针对移动用户尝试新的业务模式，移动威胁迅速增长和演变。随着第一批大规模移动僵尸网络的出现，核心网络也变得容易受到分布式拒绝服务攻击，如信令攻击。此外，诸如Wi-Fi和毫微微蜂窝基站之类的补充接入方法为移动用户以及核心网络引入了额外的脆弱性。在本文中，我们提出了智能移动网络安全的NEMESYS方法。NEMESYS项目的目标是开发新的安全技术，用于智能移动生态系统中的无缝服务提供，并通过更好地了解威胁形势来提高移动网络安全性。为此，NEMESYS将收集和分析有关针对智能移动设备和核心网络的网络攻击性质的信息，以便采取适当的应对措施。我们正在开发一个数据汇集基础设施，其中包含虚拟化移动蜜罐和蜜罐客户端，以收集、检测和提供移动攻击的早期预警，并了解针对移动设备的网络犯罪分子的作案手法。通过将提取的信息与有线网络的已知攻击模式相关联，我们计划揭示和识别网络犯罪分子对智能移动设备发起攻击的方式可能发生的变化。
2013-07-02 cs.CR cs.NI
Towards an Approach to Contextual Detection of Multi-Stage Cyber Attacks in Smart Grids
电网面临着受到高影响力的网络安全威胁的风险，例如协调的定时攻击。要驾驭这一新的威胁格局，需要深入了解能源信息系统中的潜在风险和复杂的攻击过程，这反过来又需要难以管理的手动工作来及时处理大量跨域信息。为了在协调网络攻击的情况下提供充分的基础来评估和了解智能电网的情况，我们需要一种系统和一致的方法来识别网络事件。在本文中，我们提出了一种方法，收集和相关的跨域网络威胁信息，以检测多阶段的网络攻击的能源信息系统。我们调查的相关性方法的适用性和性能，并讨论结果，以突出领域特定的检测机制的挑战。
2021-09-06 cs.CR cs.NI cs.SY
A Comprehensive Survey on the Cyber-Security of Smart Grids: Cyber-Attacks, Detection, Countermeasure Techniques, and Future Directions
University of North Dakota（北达科他大学）
智能电网网络面临的一个重大挑战是网络安全。已进行了几项研究，以突出这些安全挑战。然而，大多数调查都是根据安全要求、机密性、完整性和可用性对攻击进行分类，而没有考虑问责制要求。此外，其中一些调查侧重于传输控制协议/互联网协议（TCP/IP）模型，该模型没有区分开放系统互连（OSI）模型的应用程序、会话和表示以及数据链路和物理层。在这篇调查论文中，我们提供了一个基于OSI模型的攻击分类，并更详细地讨论了针对智能电网网络通信不同层的网络攻击。我们还提出了新的分类的检测和对策技术，并在每个类别下描述现有的技术。最后，我们讨论了挑战和未来的研究方向。
2022-06-22 cs.AI cs.CR
Cyber-Resilient Privacy Preservation and Secure Billing Approach for Smart Energy Metering Devices
大多数智能应用，如智能能源计量设备，需要强大的隐私保护来加强数据隐私。然而，很难保护智能设备数据的隐私，特别是在客户端。主要是因为计费支付是由部署在客户端的服务器计算的，防止客户信息泄露给未经授权的用户具有很大的挑战性。不同的研究人员已经讨论了这个问题，并提出了不同的隐私保护技术。常规技术遭受客户端侧的高计算和通信过载的问题。此外，这些技术的性能由于计算复杂性和它们不能处理大规模数据的安全性而恶化。由于这些限制，攻击者很容易在服务器上引入恶意攻击，对数据安全构成重大威胁。在此背景下，本提案旨在设计新颖的隐私保护和安全计费框架，使用深度学习技术来确保智能电能计量设备中的数据安全。这项研究旨在克服现有技术的局限性，以实现智能设备中强大的隐私保护，并提高这些设备的网络弹性。
2022-10-06 cs.CR cs.IR cs.NI
Digital Twin for Evaluating Detective Countermeasures in Smart Grid Cybersecurity
本文构建融合通信网络仿真与电力网络模拟、支持硬件在环的智能电网数字孪生，用于评估和改进检测性网络安全对策。
2024-12-05 cs.CR
Real-Time Detection of Hybrid and Stealthy Cyber-Attacks in Smart Grid
为了智能电网的安全可靠运行，及时检测网络攻击至关重要。此外，考虑到更聪明和更有能力的攻击者，需要强大的检测机制来抵御各种网络攻击。有了这些目的，我们提出了一个强大的在线检测算法（可能结合）虚假数据注入（FDI）和干扰攻击，还提供了在线估计的未知和随时间变化的攻击参数和恢复状态估计。此外，考虑到更聪明的攻击者，能够设计隐形攻击，以防止检测或增加检测延迟的算法，我们提出了额外的对策。数值研究说明了快速和可靠的响应所提出的检测机制对混合和隐形网络攻击。
2018-06-28 cs.CR cs.IT math.IT
Grid-STIX: A STIX 2.1-Compliant Cyber-Physical Security Ontology for Power Grid
针对现有威胁情报标准缺乏电网特定资产、操作技术关系及网络物理 interdependencies覆盖的问题，提出符合STIX 2.1的Grid-STIX本体，通过模块化架构捕获电网组件与关系，支持威胁建模和零信任实施，助力电力行业协作安全研究。
2025-11-14 cs.CR
Cyber Security in Smart Manufacturing (Threats, Landscapes Challenges)
Tennessee Tech University（田纳西理工大学）
本文综述智能制造数字线程中的网络安全威胁模型、攻击向量与未来挑战，强调IT/OT融合下CIA三性对安全制造的关键意义。
2023-04-20 cs.CR cs.LG
Decision-Focused Learning for Cyber-Physical Risk-Aware Power Grid Operations
Florida Polytechnic University（佛罗里达理工学院）
针对现有入侵检测方法未兼顾电网运行成本的问题，提出优化学习型网络物理风险感知框架，在ICS和Sherlock数据集上验证其可降低电网运行成本。
2026-10-12 cs.CR
Online Cyber-Attack Detection in Smart Grid: A Reinforcement Learning Approach
Columbia University（哥伦比亚大学）
网络攻击的早期检测对于智能电网的安全可靠运行至关重要。在文献中，离群点检测方案进行样本的样本决策和在线检测方案，需要完美的攻击模型已经提出。在本文中，我们制定了在线攻击/异常检测问题的部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的问题，并提出了一个通用的鲁棒在线检测算法使用的框架无模型强化学习（RL）的POMDP。数值实验结果表明，该算法能够及时准确地检测出针对智能电网的网络攻击。
2018-09-14 cs.CR cs.LG stat.ML
Cyber-Physical Security Vulnerabilities Identification and Classification in Smart Manufacturing -- A Defense-in-Depth Driven Framework and Taxonomy
本文针对智能制造中传统漏洞定义忽视物理与人员维度的问题，提出基于漏洞与防御二元性的制造专用纵深防御模型，并据此建立首个智能制造网络物理漏洞分类法，为系统与过程层面的漏洞治理提供结构化框架。
2025-06-04 cs.CR
The Role of Deep Learning in Advancing Proactive Cybersecurity Measures for Smart Grid Networks: A Survey
Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
该综述系统梳理了深度学习驱动的智能电网主动网络防御技术，提出分类法并分析关键方法、移动目标防御、基准数据集及部署挑战，填补了该领域缺乏全面探索的空白。
2024-01-11 cs.CR cs.LG cs.NI
Automated Cybersecurity Compliance and Threat Response Using AI, Blockchain & Smart Contracts
提出集成AI、区块链与智能合约的框架，自动化安全策略合规执行与威胁响应，模拟验证提升合规率与响应速度，实现可扩展、低成本的高效合规管理。
2024-09-12 cs.CR
A Smart City Infrastructure Ontology for Threats, Cybercrime, and Digital Forensic Investigation
本文提出SCOPE本体扩展，融合UCO/CASE与MITRE的SCI威胁模型和取证证据，以支持智慧城市网络犯罪调查与信息共享。
2025-02-07 cs.CR
Power Grid Cybersecurity: Policy Analysis White Paper
针对美国电网网络安全政策零散被动的问题，提出加强信息共享与标准化网络卫生的双重政策，并建议统一框架协调标准，以提升即时与长期防护。
2025-10-16 cs.CR
On Specification-based Cyber-Attack Detection in Smart Grids
电网向智能网络物理系统的转变带来了许多好处，但也大大增加了网络攻击的范围，需要采取适当的对策。然而，针对网络攻击的数据驱动对策的开发、验证和测试，例如基于机器学习的检测方法，缺乏来自真实世界网络事件的重要数据。与来自真实网络事件的攻击数据不同，基础设施知识和标准可以通过专家和领域知识访问。我们提出的方法使用领域知识来定义智能电网在非攻击条件下的行为，并检测攻击模式和异常。使用基于图的规范形式主义，我们结合跨领域的知识，使白名单规则的生成不仅为静态定义的协议字段，但也为通信OWS和技术操作边界。最后，我们评估我们的基于规范的入侵检测系统对各种攻击的情况下，并评估检测质量和性能。特别是，我们调查了一个面向未来的使用情况下，基于IEC 60870的SCADA系统，控制分布式能源在配电网的数据操纵攻击。我们的方法可以及时可靠地检测到严重的数据操纵攻击。
2022-09-09 cs.CR
Cyber Threat Intelligence for Secure Smart City
Imam Abdulrahman Bin Faisal University（伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学）；North Orissa University（北奥里萨大学）
智慧城市通过实施物联网（IoT）等信息通信技术（ICT）提高了市民的生活质量。然而，智慧城市是一个关键的环境，需要保护网络和数据免受入侵和攻击。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和准递归神经网络（QRNN）的网络威胁情报（CTI）混合深度学习（DL）模型，以提高威胁分类性能。我们使用QRNN来提供实时威胁分类模型。与现有模型相比，该模型的评价结果表明，该模型优于其他模型。因此，它将有助于在合理的时间内对智慧城市威胁进行分类。
2020-07-26 cs.AI cs.CR
Auto-SGCR: Automated Generation of Smart Grid Cyber Range Using IEC 61850 Standard Models
本文提出 Auto-SGCR 框架，通过定义基于 XML 的智能电网建模语言并开发自动实例化工具链，解决了现有智能电网网络靶场领域知识要求高、成本高及可配置性差的问题。
2025-07-24 cs.CR cs.SY eess.SY
Power Grid State Estimation under General Cyber-Physical Attacks
电网网络物理攻击的有效防御需要在受攻击区域内进行准确的损害评估。虽然已经提出了一些解决方案来恢复相位角和链路状态（即，断路器状态），现有的解决方案做出了电网在攻击之后保持连接的限制性假设。为了填补这一空白，我们研究的问题恢复的相位角和链路状态下的一般网络物理攻击，可能会分区成岛屿的网格。为此，我们（i）表明，现有的解决方案和恢复条件仍然成立，如果在攻击区域的攻击后的功率注入是已知的，和（ii）提出了一个基于线性规划的算法，可以完美地恢复链路状态在一定条件下，即使攻击后的功率注入是未知的。我们的数值评估的基础上，波兰电网表明，该算法是高度准确的定位故障链路的相位角是已知的。
2021-02-05 cs.CR cs.NI math.OC
AI-based Attacker Models for Enhancing Multi-Stage Cyberattack Simulations in Smart Grids Using Co-Simulation Environments
针对智能电网网络攻击研究中数据有限或私密的问题，提出采用自主智能体执行模块化攻击的联合仿真框架以生成可复现数据，并对比虚拟与物理攻击影响、探索大语言模型自动化攻击生成，可加速原型设计并节省资源。
2024-12-05 cs.CR
Cybersecurity in Power Grids: Challenges and Opportunities
输电和配电中的波动性增加迫使电网运营商扩大其对通信基础设施的使用，以监测和控制其电网。由此产生的通信增加为恶意行为者创造了更大的攻击面。事实上，对电网的网络攻击已经在最近成功地造成了暂时的大规模停电。在本文中，我们分析了电网的通信基础设施，得出电网在网络安全方面的根本挑战。基于这些挑战，我们确定了一系列广泛的攻击向量和攻击场景，威胁到电网的安全。为了应对这些挑战，我们建议依靠深度防御战略，其中包括（i）设备和应用程序安全，（ii）网络安全，（iii）物理安全以及（iv）政策，程序和意识的措施。对于每一个类别，我们都提炼和讨论了一套全面的最先进的方法，并确定了加强互联电网网络安全的进一步机会。
2021-10-05 cs.CR cs.NI cs.SY
Cybersecurity for Modern Smart Grid against Emerging Threats
本专著系统综述智能电网网络安全问题的来源、威胁分类及缓解方法，梳理最新研究成果与开放挑战，为初学者和研究者提供教程与参考。
2024-04-06 cs.CR
Smart Grid Security: A Verified Deep Reinforcement Learning Framework to Counter Cyber-Physical Attacks
针对智能电网易受信息物理攻击导致停电的问题，提出一种基于形式化验证的深度强化学习框架，通过触发保护序列有效中和攻击并支持GPU实时验证。
2024-09-24 cs.CR
Bayesian adversarial multi-node bandit for optimal smart grid protection against cyber attacks
Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学）；University of Strathclyde（思克莱德大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）
智能电网的网络安全已成为发展可靠的现代电力和能源系统的关键问题之一。本文介绍了一种非平稳的对抗成本与变化约束的智能电网，使我们能够在一个相对实际的情况下，研究最佳的智能电网保护免受网络攻击的问题。特别地，构造了一个具有对抗成本的贝叶斯多节点强盗（MNB）模型，并定义了一个新的后悔函数。提出了一种求解该问题的算法-通过算例验证了该算法在实际智能电网中的适用性和性能。
2021-02-20 cs.CR cs.LG cs.SY
A Sequential Supervised Machine Learning Approach for Cyber Attack Detection in a Smart Grid System
现代智能电网系统严重依赖信息和通信技术，这种依赖性使它们容易受到网络攻击。近年来，网络攻击的发生率有所增加，对电力系统造成了重大损害。为了实现可靠和稳定的运行，网络保护、控制和检测技术变得至关重要。高精度地自动检测网络攻击是一项挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个两层的分层机器学习模型，其准确率为95.44%，以提高对网络攻击的检测。模型的第一层用于区分两种操作模式（正常状态或网络攻击）。第二层用于将状态分类为不同类型的网络攻击。分层方法为模型提供了一个机会，使其将训练集中在层的目标任务上，从而提高模型的准确性。为了验证该模型的有效性，我们将其性能与文献中提出的其他最近的网络攻击检测模型进行了比较。
2021-08-01 cs.CR cs.SY eess.SY
Smart Contract Invariants Protect Against Cybercriminals
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
该研究提出用智能合约不变量抵御区块链网络犯罪，基于含28个以太坊漏洞的INVARIANTEVAL基准，经PONDEREPLAY重放108637笔交易验证，可阻止所有相关攻击。
2026-08-14 cs.CR cs.SE
SDN-Based Smart Cyber Switching (SCS) for Cyber Restoration of a Digital Substation
本文提出了一种基于SDN的网络安全框架，通过智能网络切换（SCS）和并发智能电子设备（CIED）策略，结合自适应端口控制器和入侵检测系统，有效缓解数字变电站网络攻击并实现快速恢复，显著提升电网整体弹性。
2024-11-11 cs.CR cs.ET
Cyber Attack Surface Analysis of Advanced Metering Infrastructure
在过去几年中，对关键基础设施的网络攻击一直是工业界的一个重要问题，也是学术研究的焦点。专门针对电网的各种类型和规模的网络攻击一直在增加。对电网的成功攻击可能会导致重大影响，包括电网关闭，级联故障，基础设施损坏以及对人员的潜在伤害。电网基础设施在本质上是至关重要的，它们使住宅，商业，工业和政府用户能够在水，通信，银行，运输，制造等关键基础设施中运营。这些行动的妥协带来了从经济到公共安全的威胁。高级计量基础设施（AMI）正在整个电网中快速部署，并且是智能电网的使能技术。识别攻击面是实现智能电网和AMI网络安全的必要步骤。本文的目的是量化和检查AMI的网络攻击面，以便为缓解AMI网络安全的方法奠定基础。
2016-07-17 cs.CR
Toward a Military Smart Cyber Situational Awareness (CSA)
University of Murcia（穆尔西亚大学）；Universidad del Rosario（罗萨里奥大学）
本文提出6个标准用于创建军事智能CSA平台，并在开源平台CRUSOE上验证了这些标准的适用性。
2026-02-15 cs.CR
A Taxonomy of Cyber Defence Strategies Against False Data Attacks in Smart Grid
被称为智能电网的现代电网已经将孤立和集中控制的电力系统快速转变为快速和大规模连接的网络物理系统，该系统受益于通信革命和物联网设备的快速采用。虽然大量网络物理实体的协同作用使智能电网在应对日益增长的全球能源挑战方面更加有效和可持续，但它也带来了大量漏洞，导致数据完整性，机密性和可用性遭到破坏。虚假数据注入（FDI）似乎是最关键的网络攻击之一，一直是研究和行业关注的焦点。为此，本文提出了一个全面的审查在智能电网基础设施的FDI攻击的防御对策的最新进展。对现有的相关文献进行了评价和比较，分析了它们对智能电网网络安全的理论和实践意义。最后，指出了现有虚假数据攻击检测研究的技术局限性，并对未来的研究方向提出了建议。
2021-03-30 cs.CR cs.CY cs.SY
An Approach to Abstract Multi-stage Cyberattack Data Generation for ML-Based IDS in Smart Grids
针对智能电网中多阶段网络攻击检测数据不足的问题，提出基于图的方法生成合成数据，模拟攻击传播，初步结果有前景。
2023-12-21 cs.CR cs.SY eess.SY
Cyberattack Detection in Large-Scale Smart Grids using Chebyshev Graph Convolutional Networks
Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）；Arkansas State University（阿肯色州立大学）
作为一个高度复杂和集成的网络物理系统，现代电网面临着网络攻击。虚假数据注入攻击（FDIA），特别是，代表了一个主要类别的网络威胁，以智能电网为目标的测量数据的完整性。尽管已经提出了各种解决方案来检测这些网络攻击，但绝大多数工作都忽略了电网测量的固有图形结构，并且仅针对具有不到几百个总线的小型测试系统验证了它们的检测器。为了更好地利用智能电网测量的空间相关性，本文提出了一种使用Chebyshev图卷积网络（CGCN）进行大规模AC电网网络攻击检测的深度学习模型。通过降低谱图滤波器的复杂性并使其局部化，CGCN提供了一种快速有效的卷积运算来建模图结构智能电网数据。我们数值验证，建议CGCN为基础的检测器超过国家的最先进的模型的检测率为7.86和虚警率为9.67的大规模电网2848总线。值得注意的是，所提出的方法可以在4毫秒内检测到2848总线系统的网络攻击，这使其成为大型系统中实时检测网络攻击的良好候选者。
2021-12-25 cs.AI cs.CR cs.LG
Development of a hardware-In-the-Loop (HIL) testbed for cyber-physical security in smart buildings
本文开发了一套集成Modelica实时建筑仿真、真实HVAC控制器和BACnet远程BAS服务的HIL测试平台，以评估智能建筑BAS的信息物理安全并支持攻击注入实验。
2023-04-20 cs.CR
Cyberattacks on Energy Infrastructures: Modern War Weapons
最近对能源基础设施的高调网络攻击，例如2021年殖民地管道的安全漏洞以及从2010年代中期至今扰乱乌克兰电网的攻击，将网络安全作为首要任务。随着今年欧洲政治紧张局势升级，对关键基础设施安全的担忧也有所增加。工业部门的运营商面临着新的网络安全威胁，这些威胁增加了服务中断、财产损失和环境损害的风险。随着地缘政治紧张局势的加剧，拥有网络连接系统的工业公司现在被认为是对手推进政治、社会或军事议程的主要目标。此外，最近的俄罗斯-乌克兰冲突已经在全世界敲响了通过网络攻击能源网络的危险警钟。成功用于攻击乌克兰能源网络的攻击方法、技术和程序可以在其他地方使用。这项工作的目的是在网络战争日益兴起的情况下，对能源基础设施的网络安全进行全面分析。本文介绍了最近与能源相关的网络攻击的历史及其原因，讨论了电网的脆弱性，并为保护电网免受攻击提出了预防性论点。
2022-08-28 cs.CR
An Approach of Replicating Multi-Staged Cyber-Attacks and Countermeasures in a Smart Grid Co-Simulation Environment
虽然配电网的数字化带来了许多好处，但它也为网络攻击带来了新的漏洞。为了在新出现的威胁环境中保持安全运营，检测和实施针对网络攻击的对策至关重要。然而，由于缺乏公开可用的攻击数据对智能电网（SG）的对策发展，基于仿真的数据生成方法提供了潜在的提供所需的数据基础。因此，我们提出的方法提供了灵活和可扩展的复制多阶段的网络攻击在SG协同仿真环境（COSE）。COSE由一个电网模拟器、操作技术（OT）设备模拟器和一个用于现实IT流程网络的网络模拟器组成。专注于COSE中的防御和攻击用例，我们的模拟攻击者可以执行网络扫描，找到漏洞，利用它们，获得管理权限，并在OT设备上执行恶意命令。作为一个示例性的对策，我们提出了一个内置的入侵检测系统（IDS），分析生成的网络流量使用异常检测与机器学习（ML）的方法。在这项工作中，我们提供了一个概述的SG COSE，提出了一个多阶段的攻击模型，有可能破坏网格操作，并显示示例性的性能评估的IDS在特定的情况下。
2021-10-05 cs.CR cs.NI cs.SY
Enhancing Cyber-Resiliency of DER-based SmartGrid: A Survey
该综述聚焦基于DER的智能电网的网络安全威胁问题，系统梳理网络弹性增强相关研究，涵盖威胁建模、纵深防御策略，提出含五大关键要素的CRE框架，并指明未来研究方向。
2024-03-06 cs.CR cs.SY eess.SY
SG-ML: Smart Grid Cyber Range Modelling Language
本文提出了 SG-ML，一种用于自动生成智能电网网络靶场的统一 XML 建模语言，它集成了电力系统与网络表示，利用现有标准并补充专有模式，实现了可重现、可扩展的靶场构建。
2025-09-11 cs.CR cs.SY eess.SY
Anomaly-based Framework for Detecting Power Overloading Cyberattacks in Smart Grid AMI
本文针对智能电网AMI中的电力过载网络攻击，提出基于回归决策树的两级异常检测框架，利用社区和家庭参考消耗模式实现高效早期检测，并在真实数据集上验证了其高检测率和低误报率。
2024-07-03 cs.CR eess.SP
CRUPL: A Semi-Supervised Cyber Attack Detection with Consistency Regularization and Uncertainty-aware Pseudo-Labeling in Smart Grid
Indian Institute of Technology Dharwad（印度达尔瓦德理工学院）；Rajiv Gandhi Institute of Technology（拉吉夫·甘地理工学院）
本文提出半监督方法CRUPL，利用一致性正则化、伪标签与课程学习处理智能电网未标签数据，在未知样本下将检测准确率提升至99%并显著减少误报。
2025-03-01 cs.AI cs.CR cs.LG
An Online Approach to Cyberattack Detection and Localization in Smart Grid
本文提出一种基于正则化线性回归的在线检测算法，将智能电网隐蔽攻击建模为状态估计残差中的稀疏特征，实验表明其在检测延迟和定位精度上优于传统方法。
2021-02-22 cs.CR stat.AP
Implementing Man-in-the-Middle Attack to Investigate Network Vulnerabilities in Smart Grid Test-bed
本文构建了一个实时网络物理系统测试平台，结合电力系统与通信系统仿真器分析Modbus协议漏洞，实施中间人攻击评估其影响，并提出网络安全防护策略。
2023-05-31 cs.CR
Graph-based Cyber Security Analysis of State Estimation in Smart Power Grid
Shenzhen University（深圳大学）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Shenzhen Research Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学（深圳）研究院）
本文提出基于图的网络安全分析框架，用于智能电网状态估计，通过直观可视化复杂问题结构，提升电网信息安全防护与攻击能力。
2016-12-18 cs.CR cs.SY eess.SY
