Vulnerability Assessment of Power Grids Based on Both Topological and Electrical Properties
在现代电网中，局部故障或攻击可能引发灾难性的连锁故障，这使得评估电网的攻击脆弱性具有挑战性。本文定义了$K$ -链路攻击问题，研究了电网在连锁故障下的攻击脆弱性。特别地，我们提出了一个基于拓扑和电力网络的电气特性的链路中心性度量。根据这种中心性，我们提出了一种贪婪攻击算法和一种最优攻击算法。在标准IEEE节点测试数据上的仿真结果表明，优化攻击在破坏电网方面优于贪婪攻击和传统的基于PSO的攻击。此外，贪婪攻击具有较小的计算复杂度比最优攻击和基于PSO的攻击具有足够的攻击效率。我们的工作有助于了解电网的脆弱性，并为确保电网安全提供了一些线索。
2019-09-03 cs.SY eess.SP eess.SY
Localization of Coordinated Cyber-Physical Attacks in Power Grids Using Moving Target Defense and Deep Learning
作为针对电网的最复杂的攻击之一，协同网络物理攻击（CCPA）破坏电网的物理基础设施，并使用同步网络攻击来掩盖其影响。这项工作提出了一种新的方法来检测这种攻击，并确定线路中断的位置（由于物理攻击）。拟议的办法包括三个部分。首先，移动目标防御（MTD）被应用到暴露的物理攻击，通过分布式柔性交流输电系统（D-FACTS）设备主动扰动输电线路电抗。MTD使攻击者掩盖其物理攻击所需的知识无效。其次，卷积神经网络（CNN）应用于定位线路停电位置从妥协的测量。最后，使用模型不可知元学习（MAML）来加速CNN在拓扑重新配置（由于MTD）之后的训练速度，并减少数据/再训练时间要求。使用IEEE测试系统进行模拟。实验结果表明，该方法可以有效地定位线路停电隐身CCPA。
2022-07-25 cs.SY eess.SY
An Electric Vehicle Control Strategy to Mitigate Load Altering Attacks Against Power Grids
本文提出一种基于电动汽车的防御机制，利用H-infinity控制器和线性矩阵不等式减轻针对电网的负荷篡改攻击，在New England 39-bus电网上有效消除了800 MW攻击影响并维持电网稳定性。
2023-10-23 cs.SY eess.SY
Integrated Cyber-Physical Resiliency for Power Grids under IoT-Enabled Dynamic Botnet Attacks
本文研究IoT僵尸网络攻击下电网的信息物理弹性问题，提出跨层博弈论框架，结合网络层防御与物理层动态博弈策略，有效提升系统弹性并在IEEE-39节点系统上验证。
2024-01-03 cs.SY eess.SY
EXPOSE the Line Failures following a Cyber-Physical Attack on the Power Grid
Princeton University（普林斯顿大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）
本文研究了网络-物理攻击对电力网络的影响，提出EXPOSE算法用于检测和恢复攻击区域内的线路故障和电压，算法在可扩展性和准确性上优于现有方法。
2017-09-21 cs.SY eess.SY
IoT-enabled Distributed Cyber-attacks on Transmission and Distribution Grids
本文提出一种分析物联网控制负载分布式网络攻击对电网影响的建模框架，通过双层优化分析配电与输电电网的 techno-economic 互动，并通过案例研究展示攻击对电网的潜在影响。
2017-06-22 cs.SY eess.SY
REACT to Cyber Attacks on Power Grids
Princeton University（普林斯顿大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）
本文研究了影响电力网络物理基础设施和控制中心数据的网络攻击，提出REACT算法以有效检测攻击区域和线路故障。
2017-09-20 cs.SY eess.SY
Electric Vehicle Attack Impact on Power Grid Operation
减少温室气体排放的需求日益增加，绿色城市的推动力也促进了电动汽车的使用，因为它们具有环境效益。事实上，各国都制定了自己的目标，并为人们购买电动汽车提供激励措施，而不是传统的汽油动力汽车。制造商一直在匆忙部署充电站，以满足道路上电动汽车的充电需求。这种快速部署导致电动汽车生态系统缺乏适当的安全措施，引发了与电网安全和脆弱性相关的多个问题。在本文中，我们对EV生态系统进行了全面的检查，从漏洞到攻击，最后是解决方案。我们首先检查电动汽车生态系统中现有的漏洞，这些漏洞可以被利用来控制电动汽车充电并对电网发动攻击。然后，我们讨论了电动汽车充电负载的非线性性质，并模拟了可以使用这些电动汽车对电网发起的多种攻击。EV负载具有高无功功率需求，与住宅负载相比，其对电网的影响更大。我们在两个电网上进行了模拟，并证明了虽然电网可以在48兆瓦的攻击后恢复，但利用传统的住宅负载，较小的30兆瓦EV负载攻击可以完全破坏系统的稳定。最后，我们提出了几个现有的漏洞补丁，并讨论了两种方法，旨在检测EV攻击。
2021-11-22 cs.SY eess.SY
Cascading Failures in Power Grids
本文研究了人为攻击对国家电力系统造成的后果。我们考虑两种类型的攻击：（$i$）攻击对手使用战术武器，并摧毁了大部分的网格，物理上针对一个大的地理区域;（$ii$）有针对性的攻击对手，采取了少量的关键组件在网络中的同时。我们的分析使用（$i$）的基础电网，包括拓扑结构，控制和保护组件的现实表示，（$ii$）的有针对性的攻击场景的现实表示，和（$iii$）的动态稳定性分析，这超出了传统的工作，包括结构和线性流分析。这种现实的分析是昂贵的，但至关重要的，因为它可以捕捉级联故障，由于攻击引起的瞬态不稳定性的结果。我们的模型承认在保护系统中存在隐藏的故障，导致继电器误操作。我们分析了不同级别的隐藏故障的连锁停电的程度。我们的研究结果表明：（$i$）战术攻击具有显著的社会、经济和健康损害，但不一定导致区域级联;相反，有针对性的攻击可导致显著级联并导致大区域上的断电。我们的工作表明，有必要加强电网，不仅要防止网络攻击，还要防止物理攻击。此外，我们表明，现实的表示和分析可以导致从根本上新的见解，简化模型是不可能捕捉。最后，这些方法和结果帮助我们识别网格中的关键元素;然后可以以更精确的方式加固系统以减少漏洞。
2022-09-26 cs.SY eess.SY
Analysis of Load-Altering Attacks Against Power Grids: A Rare-Event Sampling Approach
通过操纵成千上万的物联网（IoT）使能的高瓦数电器（例如，WiFi控制的空调），大规模的负载改变攻击（LAA）可能会导致电网运营严重中断。在这项工作中，我们提出了一种罕见事件采样的方法来识别LAAs，导致关键的网络故障事件（定义为激活电网应急响应（ER））。所提出的采样器被设计为“跳过”不太感兴趣的LAA实例（即，不触发网络故障的那些），从而显著降低了识别有影响的LAA的计算复杂度。我们进行广泛的模拟LAAs使用昆都尔两区域系统（KTAS）的电力网络，同时采用稀有事件采样器。这些结果有助于我们识别攻击者可以发起最具影响力的攻击的受害者节点，并深入了解LAA的空间分布如何触发ER的激活。
2022-05-06 cs.SY eess.SY
Load Oscillating Attacks of Smart Grids: Demand Strategies and Vulnerability Analysis
我们调查的脆弱性的输电网负载振荡的攻击。我们证明了一个对手与相对少量的资源可以发起一个成功的负载振荡攻击，破坏网格。假设对手能够破坏负载总线子集上的智能电表并控制其开关。在所研究的攻击情况下，对手估计的线路流量敏感性因素（LFSF）与受监控的联络线，通过扰动少量的负载在受损的总线和观察受监控的线路流量的变化。学习的LFSF值用于选择目标线路并优化振荡攻击以使目标线路跳闸，同时最小化负载振荡的幅度。我们使用COSMIC时域模拟器评估了攻击的影响，并使用IEEE RTS 96和波兰2383总线系统进行了两个测试。建议的攻击策略成功地导致33%的负载被甩，而振荡只有7%的负载在IEEE RTS 96测试系统中，和完全停电后，振荡只有3%的负载在波兰测试系统中，这是远远小于振荡幅度所使用的其他基准。
2021-05-01 cs.SY eess.SY
Attenuating the Impact of Integrity Attacks on Real-Time Pricing in Smart Grids
本文研究了对智能电网实时定价的完整性攻击影响，提出基于灵敏度函数的分析方法和多种缓解措施，包括低通滤波、时间间隔选择、控制器参数调整及鲁棒控制算法设计。
2014-10-19 cs.SY eess.SY
A Detection Mechanism Against Load-Redistribution Attacks in Smart Grids
提出了一种针对能量管理系统的负载重分配攻击的实时非概率检测机制。先前的研究表明，某些LR攻击可以绕过传统的坏数据检测器（BDD），并保持不可检测，这意味着存在一个可靠的和智能的检测机制来标记LR攻击，是必要的。因此，在这项研究中，提出了一种检测机制，以提高现有的BDD的基础知识的物理定律在电网。提出了一种贪婪算法，该算法可以优化核心LR攻击问题，以实现快速识别关键资产最敏感位置的机制。这种检测机制的主要贡献是利用电力系统域洞察力来识别LR攻击问题的核心问题的潜在可利用结构，这使得能够预测攻击者的行为。其他贡献包括能够将这种方法与其他检测机制相结合，以增加检测的可能性。该方法应用于2383总线波兰测试系统，以证明贪婪算法的可扩展性，它解决了攻击者的问题比传统的线性优化方法快10倍以上。
2020-09-24 cs.SY eess.SY
Structural Vulnerability of Power Grids to Disasters: Bounds, Adversarial Attacks and Reinforcement
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文研究电力电网在自然灾害下的结构性脆弱性，提出直观的图形指标量化损害程度，并通过仿真分析改进的图特征值界限及对抗攻击方案，以降低电网韧性。
2015-09-24 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Moving Target Defence Against False Data Injection Attacks in Power Grids
近年来，移动目标防御（MTD）被提出来通过主动触发分布式柔性交流输电系统（D-FACTS）设备来阻止电力系统状态估计中的虚假数据注入（FDI）攻击。MTD在电网中的关键挑战之一是设计其实时实现，并保证其性能免受未知攻击。从文献中的无噪声假设转换，本文研究了在噪声环境中的MTD设计问题，并首次提出了鲁棒MTD的概念，以保证对所有未知攻击的最坏情况下的检测率。我们从理论上证明，对于任何给定的MTD策略，雅可比子空间之间的最小主角对应于对所有潜在攻击的最坏情况下的性能。基于这一发现，鲁棒MTD算法制定的系统与完整和不完整的配置。广泛的模拟使用标准的IEEE基准系统证明了改进的平均和最坏情况下的性能，建议的鲁棒MTD对国家的最先进的算法。所有代码都可以在https://github.com/xuwkk/Robust_MTD上找到。
2022-12-21 cs.SY eess.SY
An information theoretic vulnerability metric for data integrity attacks on smart grids
提出了一种描述电力系统中测量数据对数据完整性攻击的脆弱性的新度量。新的指标，创造脆弱性指数（VuIx），利用信息理论的措施，以评估破坏和检测权衡的基本限制的攻击效果。计算系统中测量值的VuIx的结果基于暴露于数据完整性攻击的级别产生其脆弱性的排序。这个新的框架被用来评估IEEE 9-bus和30-bus测试系统的测量脆弱性，据观察，功率注入测量是压倒性的更容易受到数据完整性攻击比潮流测量。IEEE测试系统的VuIx值的详细数值评估。
2022-11-04 cs.SY eess.SY
On the Use of Reinforcement Learning for Attacking and Defending Load Frequency Control
本文提出了一种基于深度强化学习的方法，用于识别负荷频率控制中的漏洞并合成虚假数据注入和负荷切换攻击，同时设计了有监督和无监督检测器以基于识别出的攻击策略指导防御策略的设计。
2023-03-28 cs.SY eess.SY
Security Measures for Grids against Rank-1 Undetectable Time-Synchronization Attacks
相量测量单元（PMU）的时间同步攻击构成了真正的威胁，智能电网，它被证明是可行的，在实践中，他们可以有一个不可忽视的负面影响的状态估计，而不会触发坏数据检测机制。以前的工作确定的脆弱性条件时，有针对性的PMU测量一个相量。然而，PMU能够测量多个量。我们提出了新的脆弱性条件下的一般情况下，PMU测量任何数量的相量，可以共享相同的时间参考。一个是不依赖于测量值的充分条件。我们提出了一个安全要求，防止它，并提供了一个贪婪的离线算法，执行它。如果这个安全要求得到满足，仍然有可能，网格可以被攻击，虽然我们推测，这是非常不可能的。我们确定了两个充分和必要的脆弱性条件依赖于测量值。对于每一个，我们提供了一个度量，显示观察到的和脆弱性条件之间的距离。我们建议他们进行监控以确保安全。数值结果表明，IEEE-39总线基准与真实的负载配置文件，满足我们的安全要求的网格的测量是远远脆弱的。
2020-09-15 cs.SY eess.SY
Sensor Attacks and Resilient Defense on HVAC Systems for Energy Market Signal Tracking
本文研究了网络攻击对电网交互式建筑中HVAC系统功率跟踪性能的影响，设计了基于随机优化的隐蔽传感器攻击及弹性控制防御框架，无需过滤受损数据即可将功率跟踪误差降低70%以上。
2023-10-24 cs.SY eess.SY
Deep Reinforcement Learning for Smart Grid Protection Against Coordinated Multistage Transmission Line Attacks
随着电网连通性的提高，输电线路故障可能引发连锁故障，造成巨大的经济损失和严重的社会影响。因此，识别可能引发级联故障的各种类型攻击下的关键线路并部署防御资源来保护它们是非常重要的。与单阶段攻击或无协调的多阶段攻击相比，多阶段线路协同攻击可能导致更大的负面影响，因此本文旨在识别多阶段协同攻击下可能引发级联故障的关键线路，并优化部署有限的防御资源。为此，我们首先制定了一个总发电损失最大化的问题，考虑多个攻击者和多个阶段。由于解空间的大小，这是非常具有挑战性的解决制定的问题。为了克服这一挑战，我们将问题重新表述为马尔可夫博弈，并设计其组件，例如，状态、动作和奖励。接下来，我们提出了一种基于多智能体深度强化学习和优先经验重放的可扩展算法来解决马尔可夫博弈，该算法可以确定最佳攻击线序列。然后，我们设计了一个防御策略，以确定最佳的防线集。大量的仿真结果表明了所提出的算法和设计的防御策略的有效性。
2020-11-30 cs.SY eess.SY
Enhancing power grid resilience to cyber-physical attacks using distributed retail electricity markets
针对配电网信息物理攻击导致的供电缺口，本文提出层级零售市场机制，通过价格信号协调剩余机组灵活性、备用及柔性负荷，减少主网进口电力并公平补偿产消者。
2024-07-02 cs.SY eess.SY math.OC
Data Attacks on Power Grids: Leveraging Detection
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文提出一种新型数据攻击模型，通过使估计器错误识别正确测量值为坏数据，实现绕过坏数据检测检查，降低成功攻击的最小规模，且能攻击对不可检测攻击具有鲁棒性的系统。
2015-05-07 cs.CR cs.SY eess.SY
Comprehensive Survey and Taxonomies of False Injection Attacks in Smart Grid: Attack Models, Targets, and Impacts
智能电网已迅速将集中控制的电力系统转变为大规模互连的网络物理系统，该系统受益于通信（例如5G）中发生的革命和物联网设备（例如智能电表和智能电子设备）的日益普及。虽然大量网络物理元素的融合使智能电网在应对日益增长的全球能源挑战方面更具效率和竞争力，但它也引入了大量漏洞，最终导致违反数据可用性，完整性和机密性。最近，虚假数据注入（FDI）已成为最关键的网络攻击之一，似乎是研究和行业关注的焦点。为此，本文全面回顾了FDI攻击的最新进展，特别强调1）对抗模型，2）攻击目标，3）智能电网基础设施的影响。本文旨在全面了解影响智能电网整个频谱的现有威胁。分析和比较了相关文献对智能电网网络安全的理论和实践意义。最后，一系列现有的虚假数据攻击研究的技术局限性，并建议了一些未来的研究方向。
2021-03-19 cs.CR cs.SY eess.SY
Detection of False Data Injection Attacks in Smart Grid under Colored Gaussian Noise
University of Rhode Island（罗德岛大学）
本文研究了在有色高斯噪声干扰下智能电网的状态估计与虚假数据注入检测问题，提出基于自回归过程建模的广义似然比检验检测器，并验证了其在IEEE 30节点系统中的优越性能。
2016-07-20 cs.SY eess.SY
False Relay Operation Attacks in Power Systems with High Renewables
负荷发电平衡和系统惯性对于维持电力系统的频率至关重要。为了保持负荷发电平衡，电网配备了频率变化率（ROCOF）和甩负荷（LS）继电器。随着可再生能源的日益普及，电网的惯性正在下降，这导致在负载-发电不平衡的情况下系统频率下降更快。在此背景下，我们分析了在具有高可再生能源的电力系统中启动虚假数据注入（FDI）以创建虚假继电操作（FRO）的可行性，我们称之为FRO攻击。我们对电力系统的频率动态和相应的FDI攻击进行建模，包括同步发电机惯性、调速器时间常数和下垂等参数对FRO攻击成功的影响。我们将FRO攻击形式化为约束满足问题（CSP），并使用可满足性模理论（SMT）解决。我们的案例研究表明，可再生能源的电网更容易受到FRO攻击，同步发电机的惯性在减少电网中FRO攻击的成功方面起着至关重要的作用。
2021-02-24 cs.SY eess.SY
A Verifiable Framework for Cyber-Physical Attacks and Countermeasures in a Resilient Electric Power Grid
在本文中，我们研究了针对能源管理系统（EMS）的网络攻击的可行性和物理后果。在此框架内，我们设计了一个完整的仿真平台，以模拟现实的EMS操作：它包括状态估计（SE），实时应急分析（RTCA），和安全约束的经济调度（SCED）。该软件平台使我们能够实现两个主要目标：1）研究EMS的网络漏洞并了解其对系统的影响，以及2）制定和实施针对利用这些漏洞进行网络攻击的对策。我们的研究结果表明，在文献中描述的状态估计的虚假数据注入攻击不容易造成的基本情况下溢出，因为RTCA引入的保守性。为了成功的攻击，需要一个包括所有EMS块的更复杂的模型;即使在这种情况下，也只能实现事后违规。尽管如此，我们提出了几种对策，可以检测由于网络攻击的变化，并限制其对系统的影响。
2021-04-28 cs.SY eess.SY
Local Cyber-physical Attack with Leveraging Detection in Smart Grid
Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica（中央研究院資訊科技創新研究中心）；Engineering Product Development, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学工程产品开发）；Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University（国立中山大学通讯工程学系）
本文提出一种新的攻击策略，通过掩盖线路故障位置并误导控制中心，实现对智能电网的持续欺骗，验证了该策略的有效性。
2017-08-10 cs.SY eess.SY
Distributed Software-Defined Network Architecture for Smart Grid Resilience to Denial-of-Service Attacks
本文提出由三个 ONOS 控制器分集群管理的 D3-SDN 架构，并通过 IEEE 118 节点系统与 POX 等方案对比，验证其在 DoS 攻击下显著提升吞吐量并降低延迟。
2022-12-20 cs.SY eess.SY
Survey of Moving Target Defense in Power Grids: Design Principles, Tradeoffs, and Future Directions
本文综述了电网中移动目标防御（MTD）技术，通过引入受控系统变更使攻击者知识失效以防御隐蔽攻击，并分类总结了其实现方式、设计原则、性能权衡及未来方向。
2024-09-26 cs.SY eess.SY
Attack-Resiliency Analytics for Wide-Area Control Systems in Smart Grids
Florida International University（佛罗里达国际大学）；Northern Illinois University（北伊利诺伊大学）
本文提出攻击韧性分析框架，将广域阻尼与自动发电控制耦合动力学建模为MILP，求解最优隐蔽FDI攻击，并在IEEE 39/118节点系统上验证，学习边界可降低攻击影响但无法消除残余风险。
2026-09-30 cs.SY eess.SY
MaDEVIoT: Cyberattacks on EV Charging Can Disrupt Power Grid Operation
本文研究通过互联网连接的大功率电动汽车充电站对电网发起需求侧网络攻击的可行性，以纽约曼哈顿为例，揭示到2030年此类攻击将可行，可导致电网停电，为规划部门提供警示。
2023-11-10 cs.SY eess.SY
Analysis of Moving Target Defense Against False Data Injection Attacks on Power Grid
本文分析了移动目标防御（MTD）抵御电网虚假数据注入攻击的能力，证明了完全防御需满足的拓扑条件，并提出通过优化支路扰动集来最小化隐蔽攻击空间并最大化母线覆盖。
2019-12-24 cs.SY eess.SY
False Data Injection Attack Against Power System Small-Signal Stability
小干扰稳定性（SSS）是电网控制的关键。然而，针对SSS的虚假数据注入（FDI）攻击会影响电网的稳定性，因此，SSS的安全性需要研究。本文提出了一种合成FDI攻击向量的形式化方法（即，一组要改变的测量），这可能使电力系统不稳定。我们制定了一个FDI攻击作为一个优化问题，使用交流潮流，SSS模型和稳定性约束。攻击者的能力被建模为一组有限的测量的可访问性。所提出的FDI攻击模型的解决方案提供了一个不稳定的攻击向量，如果存在。我们实现了所提出的机制，并通过使用WSCC 3机9总线系统进行几个案例研究，评估其性能。案例研究结果表明，随机FDIs（即，不了解电力系统）在发起不稳定攻击方面的能力太低而不能成功。然而，智能攻击者可以利用网格知识使系统不稳定，即使对测量的访问有限。
2021-02-21 cs.SY eess.SY
Unmasking Stealthy Attacks on Nonlinear DAE Models of Power Grids
本文首次针对电网非线性微分代数模型设计隐蔽虚假数据注入攻击，利用动态与代数状态耦合限制攻击能力，并在IEEE 39节点系统上验证了策略的有效性。
2025-02-28 cs.SY eess.SY
Stealth Attacks on the Smart Grid
随机攻击，共同最大限度地减少由运营商获得的信息量有关的状态的网格和攻击检测的概率。该攻击通过最小化观测值和描述网格的状态变量之间的互信息来最小化由操作者获得的信息。同时，攻击者的目标是通过最小化攻击存在时的分布与正常操作下的分布之间的Kullback-Leibler（KL）分歧来最小化攻击检测的概率。得到的代价函数是上述互信息和KL散度的加权和。攻击检测概率和互信息减少之间的折衷由代价函数中KL发散项上的加权参数决定。攻击检测的概率被评估为加权参数的函数。给出了一个关于加权参数的充分条件，以实现任意小的攻击检测概率。在IEEE 30-Bus和118-Bus测试系统上对攻击性能进行了数值评估。
2020-04-07 cs.IT cs.SY eess.SY
Framework of Resilient Transmission Network Reconfiguration Considering Cyber-Attacks
该研究提出一种考虑网络攻击影响的弹性输电网络重构框架，通过分析攻击传播机制、构建量化指标、建立优化模型并经IEEE 39-bus系统验证，可有效提升电网抗攻击弹性。
2024-01-28 cs.SY eess.SY
Impact of Electric Vehicles Botnets on the Power Grid
随着电动汽车（EV）在交通运输领域的渗透率不断提高，对快速充电直流（FCDC）站的需求也不断增加，以满足客户的快速充电需求。然而，充电站和电动汽车与通信基础设施以及电网的连接使其容易受到网络攻击。本文对电动汽车充电过程的脆弱性进行了初步研究。然后，我们将展示如何利用受损电动汽车和FCDC站的僵尸网络对电网发动网络攻击，从而在特定时间增加负载。这种攻击对配电网络的影响，在线路阻塞和电压限制的违规行为。此外，还研究了僵尸网络对传输网络的影响。
2021-03-16 cs.SY eess.SY
Mitigating Load-Altering Attacks Against Power Grids Using Cyber-Resilient Economic Dispatch
针对物联网（IoT）的大规模负载变更攻击（LAA）使高瓦数电器（例如，支持WiFi的空调、电动车辆等）对电力系统的安全稳定构成严重威胁。在这项工作中，提出了一个网络弹性经济调度（CRED）框架，以减轻LAA的不稳定影响，同时通过动态优化基于逆变器的资源（IBR）的频率下垂控制增益，最大限度地减少整体运营成本。将LAA和IBR下垂控制的系统频率动态建模。系统的稳定性约束的参数灵敏度的基础上显式导出。为了将它们纳入CRED模型，并使灵敏度分析的误差最小化，进一步提出了递归线性化方法。一个分布鲁棒的方法被应用到考虑与左心耳检测/参数估计相关的不确定性。通过在一个改进的IEEE可靠性测试系统中的仿真，证明了所提出的CRED模型的整体性能。
2022-06-27 cs.SY eess.SY
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
Moving Target Defense Against Adversarial False Data Injection Attacks In Power Grids
本文提出一种结合DNN模型池与基于物理的移动目标防御（MTD）策略，以抵御电网中隐蔽的对抗性虚假数据注入攻击，在大幅降低计算成本的同时将检测准确率提升至99%以上。
2025-04-03 cs.SY eess.SY
Statistical Structure Learning, Towards a Robust Smart Grid
University of Southern California（南加州大学）
本文提出基于公交相角马尔可夫图的去中心化虚假数据注入检测方案，利用条件协方差测试学习电网结构，通过直流功率流模型证明正常情况下电网图可确定相角马尔可夫图，检测计算图与学习结构的差异以触发警报，无需额外硬件即可检测复杂攻击。
2014-03-07 cs.LG cs.SY eess.SY
Man-in-The-Middle Attacks and Defense in a Power System Cyber-Physical Testbed
中间人（MiTM）攻击给智能电网带来了许多威胁。在MiTM攻击中，入侵者将自己嵌入两个设备之间的对话中，以窃听或冒充其中一个设备，使其看起来像是正常的信息交换。因此，入侵者可以执行错误数据注入（FDI）和错误命令注入（FCI）攻击，这可以危害电力系统操作，诸如状态估计、经济调度和自动发电控制（AGC）。很少有研究人员关注在智能电网中难以检测的MiTM方法。为了解决这个问题，我们正在设计和实施基于仿真的网络物理电力系统测试平台中的多阶段MiTM入侵，以大规模合成电网模型来演示此类攻击如何导致物理突发事件，例如误导操作和错误测量。MiTM入侵在这个合成电网中创建FCI、FDI和重放攻击。这项工作使利益相关者能够抵御这些隐形攻击，我们提出了使用入侵检测系统和网络监控工具的多个警报开发的检测机制。我们的贡献将使其他智能电网安全研究人员和行业能够为不显眼的MiTM攻击开发进一步的检测机制。
2021-02-23 cs.CR cs.SY eess.SY
Protecting the Grid against IoT Botnets of High-Wattage Devices
Princeton University（普林斯顿大学）
本文提出两种算法，用于在经济调度中找到发电机的稳健运行点，以防止MAD攻击导致的线路过载。定义了αD鲁棒性概念，并展示了如何高效确定电网的αD鲁棒性界限。
2018-08-11 cs.SY eess.SY
Learning-Enabled Adaptive Voltage Protection Against Load Alteration Attacks On Smart Grids
本文提出基于深度强化学习的自适应电压保护系统，通过对抗训练学习识别隐蔽负荷篡改攻击并动态调整保护阈值，理论证明与硬件在环实验验证其能有效防止智能电网停电。
2024-11-21 cs.CR cs.GT cs.SY
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
Load-Altering Attacks Against Power Grids under COVID-19 Low-Inertia Conditions
COVID-19大流行影响了我们的社会，迫使人们关闭并改变了全球人们的互动方式。就对电网的影响而言，全球能源需求大幅下降。最近的研究表明，COVID-19封锁导致的低需求状况加上大量可再生能源发电导致了极低的惯性电网状况。在这项工作中，我们研究了攻击者如何利用这些场景，通过执行负载改变攻击（LAA）来导致不安全的电网运行条件，目标是在低惯性电力系统中损害数十万物联网连接的高瓦数负载。我们的研究重点是分析COVID-19缓解措施对美国区域输电运营商（RTO）的影响，针对低惯性条件下的输电系统制定合理且现实的最小努力LAA，并评估这些大规模LAA的概率。给出了基于WSCC 9节点和IEEE 118节点测试系统的理论和仿真结果。结果表明，对手可以通过针对低惯性系统中的脆弱负载总线来引发主要频率干扰，并提供有关可再生能源的时间波动如何影响电网对LAA的脆弱性的见解。
2022-02-28 cs.CR cs.SY eess.SY
Vulnerabilities of Smart Grid State Estimation against False Data Injection Attack
The University of New South Wales（新南威尔士大学）
本文探讨了智能电网状态估计器对虚假数据注入攻击的脆弱性，通过文献综述和案例研究分析了此类攻击的特点和影响。
2014-11-11 cs.CR cs.SY eess.SY
Cyber-physical risk modeling with imperfect cyber-attackers
我们建模的恶意网络攻击者寻求诱导电网不安全的负载重新分配攻击的手段所带来的风险，同时明确承认，这样的演员将合理地基于其决策策略的不完善的信息。更具体地说，我们引入了一种新的制定网络攻击者的决策问题，并分析了随机不准确的数据对电网分支导纳或容量的决定的分布，以及它们各自的影响的分布。我们的研究结果表明，不准确的准入值最常导致次优的网络攻击，仍然危及电网安全，而不准确的容量值导致明显不太有效的攻击。我们还发现，在所有（随机）不完善的网络攻击之间，存在常见的受攻击网络资产和常见的受影响物理资产，可以在预防和/或纠正意义上利用这些资产进行有效的网络物理风险管理。
2021-10-01 cs.CR cs.SY eess.SY
Resilient Feedback Controller Design For Linear Model of Power Grids
Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学）
本文设计了针对受传感器和执行器攻击的线性时不变系统鲁棒控制器，提出概率攻击模型，推导了攻击下的观测器和控制器，利用Lyapunov函数方法证明系统在输出反馈控制器下具有指数均方稳定性，仿真结果验证了控制器设计的有效性。
2018-07-18 cs.SY eess.SY
Cyber-Physical Co-Simulation of Load Frequency Control under Load-Altering Attacks
针对负荷改变攻击尤其是动态负荷改变攻击对电网稳定性的威胁，本文提出一种开源的电网与通信网络信息物理联合仿真环境，可实现电网保护机制建模并支撑具体场景下的攻击全面分析。
2025-08-01 cs.CR cs.SY eess.SY
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
Benefits and Cyber-Vulnerability of Demand Response System in Real-Time Grid Operations
随着智能电网双向通信技术的发展，需求响应（Demand Response，DR）技术因其将非关键负荷从高峰时段转移到非高峰时段的内在灵活性而受到广泛关注，它可以极大地提高电网可靠性，降低能源成本。运营商利用DR来增强运营灵活性并缓解网络拥塞。然而，智能双向通信容易受到网络攻击。本文研究了DR在安全约束经济调度（SCED）中的优势，然后研究了网络攻击针对DR信号时系统对线路过载的脆弱性。本文提出了一种虚假需求响应信号和负载测量注入（FSMI）网络攻击模型，该模型在黑客测量时发送错误的DR信号，使攻击无法检测。IEEE 24节点系统上的仿真结果（i）证明了需求响应的成本节约优势，（ii）当需求响应信号在FSMI攻击下发生变化时，显示出显着的线路过载。
2020-05-27 cs.SY eess.SY math.OC
Localizing Load-Altering Attacks Against Power Grids Using Deep Capsule Nets
最近的研究表明，针对终端用户拥有的大量高瓦数智能电器的僵尸网络型网络攻击可能严重威胁电网的安全。准确检测和定位此类攻击对于限制损害至关重要。为此，本文提出了一种新的技术，使用胶囊网络（CN）量身定制的电网安全应用，使用相量测量单元（PMU）监测的频率和相角数据。利用胶囊的矢量输出和胶囊之间的动态路由协议，CN可以获得准确的检测和定位性能。为了证明所提出的技术的效率，我们比较了开发的CN与基准数据驱动的方法，包括二维卷积神经网络（2D-CNN），一维CNN（1D-CNN），深层多层感知器（MLP），和支持向量机（SVM）。在IEEE 14-，39-和57-总线系统上进行仿真，考虑各种现实世界的问题，如PMU延迟，噪声数据和丢失的数据点。结果表明，CN的性能明显优于其他技术，因此使其适用于上述网络安全应用。
2022-09-06 cs.CR cs.SY eess.SY
Modelling Load-Changing Attacks in Cyber-Physical Systems
网络物理系统（CPS）存在于许多环境中，解决了无数的目的。例如，物联网（IoT）或嵌入在设备中的传感软件，甚至是测量和响应智能电网中电力需求的专用仪表。由于它们的普遍性，它们通常被选为更大范围网络安全攻击的接收者。这些措施促进了全系统的中断，并针对一个关键方面，如保密性、完整性、可用性或这些特征的组合。我们的论文重点关注一种特殊而令人沮丧的攻击，其中恶意采用协调的恶意软件感染物联网单元来同步打开或关闭高瓦数设备，影响电网的主要控制管理。我们的模型可以扩展到更大的（智能）电网，活动建筑物以及类似的基础设施。我们的方法针对包含各种类型发电厂的理论电网，对协调负载变化攻击（CLCA）（也称为GridLock或BlackIoT）进行了建模。它采用连续时间马尔可夫链，其中发电厂和僵尸网络等元素在正常或攻击情况下建模，以评估CLCA在电力依赖基础设施中的效果。我们展示了我们的建模方法，在电力供应商（如发电厂）的情况下被僵尸网络的目标。我们演示了我们的建模方法可以量化僵尸网络攻击的影响，并抽象为任何CPS系统，涉及在智能电网的电力负荷管理。我们的研究结果表明，通过优先考虑发电厂的类型，攻击的影响可能会改变：特别是，我们找到了最具影响力的攻击时间，并显示了不同的策略如何影响他们的成功。我们还根据当前的需求和攻击强度找到最佳的发电机。
2019-12-17 cs.CR cs.SY eess.SY
