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
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
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
Distributed Optimization for Smart Cyber-Physical Networks
智能设备中嵌入式电子和通信功能以及传感和控制的存在引起了网络物理网络的新概念，其中代理旨在通过本地计算和通信合作解决复杂任务。智能网络中的许多估计、学习、决策和控制任务涉及大规模结构化优化问题的解决方案，其中网络代理仅具有整个问题的部分知识。分布式优化旨在为网络处理器设计本地计算和通信规则，使它们能够在不依赖任何中央单元的情况下协作解决全局优化问题。本调查的目的是介绍分布式优化方法。主要方法，即（原始）共识为基础的，基于对偶和约束交换方法，形式化。提供的基本方案的分析，和国家的最先进的扩展进行审查。
2020-10-27 cs.SY eess.SY math.OC
Generating Connected, Simple, and Realistic Cyber Graphs for Smart Grids
智能电网将通信系统与电网集成，通过实时数据汇集和控制信号实现电网运行和指挥。设计、分析和仿真智能电网基础设施以及预测电网故障的影响在很大程度上取决于底层电网和通信系统的拓扑结构。尽管通信系统对智能电网的运行有着重要的影响，但对智能电网中通信系统拓扑结构的研究较少。电力界缺乏现实的生成通信系统模型，可以校准以匹配真实世界的数据。为了解决这个问题，本文提出了一个框架来生成底层拓扑图的通信系统部署在智能电网中，通过模仿现实世界的智能电网的拓扑结构。在这方面，我们已经更新了Chung-Lu算法，以保证通信网络的连通性，并匹配现实世界的智能电网的度分布，而不是遵循预期的度分布。此外，考虑到通信系统的关键特性，如直径，平均最短路径，聚类系数，双折射率和频谱间隙，以生成最相似的现实世界的智能电网研究的通信网络。我们相信，所提出的算法，以产生现实的网络图智能电网的研究将有利于电力界。
2022-01-12 cs.SI cs.SY eess.SY
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
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
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
Distributed Snitch Digital Twin-Based Anomaly Detection for Smart Voltage Source Converter-Enabled Wind Power Systems
University of Central Missouri（中密苏里大学）；Black & Veatch（黑维奇）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；University of Memphis（孟菲斯大学）
本文提出基于Snitch数字孪生的分布式异常检测方法，利用智能电压源转换器提升风力发电系统对隐蔽攻击的检测精度和响应速度。
2026-04-03 cs.SY eess.SY
Multi-Layer Cyber-Physical Security and Resilience for Smart Grid
Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院）
本文研究了智能电网的多层网络物理安全与韧性问题，采用博弈论和决策理论建模系统组件之间的交互以及攻击者与系统之间的交互，探讨了跨层鲁棒和韧性控制器、安全网络路由协议和管理层信息安全挑战，并展望了博弈论工具在解决智能电网多层安全问题中的未来方向。
2018-09-30 cs.CR cs.SY eess.SY
The energy revolution: cyber physical advances and opportunities for smart local energy systems
我们设计了一个两阶段，10个步骤的过程，为组织提供一种方法来分析基于其网络物理系统组件的小型本地能源系统（SLES）项目，以开发面向未来的能源系统。SLES通常是为特定范围的用例和功能开发的，这些用例和功能与所考虑的社区、位置或站点的特定要求和需求相匹配。在设计和调试期间，开发了新的和特定的网络物理架构。这些都是控制和数据系统，需要弥合物理资产，捕获的数据和控制信号之间的差距。通常，网络物理架构和基础设施的重点是功能和特定应用程序的交付。但我们发现，技术和方法已经从其他领域出现，如果在SLES中使用，可以支持的灵活性，可扩展性和可重用性至关重要，他们的成功。由于这些方法可以改善操作数据系统，因此它们也可以用于增强预测功能。如果有效地使用和部署，这些新方法可以在SLES的使用和有效性方面提供更长期的改进，同时允许通过更广泛的推广和提供商业服务或产品来利用概念和设计。
2021-06-29 cs.SY eess.SY
Cyber-Physical Testbed Integrating RTAC with RTDS for Game-Theoretic Topology Control Under Load Altering Attacks
提出集成RTDS与RTAC的信息物理测试平台，采用Python控制算法、Modbus通信和博弈论拓扑控制，以消除负载篡改攻击导致的电压越限。
2023-12-10 cs.SY eess.SY
A Digital Twin Approach for Adaptive Compliance in Cyber-Physical Systems: Case of Smart Warehouse Logistics
针对复杂 CPS 中法规合规难以离线建模且与业务目标冲突的问题，提出融合目标建模、ABM 与运行时仿真的数字孪生架构，并通过智能仓储案例验证其权衡管理能力。
2023-10-11 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
On the Exact Solution to a Smart Grid Cyber-Security Analysis Problem
ACCESS Linnaeus Center and the Automatic Control Lab, the School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology（林奈中心与自动控制实验室，电气工程学院，皇家理工学院）
本文通过多面体组合学论证，证明l1松弛技术能为智能电网中虚假数据攻击的脆弱性分析中的基数最小化问题提供精确最优解。
2012-09-17 cs.CE cs.SY eess.SY
Defensive Cost-Benefit Analysis of Smart Grid Digital Functionalities
现代智能电网提供多种类型的电力传输和分配的数字控制和监控，与传统电网相比，能够实现更高的效率和集成功能。然而，这些好处带来了更大的复杂性，并极大地破坏和扩大了威胁格局。随着并网设备的激增，漏洞的数量也在增加。这些脆弱性给社会带来的潜在代价难以确定，成功利用这些脆弱性的可能性也难以确定。在这篇文章中，我们提出了一种方法，从网络攻击漏洞和防御的角度来比较与智能电网相关的各种网络功能的净经济效益和成本。网络防御支出的经济考虑表明存在最佳支出水平，这可能因数字功能而异。我们举例说明了假设的案例研究，如何评估和比较数字功能的成本，保护他们免受网络攻击。
2021-10-13 cs.CR cs.SY eess.SY
ChatGPT and Other Large Language Models for Cybersecurity of Smart Grid Applications
本文首次提出将 ChatGPT 等大型语言模型结合人在回路训练，用于基于 IEC 61850 的数字变电站通信网络安全异常检测，并通过硬件在回路测试平台验证了不同 LLM 的检测性能。
2024-02-25 cs.CR cs.SY eess.SY
Machine Learning in Generation, Detection, and Mitigation of Cyberattacks in Smart Grid: A Survey
Florida International University（佛罗里达国际大学）
智能电网（SG）是一个复杂的网络物理系统，它利用现代网络和物理设备运行在最佳运行点。网络攻击是最先进系统的使用和发展所面临的主要威胁。SG的进步增加了广泛的技术，设备和工具，使系统更加可靠，高效和具有成本效益。尽管实现了这些目标，但由于网络的广泛实施，对抗攻击的威胁空间也扩大了。由于有前途的计算和推理能力，机器学习（ML）被用来利用和防御SG中的网络攻击，分别由攻击者和系统操作员。在本文中，我们通过回顾SG领域的最新研究，对网络攻击的生成、检测和缓解方案进行了全面总结。此外，我们总结了目前的研究在一个结构化的方式使用表格格式。在此基础上，提出了现有研究的不足之处和今后可能的研究方向。
2020-09-01 cs.CR cs.LG cs.SY
A Single-Point Measurement Framework for Robust Cyber-Attack Diagnosis in Smart Microgrids Using Dual Fractional-Order Feature Analysis
Department Institution（部门机构）
针对智能微电网网络攻击诊断依赖多点测量或严格建模的问题，提出FO-MADS方案，利用单VPQ传感器和双分数阶特征分析实现低延迟攻击检测与故障定位，在多种攻击下准确率达92.8%-96.7%。
2025-07-09 cs.AI cs.SY eess.SY
Assessment of Quantitative Cyber-Physical Reliability of SCADA Systems in Autonomous Vehicle to Grid (V2G) Capable Smart Grids
本文针对具备V2G功能的智能电网中SCADA系统的安全漏洞问题，提出结合贝叶斯攻击图与概率容量停运建模的定量可靠性评估方法，通过蒙特卡洛模拟揭示AV2G攻击对系统性能的影响，为智能电网网络安全强化提供依据。
2025-07-24 cs.CR cs.SY eess.SY
Infinite Impulse Response Graph Neural Networks for Cyberattack Localization in Smart Grids
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；Arkansas State University（阿肯色州立大学）
本研究采用无限脉冲响应（IIR）图形神经网络（GNN），有效地建模固有的图形网络结构的智能电网数据，以解决网络攻击定位问题。首先，我们数值分析有限脉冲响应（FIR）和IIR图形滤波器（GF）的经验频率响应，以近似理想的频谱响应。我们表明，对于相同的滤波器阶数，IIR GF提供了一个更好的近似所需的光谱响应，他们也提出了相同的水平的近似低阶GF由于其合理的类型的滤波器响应。其次，我们提出了一个IIR GNN模型来有效地预测总线级别的网络攻击。最后，我们评估模型在各种网络攻击下的样本明智（SW）和总线明智（BW）的水平，并与现有的架构的结果进行比较。实验证明，该模型在SW和BW定位方面分别比最先进的FIR GNN模型高出9.2%和14%。
2022-06-25 cs.CR cs.LG cs.SY
Development of User-friendly Smart Grid Architecture
随着像智能电网这样的系统每天都变得越来越复杂，新出现的问题需要能够处理多个工程领域中的参数的复杂解决方案。复杂的解决方案还需要一个友好的用户界面来表达他们的需求。网络物理系统涉及致力于建模，模拟和解决未来系统多学科前景中出现的问题的技术研究。本论文主要关注的是用户友好的网络物理框架，可以解决各种问题所面临的公用事业和用户的智能电网通过一个合适的选择智能微电网架构的发展。
2021-08-31 cs.MA 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
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
The Internet of Things for Smart Manufacturing: A Review
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文综述智能制造中物联网技术与系统，探讨互联网演变，提出基于IoMT和云计算的虚拟机网络框架，分析IoMT网络安全问题与政策，阐述其挑战与机遇，助力推进IoMT技术发展。
2026-07-20 cs.SY eess.SY stat.AP
A Temporal Graph Neural Network for Cyber Attack Detection and Localization in Smart Grids
University of South Florida（南佛罗里达大学）
本文提出了一种时间图神经网络（TGNN）框架，用于智能电网中对系统状态的虚假数据注入和斜坡攻击的检测和定位。通过GNN框架捕获系统的拓扑信息以及状态测量可以提高检测机制的性能。该问题被公式化为一个分类问题，通过一个GNN与消息传递机制，以识别异常测量。在消息传递的聚合过程中使用的剩余块和门控递归单元可以导致改进的计算时间和性能。该模型的性能进行了评估，通过广泛的模拟电力系统状态和攻击的情况下，表现出良好的性能。模型的灵敏度的强度和位置的攻击和模型的检测延迟与检测精度也进行了评估。
2022-12-07 cs.LG cs.SY eess.SP
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
EPICTWIN: An Electric Power Digital Twin for Cyber Security Testing, Research and Education
信息物理系统（CPS）依靠先进的通信和控制技术来有效地管理系统中的设备和信息流。然而，由于关键基础设施（CI）从孤立的子系统演变为连接和集成的网络，因此出现了各种潜在的安全挑战。这也是智能电网等CI的情况。智能电网安全研究是在物理试验台上进行的，为用户提供了一个在安全可控的环境中进行网络攻击训练和测试的平台。然而，它在修改物理配置和难以扩展方面具有局限性。为了克服这些缺点，我们建立了一个用于智能电网网络安全研究的物理试验台的数字电源双胞胎。在开发的双胞胎上，用户可以部署真实世界的攻击和对策，以测试和研究其有效性。与物理试验台的不同之处在于，其用户可以轻松地修改其电源系统组件和配置。此外，为了使用和推进研究而复制双胞胎要便宜得多。发达的双相比，在文献中的任何等效系统具有先进的功能。为了说明一个典型的用例，我们提出了一个案例研究，其中网络攻击发起，并讨论其影响。
2021-05-10 cs.CR cs.SY eess.SY
An Interpretable Federated Learning Control Framework Design for Smart Grid Resilience
针对电力系统易受干扰和网络攻击的问题，本研究提出基于ChebyKAN可解释神经控制器的联邦学习控制框架，在IEEE 39节点系统仿真中于中等控制水平下比分布式基准更快稳定。
2025-11-19 cs.SY eess.SY
Optimal Planning for Enhancing the Resilience of Modern Distribution Systems Against Cyberattacks
针对智能电网配电层面因物联网设备集成产生的网络攻击脆弱性，本文分析高功率设备相关攻击的可行性与影响，提出基于分布式发电的预防性韧性策略，强调配电层面网络韧性规划的迫切性。
2025-08-26 cs.CR cs.SY eess.SY
Modeling and Control of Smart Standalone Microgrids within Cyber Physical System Frameworks
并网微网（MG）的孤岛运行能力使其成为提高电能质量和可靠性的有效解决方案。MG的这一特性对进步国家的偏远和不发达地区非常有益。此外，ICT技术还导致了智能独立微电网（SSMG）的发展，这些微电网充斥着大量的传感器。这允许以协调的方式控制多个微电网，以实现电力自给自足。在这样的系统中，在各种功率、控制和通信参数之间存在很多相互依赖性。由于这些发展，物理变量（如电压）的控制受到网络参数（如通信结构、延迟和链路损耗）的影响。此外，由于与主电网的隔离以及太阳能光伏等可再生能源发电机组的丰富性，这些独立电网的惯性大大降低，需要使用大量传感器的先进控制算法。因此，这些系统的稳定性很大程度上受到传感器故障的影响，除了许多物理参数，如负载和环境条件。在这篇论文中，一个通用的交直流混合微电网的结构被认为是细分为各种交流和直流同行。分别对交流和直流SSMG进行建模，并提出了控制方案以提高其稳定性。前两个贡献提出了混合微电网中的初级控制的自适应控制方案。它们的功能是在DCSSMG中当受到大气变化以及传感器读数故障时提供快速和稳定的参数调节。第三和第四个贡献迎合ACSSMG协调控制网络物理框架的发展，以处理来自网络/物理域的同时干扰的存在。
2022-03-02 cs.MA cs.NI cs.SY
Detection of False Data Injection Attacks in Smart Grid: A Secure Federated Deep Learning Approach
智能电网作为一个重要的网络物理系统，极易受到网络攻击。在各种类型的攻击中，虚假数据注入攻击（FDIA）被证明是最优先的网络相关问题之一，近年来受到越来越多的关注。然而，到目前为止，很少有人关注智能电网中FDIA检测的隐私保护问题。受联邦学习的启发，结合Transformer、联邦学习和Paillier密码体制，提出了一种基于安全联邦深度学习的FDIA检测方法。Transformer作为部署在边缘节点的检测器，利用其多头自注意力机制，深入挖掘单个电量之间的联系。通过使用联邦学习框架，我们的方法利用来自所有节点的数据来协作训练检测模型，同时通过在训练期间将数据保持在本地来保护数据隐私。为了提高联邦学习的安全性，将Paillier密码体制与联邦学习相结合，设计了一种安全的联邦学习方案。通过在IEEE 14节点和118节点测试系统上的大量实验，验证了该方法的有效性和优越性。
2022-09-06 cs.CR cs.SY eess.SY
A Colonel Blotto Game for Interdependence-Aware Cyber-Physical Systems Security in Smart Cities
School of Engineering, Nazarbayev University（纳扎尔巴耶夫大学工程学院）；WINLAB, Rutgers University（罗格斯大学WINLAB）
本文提出一种新的方法，通过将安全资源分配问题建模为 Colonel Blotto 游戏，以保护互依赖的网络-物理系统免受攻击。研究发现，当攻击者不了解系统互依赖性时，防御方能获得更高的收益。
2017-05-23 cs.GT cs.IT cs.SY
Combating False Reports for Secure Networked Control in Smart Grid via Trustiness Evaluation
University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校）；University of Arkansas, Little Rock（阿肯色大学小石城分校）
本文提出一种基于卡尔曼滤波的可信度评估系统，用于检测并抵御智能电网中的虚假报告攻击，以保障线性二次型调节器（LQR）控制器的稳定性。
2010-10-19 cs.CR cs.SY eess.SY
Cybersecurity Threats to Power Grid Operations from the Demand-Side Response Ecosystem
本文分析了物联网能源智能电器对电网运营构成的网络安全威胁，探讨了需求侧响应生态系统中的漏洞、影响攻击的关键因素及提升电网韧性的措施。
2025-02-02 cs.CR cs.IT cs.SY
Benchmark Evaluation of Anomaly-Based Intrusion Detection Systems in the Context of Smart Grids
针对智能电网中异常检测方法缺乏可复现综合评估的问题，提出一个评估环境，支持对多种异常检测方法进行可复现且全面的基准评估。
2023-12-21 cs.CR 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
STRIDE-based Cyber Security Threat Modeling for IoT-enabled Precision Agriculture Systems
随着物联网（IoT）等智能技术的引入，传统农业的概念正在迅速改变。在智能农业的概念下，精准农业越来越受欢迎，以实现基于决策支持系统（DSS）的农业管理，该管理利用广泛的物联网传感器和无线连接来实现自动检测和资源优化。毫无疑问，该系统的成功将影响作物生产力，失败将严重影响作物生产力。与许多其他网络物理系统一样，避免系统逆境的日益增长的挑战之一是确保系统的安全性，隐私和信任。但是，在部署精准农业时，我们应该考虑哪些漏洞、威胁和安全问题？本文使用流行的威胁情报工具STRIDE对精准农业标准基础设施的组件级别进行了整体威胁建模，以识别常见的安全问题。我们的建模确定了需要考虑的58个潜在安全威胁。该报告系统地介绍了这些问题，并提出了一般性的缓解建议，以支持精准农业的网络安全。
2022-01-30 cs.CR cs.SY eess.SY
Cybersecurity Challenges of Power Transformers
对关键基础设施的网络威胁的增加及其造成破坏性后果的可能性大大增加。新的电力网格技术对信息、数据分析和通信系统的依赖使整个电力网络容易受到网络威胁。电力Transformers在电网中发挥着至关重要的作用，现在通常通过工厂附加或后来添加的智能监控系统来增强，以改善关键和长交货期资产（如Transformers）的状态监控。然而，这些电力Transformers的连接性增加为更多的网络攻击打开了大门。因此，检测和预防网络威胁的需求变得至关重要。实现这一目标的第一步是更深入地了解针对电力Transformers的潜在网络攻击环境。现有的许多文献关注配电网中的智能设备，并且大多数提出的方法是基于模型的检测算法。此外，只有少数这些作品解决电力元件的安全漏洞，特别是在输电网络中的Transformers。据我们所知，文献中没有系统地调查新出现的智能Transformers的网络安全挑战的研究。本文通过探讨电力网络中的电力Transformers的脆弱性和攻击向量，可能的攻击场景和与这些攻击相关的风险来解决这个缺点。
2023-03-26 cs.CR cs.LG cs.SY
Cyber-Physical Security: A Game Theory Model of Humans Interacting over Control Systems
Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）；NASA Ames（美国国家航空航天局艾姆斯研究中心）；Stanford University（斯坦福大学）
本文提出一种游戏理论模型，用于建模攻击者与系统操作员在控制系统上的交互，以设计更安全的智能电网。
2013-04-15 cs.CR cs.CY cs.GT
