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J-GLOBAL ID:202102211740007386   整理番号:21A3311755

エネルギーシステムにおけるスパースデータ注入攻撃のための測定駆動ブラインドトポロジー推定【JST・京大機械翻訳】

Measurement-driven blind topology estimation for sparse data injection attack in energy system
著者 (4件):
資料名:
巻: 202  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0994A  ISSN: 0378-7796  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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スマートグリッドサイバーセキュリティは,Falseデータ注入(FDI)攻撃のような新しいサイバー脅威の出現により,国家セキュリティ優先度の最前線に来た。攻撃のこの特定のタイプは,重要な操作機能である状態推定の間,間違ったシステム状態を作り出すために,スマートグリッド測定を修正する。既存の研究の多くは,電力グリッドトポロジーまたはJacobi行列(測定および状態関係を表す)が攻撃者として知られていると仮定するが,本研究は,インテリジェント攻撃者が,システムJacobiまたはグリッドトポロジーの事前知識を必要としないデータ駆動スパースFDI攻撃を構築できることを示した。本論文では,スパース攻撃構築のための重要な情報である送電網トポロジーを,測定信号のみを用いて明らかにできることを示した。ブラインドトポロジー推定を制約付き最適化問題として定式化した。次に,乗算器(ADMM)の交互方向法を,この複雑な問題を解決するための新しい初期化プロセスを用いて採用した。グラフ理論測定を用いた比較評価は,電力グリッドトポロジーがそのようなアプローチを用いて非常に高い精度で明らかにできることを示した。例えば,平均固有値中心度測度と度中心度測度は,IEEE-14バスシステムと86.47%と96.34%のIEEE-30バスシステムの実際のトポロジーと比較して,推定トポロジーが約95.82%と94.99%正確であることを示した。最後に,推定トポロジーに基づいて,測定の臨界集合を決定し,次にスパース攻撃構築のために利用した。IEEE 14バスと30バスシステムに対して,スパースステルス攻撃を構築するために,それぞれ,7.40%と3.57%のセンサが必要であることを示した。本研究の知見は,知的攻撃者が,事前のシステム知識や情報なしでのみ,少数のセンサデバイスを操作することにより,操作性能を劣化できる非常にスパースな「steの攻撃を構築できると結論する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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配電(事業者側)  ,  電力系統一般 

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