I den här artikeln analyserar vi cybersäkerheten hos statsskattare i system för övervakning och datainsamling (SCADA) som arbetar i kraftnät. En säker och tillförlitlig drift av dessa kritiska infrastruktursystem är ett stort problem i vårt samhälle. I nuvarande skattningsalgoritmer finns det dåliga datadetekteringssystem (BDD) för att upptäcka slumpmässiga avvikelser i mätdata. Sådana system bygger på hög värderings redundans. Även om sådana metoder kan upptäcka en uppsättning mycket grundläggande cyberattacker, kan de misslyckas i närvaro av en mer intelligent angripare. Vi utforskar det senare genom att överväga scenarier där bedrägeriattacker utförs, och skickar falsk information till kontrollcentret. Liknande attacker har studerats tidigare för linjära stat estimatorer, förutsatt att angriparen har perfekt modell kunskap. Här antar vi istället att angriparen bara har en perturbed modell. En sådan modell kan motsvara en partiell modell av det verkliga systemet, eller till och med en föråldrad modell. Vi karakteriserar angriparen genom en uppsättning mål, och föreslår policyer för att syntetisera smygande bedrägerier attacker, både när det gäller linjära och icke-linjära estimatorer. Vi visar att ju mer exakt modell angriparen har tillgång till, desto större bedrägeri attack han kan utföra oupptäckt. I synnerhet kvantifierar vi avvägningar mellan modellnoggrannhet och möjlig attackeffekt för olika BDD-system. De utvecklade verktygen kan användas för att ytterligare stärka och skydda den kritiska statsskattningskomponenten i SCADA-system.
I det relaterade problemet med dålig datadetektion (BDD) i SCADA-systemet REF är målet att upptäcka de dåliga data som injiceras av angriparen när attacken inte har några fysiska komponenter.
Cyber security analysis of state estimators in electric power systems
{'venue': '49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}