här är hög förväntan nyligen för maskin-till maskin (M2M) kommunikation över trådbundna och trådlösa länkar. Olika tillämpningar av M2M har redan börjat utvecklas inom olika sektorer såsom hälso- och sjukvård, fordonsbaserade ad hoc-nätverk, smart hemteknik och så vidare [1]. Utvecklingen av M2M har också börjat med att utveckla ett ramverk för smarta elnät, kallat det smarta nätet (SG) [2, 3]. Ett elnät med smart eller intelligent kapacitet gör det möjligt för kraftleverantörer, distributörer och konsumenter - driftskrav och kapacitet. Genom denna medvetenhet kan smarta nät producera, distribuera och förbruka ström på det mest effektiva sättet. Denna typ av kommunikation sker endast bland maskiner som sensorer, smarta mätare och annan utrustning. Därför måste M2M-kommunikationen i SG vara privat och säker eftersom många av de autonoma funktioner som kommer att köra över den kommer att vara avgörande. Smart rutnät brukar beskrivas som att ha många elektriska apparater anslutna till varandra på ett komplext sätt så att de kan rapportera tillbaka om information såsom strömförbrukning och andra övervakningssignaler. Detta utlovar högre effektivitet i kraftdistributionsnäten (dvs. större tillgång till kraft till bostäder och fabriker till lägre kostnad), och kommer att tillåta distribuerad kraftproduktion såsom lokala sol- och vindkraftverk. Den kommer att nå in i hembaserade enheter och bör därför, utöver skalbarhet och snabb kommunikation, ägnas stor uppmärksamhet åt SG-säkerheten [4]. Eftersom SG-kommunikationen kommer att baseras på nuvarande nätverksteknik, kommer samma säkerhetsproblem som ofta uppstår i konventionella nät också att vara vanliga i SG. I själva verket, cyberhot såsom distribuerad överbelastning (DDoS) attacker kommer sannolikt att ha mer inverkan på SG kommunikation på grund av inblandning av så mycket elektrisk utrustning på konsumentsidan. Genom tidig prognostisering av skadliga hot mot SG, kan det vara möjligt att vidta snabba åtgärder för att skydda apparater från att äventyras av angriparen. För att upprätta en sådan prognosram måste vi emellertid ta hänsyn till det faktum att människor inte är tänkta att störa M2M-kommunikationen. Istället, maskinerna inom SG bör ha en lämplig ram för att förutsäga eller varna om skadliga händelser, avvikelser, och misslyckanden a priori. Maskinerna i SG kan hittas i olika typer av nätverk, såsom hem, byggnad, och grannskap-breda nätverk. De smarta mätare som används i dessa olika nätverk kan användas för att bilda ett nätverk för informationsutbyte. Sådant informationsutbyte kan utgöra en viktig resurs för att utveckla globala och lägliga bedömningar av framväxande skadliga hot mot kommunikation i allmänhetens intresse. Medan smarta mätare bör autentisera andra smarta mätare och enheter, själva autentiseringssystemet kan riktas av DDoS angripare. I den här artikeln, Vi överväger spridningen av en mask i en SG som kompromissar ett antal maskiner (dvs, smarta mätare, elektriska apparater), som börjar skicka skadlig autentisering förfrågningar till offer smarta mätare. Sådana fall som observerats i ett SG-nät anmäls till dess hierarkiskt ovanför nätet, vilket i sin tur förmedlar informationen till Smart rutnät ger den största tillväxtpotentialen på maskin-till-maskin marknaden idag. Med tanke på de senaste framstegen inom M2M-teknik förväntas de smarta mätare/sensorer som används i smarta nät inte kräva mänsklig inblandning i att karakterisera kraftbehov och energidistribution. Dessa många sensorer kan rapportera tillbaka information såsom strömförbrukning och andra övervakningssignaler. Men, SG, eftersom det omfattar ett energistyrnings- och distributionssystem, kräver snabb respons på skadliga händelser såsom distribuerad överbelastning attacker mot smarta mätare. I den här artikeln, vi modellerar skadliga och / eller onormala händelser, som kan äventyra säkerheten och integriteten för smarta nätanvändare, som en Gaussian process. Baserat på denna modell föreslås ett nytt system för tidig varning för att förutse skadliga händelser i SG-nätverket. Med varningssystemet, SG kontrollcentralen kan förutsäga sådana skadliga händelser, vilket gör det möjligt för SG att reagera på förhand och minska den eventuella effekten av skadlig aktivitet. Vi kontrollerar effektiviteten hos det föreslagna systemet för tidig varning genom datorbaserade simuleringar.
Till exempel Fadlullah et al. REF undersökte upptäckten av skadliga aktiviteter inom smart nätkommunikation och föreslog ett system för tidig varning.
An early warning system against malicious activities for smart grid communications
{'venue': 'IEEE Network', 'journal': 'IEEE Network', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}