基于异常检测的智能电网 AMI 电力过载网络攻击检测框架
密码学与安全
2024-07-04 v1 信号处理
摘要
高级表计基础设施（AMI）是智能电网的关键组件之一。它提供了用于管理计费和电力消耗的交互式服务，但也引入了新的网络攻击向量。尽管电力过载网络攻击对智能电网 AMI 的毁灭性和严重性影响甚大，但文献中很少有研究对其进行针对性研究。本文提出了一个基于回归决策树的两级异常检测框架。所提出的检测方法利用能源消耗的规律性和可预测性，在整个社区和每个家庭中构建参考消耗模式。使用参考消耗模式可无论攻击者的策略如何，检测电力过载网络攻击，因为它们会导致消耗模式发生剧烈变化。对能源消耗负荷的持续两级监控允许高效、早期检测网络攻击。我们在来自爱尔兰 500 名客户的真实世界公开数据集上进行了大规模实验。我们从原始数据中提取了用于训练能源消耗模式的相关属性。评估结果表明，我们的方法在检测率、误报率方面均表现出高，性能优于现有解决方案。
引用
@article{arxiv.2407.03264,
title = {Anomaly-based Framework for Detecting Power Overloading Cyberattacks in Smart Grid AMI},
author = {Abdelaziz Amara Korba and Nouredine Tamani and Yacine Ghamri-Doudane and Nour El Islem karabadji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.03264},
year = {2024}
}