Auto-SGCR：基于 IEC 61850 标准模型的智能电网网络情景模仿自动生成

电网数字化使其在过去十年中更容易受到网络攻击。为应对新兴攻击向量并确保关键基础设施的可靠性，迭代的网络安全测试至关重要。此外，这些测试可用于评估网络安全配置、对various attack vectors的网络安全措施有效性，以及培训防御系统的智能电网网络安全专家。广泛的实验有助于缩小学术研究与实际生产环境之间的差距。高保真的网络情景模仿环境至关重要，因为使用生产环境进行此类实验和培训往往不可行。然而，网络情景模仿环境的设计与实现需要对基础设施物理与网络层面的深入知识，而且设置和维护成本也较高。此外，现有的大多数智能电网网络情景模仿环境都是作为单一专有系统设计的，在可配置性、可访问性、可移植性和可复现性方面都有限。为解决这些挑战，本文提出了一种自动化智能电网网络情景模仿生成框架。首先，定义了一种面向人类和机器的基于 XML 的建模语言，称为智能电网建模语言（SG-ML），其集成了 IEC 61850 系统配置语言文件。随后，开发了用于解析 SG-ML 模型文件并自动实例化功能智能电网网络情景模仿环境的工具链。开发的 SG-ML 模型可以轻松共享和/或修改，以再现或定制任何网络情景模仿环境。通过大型配电站模型案例演示了 Auto-SGCR 的应用。该工具链以及示例 SG-ML 模型已开源。