AMI 净计量系统中虚假读数攻击的检测
密码学与安全
2020-12-04 v1 机器学习
摘要
在智能电网中，恶意用户可能入侵其智能电表（SM）以上报虚假读数，从而非法获取经济利益。上报虚假读数不仅给公用事业公司造成巨额财务损失，还可能因所报读数被用于能源管理而降低电网性能。本文是首个在净计量系统中研究该问题的工作，其中使用一个智能电表上报消耗功率与发电功率之差。首先，我们通过处理真实的功耗与发电数据集，为净计量系统准备了良性数据集。然后，我们提出了一套针对净计量系统定制的新型攻击以创建恶意数据集。此后，我们对数据进行分析，发现了净电表读数与来自可信源（如太阳辐照度与温度）的相关数据之间的时间相关性及读数间相关性。基于数据分析，我们提出了一种通用的多数据源深度混合学习检测器来识别虚假读数攻击。我们的检测器在所有用户的净电表读数及来自可信源的数据上进行训练，通过学习它们之间的相关性来提升检测器性能。其原理在于，尽管攻击者可以上报虚假读数，但他无法操纵太阳辐照度与温度值，因为这些超出其控制范围。我们进行了大量实验，结果表明我们的检测器能以高检测率和低误报识别虚假读数攻击。
引用
@article{arxiv.2012.01983,
title = {Detection of False-Reading Attacks in the AMI Net-Metering System},
author = {Mahmoud M. Badr and Mohamed I. Ibrahem and Mohamed Mahmoud and Mostafa M. Fouda and Waleed Alasmary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.01983},
year = {2020}
}