信息物理系统中的负荷改变攻击建模

信息物理系统（CPS）存在于许多场景中，服务于无数目的。例如物联网（IoT），或嵌入家电中的传感软件，甚至是测量并响应智能电网电力需求的专用仪表。由于其普适性，它们通常被选作更大范围网络安全攻击的目标。此类攻击引发系统范围的破坏，并针对机密性、完整性、可用性等某一关键方面或其组合。我们的论文聚焦于一种特定且令人不安的攻击：协调的恶意软件感染 IoT 单元被恶意用于同步开启或关闭高功率电器，从而影响电网的一次控制管理。我们的模型可扩展至更大的（智能）电网、主动建筑以及类似基础设施。我们的方法对包含各类电厂的理论电网建模了协调负荷改变攻击（CLCA），亦称 GridLock 或 BlackIoT。其采用连续时间马尔可夫链，其中电厂与僵尸网络等元素在正常或攻击情形下被建模，以评估 CLCA 对依赖电力的基础设施的影响。我们在一个供电方（如电厂）遭受僵尸网络攻击的场景中展示了我们的建模方法。我们展示了我们的建模方法如何量化僵尸网络攻击的影响，并可抽象用于任何涉及智能电网电力负荷管理的 CPS 系统。我们的结果表明，通过优先选择电厂类型，攻击的影响可能改变：特别地，我们找到了影响最大的攻击时机，并展示了不同策略如何影响其成功率。我们还根据当前需求与攻击强度找到了应使用的最佳发电机。