关于利用强化学习攻击与防御负荷频率控制
系统与控制
2024-02-14 v1 系统与控制
摘要
电网因其对社会的关键性而成为网络攻击者的诱人目标。随着网络攻击日益复杂，有效的电网防御将受益于主动识别漏洞和攻击策略。我们开发了一种基于深度强化学习的方法，用于识别负荷频率控制中的漏洞，该过程是维护电网安全和可靠性的重要环节。我们展示了我们的方法如何合成涉及虚假数据注入和负荷切换的多种攻击，同时明确攻击与威胁模型——从而深入揭示潜在攻击策略及其影响。我们讨论了如何利用我们的方法测试电网漏洞。此外，我们的方法可用于生成数据以指导防御策略的设计并开发攻击检测方法。为此，我们设计并比较了（基于深度学习的）有监督攻击检测器与无监督异常检测器，以凸显基于已识别攻击策略开发防御策略的优势。
引用
@article{arxiv.2303.15736,
title = {On the Use of Reinforcement Learning for Attacking and Defending Load Frequency Control},
author = {Amr S. Mohamed and Deepa Kundur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15736},
year = {2024}
}