[論文レビュー] Local Cyber-Physical Attack for Masking Line Outage and Topology Attack in Smart Grid

Hwei-Ming Chung, Wen-Tai Li+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 24, 2018

Smart Grid Security and Resilience参考文献 19被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、送電線を物理的に断線させた後、SCADAシステムに誤ったデータを注入することで、その停電を隠ぺいし、制御センターに別の場所の仮想停電を検出させることで、サイバー物理的攻撃を提起する。攻撃はAC潮流モデルと線路停電分配係数（LODF）を用いて状態推定をだますもので、系統の接続構造の誤報を引き起こし、連鎖的故障のリスクを高める。

ABSTRACT

Malicious attacks in the power system can eventually result in a large-scale cascade failure if not attended on time. These attacks, which are traditionally classified into \emph{physical} and \emph{cyber attacks}, can be avoided by using the latest and advanced detection mechanisms. However, a new threat called \emph{cyber-physical attacks} which jointly target both the physical and cyber layers of the system to interfere the operations of the power grid is more malicious as compared with the traditional attacks. In this paper, we propose a new cyber-physical attack strategy where the transmission line is first physically disconnected, and then the line-outage event is masked, such that the control center is misled into detecting as an obvious line outage at a different position in the local area of the power system. Therefore, the topology information in the control center is interfered by our attack. We also propose a novel procedure for selecting vulnerable lines, and analyze the observability of our proposed framework. Our proposed method can effectively and continuously deceive the control center into detecting fake line-outage positions, and thereby increase the chance of cascade failure because the attention is given to the fake outage. The simulation results validate the efficiency of our proposed attack strategy.

研究の動機と目的

• 送電線を物理的に断線させつつ、実際の停電を隠ぺいして制御センターをだます統合的サイバー物理的攻撃戦略を開発すること。
• 線路停電分配係数（LODF）行列を用いて攻撃に適した脆弱な送電線を同定すること。
• AC潮流モデルに基づく偽のデータ注入機構を設計し、異なる線路に仮想停電を模倣させる。
• 潮流方程式と物理法則に準拠することで、状態推定および不正データ検出システムに検出されないようにすること。
• 攻撃が系統の観測可能性に与える影響と、誤った接続構造情報が連鎖的故障を引き起こす可能性を評価すること。

提案手法

• 攻撃は、システム内での標的送電線（実際の停電線 $l_o$）の物理的断線から開始される。
• AC潮流モデルを用いてSCADA測定値に偽のデータを注入し、複素電力潮流 ($ar{S}_l$) と電圧大きさ ($W_j$) を変更して、別の線路（$l_m$）に仮想停電を模倣する。
• BFSアルゴリズムを用いて、実際の停電の周囲の局所的接続性を持つ母線を特定することで、攻撃領域を同定する。
• 最も効果的な標的線路を、線路停電分配係数（LODF）行列を用いて選定し、観測可能性の破壊を最大限にすることを目的とする。
• 修正された測定値は潮流方程式とキルホフの法則を満たすように設計され、一貫性を確保するとともに、不正データ検出を回避する。
• 送電損失は $Z_l C_l$ を用いて計算され、MATPOWERからの実際の損失と比較され、モデルの正確性を検証し、検出可能な差を最小限に抑える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サイバー層の偽データ注入を用いて、物理的線路停電をどのように隠ぺいし、制御センターに別の線路が停電していると誤認させることが可能か？
• RQ2 このような統合的攻撃に適した脆弱な送電線を特定するための基準は何か？
• RQ3 AC潮流モデルを用いて、システムの物理法則を保持しつつ検出不能な偽データを生成するにはどの程度の精度が必要か？
• RQ4 攻撃は系統の観測可能性および状態推定の正確性にどのように影響を与えるか？
• RQ5 送電損失の誤計算が、リアルタイム監視における攻撃の検出可能性に与える影響は何か？

主な発見

• 提案された攻撃は、制御センターが別の線路に仮想停電を検出させることで、実際の線路停電を効果的に隠ぺいし、接続構造情報の汚染に成功した。
• 14母線系では影響要因 $O_{ ext{inf}}$ が2.32%、118母線系では1.71%にとどまり、検出可能な誤差が最小限であることが示された。
• 潮流方程式および物理法則に準拠しているため、標準的な状態推定および不正データ検出メカニズムでは攻撃が検出されない。
• DCモデルと比較して、電圧大きさおよび無効電力の正確なモデリングが可能であるため、ACモデルの使用は検出を回避する上で重要である。
• シミュレーションおよびシステム応答解析を通じて、初期故障を引き起こし、それが連鎖的故障に発展する可能性があることが示された。
• 攻撃の統計的特性は通常のシステム状態と異なるため、変化点検出や歴史的データとの比較が、将来的な対策として有効である可能性がある。