[論文レビュー] Optimal Data Attacks on Power Grids: Leveraging Detection & Measurement Jamming

Deepjyoti Deka, Ross Baldick+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2015

Smart Grid Security and Resilience参考文献 9被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、状態推定の検出を回避するため、不正データインジェクションと測定ジャミングを組み合わせた、電力系統における新たな「検出可能なジャミング攻撃」フレームワークを提案する。ジャミングが攻撃コストを顕著に低減することを示しており、特にジャミングコストがデータインジェクションコストの半分未塔のとき顕著である。また、変動するジャミングコスト下での攻撃最適化を目的としたグラフカットに基づくアルゴリズムを導入する。

ABSTRACT

Meter measurements in the power grid are susceptible to manipulation by adversaries, that can lead to errors in state estimation. This paper presents a general framework to study attacks on state estimation by adversaries capable of injecting bad-data into measurements and further, of jamming their reception. Through these two techniques, a novel `detectable jamming' attack is designed that changes the state estimation despite failing bad-data detection checks. Compared to commonly studied `hidden' data attacks, these attacks have lower costs and a wider feasible operating region. It is shown that the entire domain of jamming costs can be divided into two regions, with distinct graph-cut based formulations for the design of the optimal attack. The most significant insight arising from this result is that the adversarial capability to jam measurements changes the optimal 'detectable jamming' attack design only if the jamming cost is less than half the cost of bad-data injection. A polynomial time approximate algorithm for attack vector construction is developed and its efficacy in attack design is demonstrated through simulations on IEEE test systems.

研究の動機と目的

• 測定ジャミングが電力系統における最適な検出可能なデータ攻撃に与える影響を分析すること。
• 検出を回避するため、不正データインジェクションとジャミングを組み合わせたコスト効率の良い攻撃フレームワークを開発すること。
• ジャミングが従来の隠れた攻撃と比較して、最適攻撃設計を顕著に変化させる条件を特定すること。
• 変動するジャミングコスト下での最適攻撃ベクトルを構築する多項式時間近似アルゴリズムを設計すること。
• 検出可能なジャミング攻撃に対する電力系統のレジリエンスを評価し、従来の隠れた攻撃モデルと比較すること。

提案手法

• 最適な検出可能なジャミング攻撃を、必要十分な実行可能性条件に基づくグラフカット問題として定式化する。
• ジャミングコストの範囲を2つの区間に分割：データインジェクションコストの半分未満とそれ以上の領域で、それぞれ異なるグラフカット定式化を要請する。
• 多項式時間計算量を持つ再帰的最小カットに基づく近似アルゴリズムを開発し、最適攻撃ベクトルを計算する。
• フェーザー測定値および電力フロー測定値を用いたIEEE 14バスおよび57バステストシステムを用い、異なるジャミングコストとインジェクションコスト比における攻撃性能をシミュレートする。
• 混合整数プログラミングとグラフ理論的手法を用いて、測定値の改ざんおよび通信遮断をモデル化する。
• 安全（改ざん不可能）な測定値の割合を変化させながら、攻撃コストと実行可能性を評価し、システムの耐性を測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 測定ジャミングの導入が、従来の隠れた攻撃と比較して、検出可能なデータ攻撃の最適設計にどのように影響を与えるか？
• RQ2 どのような条件下でジャミングが検出可能な攻撃のコストを顕著に低減するか？
• RQ3 ジャミングコストとデータインジェクションコストの関係は、最適攻撃戦略の転換を引き起こすか？
• RQ4 検出可能なジャミング攻撃を防ぐために必要な安全測定値の数は、隠れた攻撃に比べてどのように異なるか？
• RQ5 多項式時間アルゴリズムは、異なるシステム構成下で最適な検出可能なジャミング攻撃ベクトルを効果的に近似できるか？

主な発見

• ジャミングコストがデータインジェクションコストの半分未満の場合、最適な検出可能なジャミング攻撃コストは、最適な隠れた攻撃コストのおおよそ半分にまで低下する。
• ジャミングコストがデータインジェクションコストの半分を超えると、最適攻撃設計は標準的な検出可能な攻撃に戻り、さらなるコスト低減は得られない。
• 検出可能なジャミング攻撃を防ぐために必要な安全測定値の数は、測定グラフのエッジ数に比例するが、隠れた攻撃とは異なり、バス数に比例するのではなく、そのように変化する。
• IEEE 14バスおよび57バスシステムにおけるシミュレーション結果から、ジャミングコストが低い場合、検出可能なジャミング攻撃は、ジャミングを伴わない検出可能な攻撃よりも平均的に低い攻撃コストを達成することが示された。
• 提案された再帰的最小カットアルゴリズムは、多項式時間複雑性で最適攻撃ベクトルを効果的に近似でき、テストケース全体で優れた性能を示した。
• このフレームワークは、測定ジャミングが従来の隠れた攻撃に基づくレジリエンス指標を著しく損なうことを明らかにした。なぜなら、従来は安全と見なされていた領域でも、実際に攻撃が可能になるからである。