[논문 리뷰] Cyber Risk Analysis of Combined Data Attacks Against Power System State Estimation

Kaikai Pan, André Teixeira외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 28.

Smart Grid Security and Resilience참고 문헌 24인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 전력 시스템 상태 추정에서 통합성 및 가용성 공격의 병합된 위험 분석 프레임워크를 제안하며, 취약성, 탐지 확률, 영향을 평가하기 위해 혼합정수선형계획문제(MILP)로 모델링한다. 병합 공격가지 순수 가짜 데이터 주입(FDI) 공격보다 자원을 더 적게 소비하고 탐지 확률이 더 낮으며, 특히 공격자 지식이 제한된 경우에 더 높은 전체 시스템 신뢰성 위협을 초래함을 입증한다.

ABSTRACT

Understanding smart grid cyber attacks is key for developing appropriate protection and recovery measures. Advanced attacks pursue maximized impact at minimized costs and detectability. This paper conducts risk analysis of combined data integrity and availability attacks against the power system state estimation. We compare the combined attacks with pure integrity attacks - false data injection (FDI) attacks. A security index for vulnerability assessment to these two kinds of attacks is proposed and formulated as a mixed integer linear programming problem. We show that such combined attacks can succeed with fewer resources than FDI attacks. The combined attacks with limited knowledge of the system model also expose advantages in keeping stealth against the bad data detection. Finally, the risk of combined attacks to reliable system operation is evaluated using the results from vulnerability assessment and attack impact analysis. The findings in this paper are validated and supported by a detailed case study.

연구 동기 및 목표

• 전력 시스템 상태 추정에 대한 통합성 및 가용성 공격의 위험을 분석하기 위해.
• 순수 가짜 데이터 주입(FDI) 공격과 비교하여 병합 공격의 취약성, 탐지 확률, 영향력을 비교하기 위해.
• 제한된 공격자 지식 하에서 취약성 평가를 위한 보안 지수를 개발하기 위해.
• 취약성 및 영향도 지표를 통합하여 시스템 안정 운영에 대한 전체 위험을 평가하기 위해.
• 구조적 불확실성이 있는 DC 전력 시스템 모델을 대상으로 한 사례 연구를 통해 프레임워크를 검증하기 위해.

제안 방법

• 제한된 시스템 모델 지식 하에서 공격 자원과 탐지 확률을 결정하기 위해 취약성 평가를 혼합정수선형계획문제(MILP) 문제로 수립한다.
• 구조적 불확실성 하에서 병합 공격의 탐지 확률을 계산하기 위해 검정 통계 분포의 이론적 근사치를 사용한다.
• 혼잡 상태 추정으로 인한 부하 추정 오차를 정량화하기 위해 공격 영향도 지표를 도입한다.
• 공격 비용을 동일하게 가정(C_A = C_I)하여 병합 공격와 FDI 공격 간 직접 비교가 가능하도록 위험 지표를 정규화한다.
• 가우시안 노이즈와 5%의 잘못된 경고율을 가진 악성 데이터 탐지(BDD)를 갖춘 DC 전력 시스템 모델을 사용하여 공격 시나리오를 시뮬레이션한다.
• 이론적 탐지 확률을 시뮬레이션에서의 경험적 결과를 통해 검증하여 분석적 접근의 신뢰성을 확인한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 공격자 지식 하에서 병합된 통합성 및 가용성 공격의 탐지 확률은 순수 FDI 공격과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ2 병합 공격의 최소 공격 자원 요구량은 부정확 측정 수준에서 FDI 공격에 비해 어떻게 되는가?
• RQ3 동일한 크기에서 병합 공격과 FDI 공격 간 부하 추정에 대한 공격 영향은 어떻게 다를까?
• RQ4 병합 공격의 취약성과 영향도 평가를 통합했을 때 시스템 신뢰성에 대한 전체 위험은 어떻게 되는가?
• RQ5 공격 비용이 동일하거나 가용성 공격 비용이 통합성 공격 비용보다 낮을 경우 병합 공격의 위험 지표는 FDI 공격의 위험 지표를 초월하는가?

주요 결과

• 제한된 공격자 지식 하에서 병합 공격는 FDI 공격보다 탐지 확률이 낮으며, 특히 가용성 공격에 대해 하나의 측정값만 손상시키는 경우(k_a=1)와 통합성 공격에 대해 열 개의 측정값을 손상시키는 경우(k_d=10)에 특히 두드러진다.
• (1,10)-튜플 병합 공격는 낮은 크기(0.15 p.u. 및 0.25 p.u.)에서도 도용성 유지와 더 높은 영향력을 기록한다.
• 병합 공격의 탐지 확률은 k_a가 작을수록 감소함을 보이며, 이는 적은 수의 통합성 공격를 사용할 경우 가용성 공격가 도용성을 크게 향상시킴을 시사한다.
• 특히 (1,10) 및 (2,9) 튜플의 병합 공격 위험 지표는 모든 크기에서 FDI 공격의 위험 지표를 초월하며, 이는 시스템 운영에 대한 전체 위험도가 더 높음을 시사한다.
• 가용성 공격 비용이 통합성 공격 비용보다 낮을 경우에도 위험 우선순위는 변화하지 않으며, 병합 공격는 더 적은 자원으로 공격를 수행하고 더 큰 영향을 미침을 보여준다.