[논문 리뷰] Co-Simulation Framework For Network Attack Generation and Monitoring

Oceane Bel, Joonseok Kim외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 30.

Distributed and Parallel Computing SystemsComputer Science인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 전력망의 현실적인 하드웨어 없는 사이버-물리 시뮬레이션을 가능하게 하는 컨테이너 기반 공동 시뮬레이션 프레임워크 NATI[P]G를 제시한다. 이 프레임워크는 GridLAB-D, HELICS, NS-3를 통합하여 운영되며, 응용 계층에서 DNP3를 이용한 맨인더미들어 공격를 시연한다. 결과적으로, 그리드-포밍 인버터는 공격 상황에서도 더 안정적으로 유지되며, 최적화된 커패시터 및 발전기 설정을 통해 분리 후 약 두 분 이내로 주파수를 복구시킬 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Resilience assessment is a critical requirement of a power grid to maintain high availability, security, and quality of service. Most grid research work that is currently pursued does not have the capability to have hardware testbeds. Additionally, with the integration of distributed energy resources, the attack surface of the grid is increasing. This increases the need for reliable and realistic modeling techniques that are usable by the wider research community. Therefore, simulation testbeds have been used to model a real-world power grid topology and measure the impact of various perturbations. Existing co-simulation platforms for powergrid focus on a limited components of the overall system, such as focusing only on the dynamics of the physical layer. Additionally a significant number of existing platforms need specialized hardware that may be too expensive for most researchers. Finally, not many platforms support realistic modeling of the communication layer, which requires use of Supervisory Control and Data Acquisition communication protocol such as DNP3 while modeling cybersecurity scenarios. We present Network Attack Testbed in [Power] Grid (NATI[P]G), (pronounced natig), a standalone, containerized, and reusable environment to enable cyber analysts and researchers to run different cybersecurity and performance scenarios on powergrid. Our tool combines GridLAB-D, a grid simulator, HELICS, a co-simulation framework, and NS-3, a network simulator, to create an end-to-end simulation environment for the power grid. We demonstrate use cases by generating a library of datasets for several scenarios. These datasets can be used to detect cyberattacks at the cyber layer, and develop counter measures to these adverse scenarios.

연구 동기 및 목표

• 통신 계층 모델링이 가능한 현실적인 시뮬레이션을 지원하는 접근성 있고 종단 간 공동 시뮬레이션 플랫폼의 부족을 해결한다.
• 특히 응용 계층에서의 복잡한 사이버공격을 시뮬레이션하고 분석할 수 있도록, 고비용 또는 전용 하드웨어가 필요 없는 분포 전력망에 대한 연구를 가능하게 한다.
• 마이크로그리드 및 분포 전력망을 위한 다양한 사이버보안 및 복원성 평가 시나리오를 지원하는 재사용 가능한 컨테이너 기반 테스트베드를 개발한다.
• 침입 탐지, 위험 평가, 대응 전략 개발을 위한 후속 연구를 지원하기 위해 시뮬레이션된 공격 시나리오에서 유래한 기준 데이터셋을 제공한다.
• 실제 전력망 동작, 특히 주파수 안정성과 인버터 반응을 악성 조건 하에서도 모델링할 수 있는 가능성을 입증한다.

제안 방법

• 전력 시스템 동역학을 위해 GridLAB-D를, 네트워크 수준의 통신 및 공격 시뮬레이션을 위해 NS-3를, 공동 시뮬레이션의 기반으로서 시간과 데이터를 동기화하기 위해 HELICS를 통합한다.
• NS-3에서 DNP3 프로토콜 명령어(예: Pref 및 Qref 값 수정)를 사용하여 응용 계층에서 맨인더미들어 공격를 구현하여 인버터 제어에 대한 사이버 침입을 시뮬레이션한다.
• 스타 및 링 토폴로지 등을 포함한 다양한 네트워크 구성에 영향을 미치는 공격 영향을 평가하기 위해 토폴로지 구성 파일을 정의한다.
• 연구자들이 사용할 수 있도록 Docker를 활용한 컨테이너화를 통해 NATI[P]G를 독립형, 재사용 가능하고 이식 가능한 환경으로 배포한다.
• 그리드 분리 사고를 시뮬레이션하고, 다양한 제어 파rameter 설정 하에서 주파수 편차와 전압 안정성을 측정한다.
• 시뮬레이터에서 시간 시리즈 데이터셋을 수집하고 분석하여 공격 유발 이상 현상 탐지 및 대응 전략 평가를 수행한다.

Figure 1 : Overview of the co-simulation environment with interactions between HELICS, GridLAB-D and NS3. Each node uses the DNP3 protocol to communicate. The control center, where the Open Platform Communications (OPC) server is located, is responsible for control a region of the grid network. The

실험 결과

연구 질문

• RQ1 맨인더미들어 공격 중 조작된 Pref 및 Qref 값에 대해 그리드-팔로잉 및 그리드-포밍 인버터는 어떻게 다르게 반응하는가?
• RQ2 마이크로그리드가 사이버공격로 인해 분리되었을 경우, 주파수 편차를 최소화하는 발전기 및 커패시터 설정은 무엇인가?
• RQ3 전용 하드웨어 없이도 공동 시뮬레이션 프레임워크 내에서 현실적인 DNP3 기반 응용 계층 공격를 효과적으로 모델링하고 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ4 네트워크 토폴로지(예: 스타 대 비대칭 링)는 분포 전력망에서 사이버 유발 교란의 전파 및 탐지에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 NATI[P]G 프레임워크는 복원성 모델 학습 및 검증을 위한 재현 가능하고 데이터가 풍부한 데이터셋을 얼마나 잘 생성할 수 있는가?

주요 결과

• 그리드-포밍 인버터는 조작된 Pref 및 Qref 값에 대해 뛰어난 복원성을 보였으며, 공격 이전 수준으로 출력 전압을 성공적으로 복구시켰다. 반면 그리드-팔로잉 인버터는 불안정성에 더 취약하였다.
• 발전기 출력을 300 kW로 감소시키고, 각 상당 600 kVAr로 커패시터 크기를 증가시키자, 분리 후 약 두 분 이내로 주파수가 정상 수준으로 복귀하였다. 이는 효과적인 대응 조치임을 시사한다.
• 스타 및 링 토폴로지 양쪽 모두에서 동일한 최적화된 발전기 및 커패시터 설정이 유사한 주파수 복구 성능을 보였으며, 이는 대응 전략의 확장 가능성에 기여한다.
• 공격 상황에서 인버터 42에 연결된 부하에서 측정된 전류는 더 높은 피크와 더 낮은 trough를 보였으며, 이는 스타 토폴로지에서 관찰된 패tern과 일치하여 일관된 공격 서명을 나타낸다.
• 분리 시 주파수 반응은 초도 상승 후 느린 상승을 보이다가 약 140초에 안정화되며, 이는 공격 하에서 시스템의 동적 복구 과정을 반영한다.
• 프레임워크는 실시간 데이터 스트림에서 사이버공격 유발 이상 현상을 성공적으로 탐지하여, 데이터 기반 침입 탐지 시스템 개발을 지원한다.

Figure 2 : Microgrid setup for experimentation, using the IEEE feeder model as described by Ashok et al. [ 8 ] . We use this setup to run the cyber attacks and collect data on how the attacks impact the performance of the power grid. The attack conducts a man-in-the-middle attack on two inverters in