[论文解读] Protecting the Grid against IoT Botnets of High-Wattage Devices

Saleh Soltan, Prateek Mittal+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 11, 2018

Smart Grid Security and Resilience参考文献 29被引用 4

一句话总结

本文提出 SAFE 和 IMMUNE 算法，用于在经济调度中计算鲁棒的发电机运行点，防止因高功率设备的物联网僵尸网络发动的 MAD（需求操纵）攻击后线路过载。引入 $αD$-鲁棒性以量化韧性，并提供高效的多项式时间方法，验证在二次控制期间是否能清除线路过载，从而确保攻击场景下的电网稳定性。

ABSTRACT

We provide methods to prevent line failures in the power grid caused by a newly revealed MAnipulation of Demand (MAD) attacks via an IoT botnet of high-wattage devices. In particular, we develop two algorithms named Securing Additional margin For generators in Economic dispatch (SAFE) Algorithm and Iteratively MiniMize and boUNd Economic dispatch (IMMUNE) Algorithm for finding robust operating points for generators during the economic dispatch such that no lines are overloaded after automatic primary control response to any MAD attacks. In situations that the operating cost of the grid in a robust state is costly (or no robust operating points exist), we provide efficient methods to verify--in advance--if possible line overloads can be cleared during the secondary control after any MAD attacks. We then define the $αD$-robustness notion for the grids indicating that any line failures can be cleared during the secondary control if an adversary can increase/decrease the demands by $α$ fraction. We demonstrate that practical upper and lower bounds on the maximum $α$ for which the grid is $αD$-robust can be found efficiently in polynomial time. Finally, we evaluate the performance of the developed algorithms and methods on realistic power grid test cases. Our work provides the first methods for protecting the grid against potential line failures caused by MAD attacks.

研究动机与目标

• 应对高功率设备的物联网僵尸网络通过 MAD 攻击突然改变需求而对电网造成的不稳定威胁。
• 开发计算高效的算法，以寻找在任何 MAD 攻击后均能防止线路过载的鲁棒发电机运行点。
• 提供工具，提前验证 MAD 攻击引起的临时线路过载是否能在二次控制期间被清除，从而确保系统韧性。
• 引入 $αD$-鲁棒性概念，以量化在 MAD 攻击下电网仍保持安全的最大允许需求扰动（$\alpha$）。
• 确保所提方法具备可扩展性与高效性，具有多项式时间复杂度，适用于实际测试系统的部署。

提出的方法

• 开发 SAFE 算法，通过求解单个线性规划（LP）问题，计算在任何 MAD 攻击后均能防止线路过载的鲁棒发电机运行点。
• 提出 IMMUNE 算法，一种迭代方法，通过求解一系列带自适应更新的 LP 问题，逐步收敛至比 SAFE 更低成本的鲁棒运行点。
• 将 $αD$-鲁棒性定义为一种正式准则，表示当攻击者将需求增加或减少 $\alpha$ 的比例时，所有由此引发的线路过载均能在二次控制期间被清除。
• 引入 $\hat{\alpha}$，即 $\alpha^{\max}$ 的可计算上界，通过单个 LP 问题求得，以高效估计最大安全 $\alpha$。
• 开发 $\alpha^{(\beta)}$ 和 $\alpha^{(\gamma,\beta)}$ 作为 $\alpha^{\max}$ 的更紧致下界，通过带自适应步长 $\lambda$ 的迭代 LP 问题计算，以提升收敛速度与精度。
• 使用暴力搜索与在 IEEE 测试系统上的数值评估，验证边界与算法的效率与准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否能高效计算经济调度中的鲁棒发电机运行点，以防止任何 MAD 攻击后的线路过载？
• RQ2 电网调度员如何提前验证 MAD 攻击引起的临时线路过载是否能在二次控制期间被清除？
• RQ3 在 MAD 攻击下电网仍保持安全的最大允许需求扰动 $\alpha$ 是多少？如何高效地界定 $\alpha^{\max}$？
• RQ4 所提方法是否能在具有多项式时间复杂度与实际可扩展性的现实电力系统中应用？
• RQ5 在不同测试系统中，所提边界（$\hat{\alpha}$、$\alpha^{(\beta)}$、$\alpha^{(\gamma,\beta)}$）在精度与计算成本上的表现如何比较？

主要发现

• SAFE 算法通过单个 LP 问题计算鲁棒运行点，确保在任何 MAD 攻击后均无线路过载，且保证可行性。
• IMMUNE 算法通过迭代优化，生成比 SAFE 更低成本的鲁棒运行点，使用最优步长 $\lambda=1.1$ 时，最快仅需 3 次迭代即可收敛。
• 通过单个 LP 问题在多项式时间内计算出的上界 $\hat{\alpha}$，在大多数测试案例中（包括 IEEE 14-bus (f)、14-bus (u)、30-bus 和 NE 39-bus 系统）对 $\alpha^{\max}$ 提供了非常接近的估计。
• 在 IEEE 57-bus (f) 系统中，$\hat{\alpha} = 0.2$，而 $\alpha^{\max} < 0.09$，表明即使不紧致，$\hat{\alpha}$ 仍是可靠的上界。
• 下界 $\alpha^{(\beta)}$ 和 $\alpha^{(\gamma,\beta)}$ 显著优于 $\alpha^*$，在 NE 39-bus 系统中 $\alpha^{(\gamma,\beta)} = \hat{\alpha}$，意味着精确恢复了 $\alpha^{\max}$。
• 在 IEEE 30-bus 系统中，当 $\alpha = 0.31$ 时，SAFE 和 IMMUNE 均无法找到鲁棒运行点，但由于 $\alpha < \alpha^{\max} = 0.37$，二次控制可清除过载，证实了该方法的实际可用性。