[论文解读] Vulnerability Assessment of N-1 Reliable Power Systems to False Data Injection Attacks

Zhigang Chu, Jiazi Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2019

Smart Grid Security and Resilience参考文献 17被引用 4

一句话总结

该论文提出了一种攻击者-防御者双层线性规划（ADBLP），用于评估 $N-1$ 可靠电力系统在最大化系统预想故障后线路潮流的虚假数据注入（FDI）攻击下的脆弱性。通过利用安全约束经济调度（SCED）建模系统调度员的响应，并采用改进的 Benders' 分解算法，研究结果表明，智能 FDI 攻击可在不被检测到的情况下引发目标输电线路的物理过载。在德克萨斯州 2000 节点系统上的仿真显示，在预想故障下，目标线路的过载最高可达 112.2%。

ABSTRACT

This paper studies the vulnerability of large-scale power systems to false data injection (FDI) attacks through their physical consequences. Prior work has shown that an attacker-defender bi-level linear program (ADBLP) can be used to determine the worst-case consequences of FDI attacks aiming to maximize the physical power flow on a target line. Understanding the consequences of these attacks requires consideration of power system operations commonly used in practice, specifically real-time contingency analysis (RTCA) and security constrained economic dispatch (SCED). An ADBLP is formulated with detailed assumptions on attacker's knowledge, and a modified Benders' decomposition algorithm is introduced to solve such an ADBLP. The vulnerability analysis results presented for the synthetic Texas system with 2000 buses show that intelligent FDI attacks can cause post-contingency overflows.

研究动机与目标

• 评估大规模 $N-1$ 可靠电力系统在利用实时预想故障分析（RTCA）和安全约束经济调度（SCED）的虚假数据注入（FDI）攻击下的物理脆弱性。
• 建模攻击者为发动不可观测 FDI 攻击以绕过不良数据检测器并操纵系统状态估计所需的知识与约束条件。
• 为建模攻击者目标与系统调度员 SCED 响应的非凸攻击者-防御者双层线性规划（ADBLP）开发高效的求解方法。
• 量化此类攻击的最坏物理后果，包括预想故障后的线路过载以及非目标支路的意外越限。

提出的方法

• 构建攻击者-防御者双层线性规划（ADBLP），其中上层建模攻击者最大化目标线路潮流的目标，下层建模在 RTCA 生成的安全约束下系统调度员的 SCED 响应。
• 对攻击者知识提出详细假设，包括对系统接线图、线路限额、预想故障场景的访问，以及观察或预测 RTCA 和 SCED 结果的能力。
• 利用 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件将 ADBLP 重述为互补约束的数学规划（MPEC），再通过互补松弛性的 big-M 重构方法进一步重述为混合整数线性规划（MILP）。
• 提出一种改进的 Benders' 分解算法，以高效求解大规模 ADBLP，通过将问题分解为主问题与子问题来处理双层结构。
• 在攻击向量上引入 $l_1$-范数和 $l_0$-范数约束，以建模可检测性与稀疏性，将攻击幅度与负荷重新分布的可检测性关联起来。
• 在合成的 2000 节点德克萨斯州电力系统上验证了攻击模型与求解方法，模拟了在注入虚假测量值下的 RTCA 和 SCED 响应。

实验结果

研究问题

• RQ1 攻击者需要具备何种知识水平，才能设计出不可观测的 FDI 攻击，成功操纵 SCED 并在 $N-1$ 可靠系统中引发物理线路过载？
• RQ2 如何将最坏情况下的 FDI 攻击建模为双层优化问题，其中攻击者最大化目标线路潮流，而系统调度员通过 SCED 做出响应？
• RQ3 此类攻击的物理影响是什么，包括预想故障后的过载以及非目标支路的意外越限？
• RQ4 如何高效求解大规模系统（如 2000 节点德克萨斯模型）中的非凸且计算复杂的 ADBLP？
• RQ5 如何通过负荷转移与攻击向量稀疏性指标量化 FDI 攻击的可检测性？

主要发现

• 基于所提出的 ADBLP 的攻击设计在德克萨斯州系统中成功在 25 条目标支路中的 8 条引发了预想故障后的过载，其中最高物理过载达到 112.2%，出现在预想故障 ln-2054-5236 下的目标线路 ln-2025-2055。
• 尽管攻击者仅针对一条线路，但攻击在另外四条支路上也引发了意外越限，表明其对目标以外系统造成了级联物理影响。
• 对线路 ln-2025-2055 的攻击导致了 112.2% 的预想故障后潮流，证明了智能 FDI 攻击可绕过 $N-1$ 安全约束。
• 成功攻击中攻击向量的 $l_0$-范数在 90 至 461 之间，表明仅需操纵少量测量值即可造成显著的物理破坏。
• 系统调度员在网络安全状态中未发现任何异常（即系统表现安全），而物理系统却经历了严重过载，证实了攻击的不可观测性。
• 研究识别出特定线路如 ln-6188-7305 和 ln-7233-7251 极其脆弱，在攻击下物理潮流超过 105%，表明其需加强防护。