12、机器学习助力网络物理电力系统安全

机器学习助力网络物理电力系统安全

1. 引言

随着网络与物理层的融合日益加深，现代电力系统中网络组件的部署迅速增加，这使得系统更容易受到网络攻击。网络攻击会严重影响能源使用的安全性，在极端情况下甚至可能导致大规模停电。例如，2019 年 3 月 10 日委内瑞拉发生的全国性停电，以及 2015 年 12 月 23 日乌克兰三个地区发电厂遭受的协同破坏性网络攻击。

传统的防御技术大多依赖物理模型和明确的数学公式来识别异常，但由于网络物理电力系统（CPPS）的高度复杂性和不确定性，这些方法往往难以应用，导致可扩展性和准确性较差。为了解决这些问题，机器学习（ML）技术提供了新的途径来分析 CPPS 的安全问题，并更有效地应对潜在威胁。

2. 整体概述

这里将全面研究机器学习技术在维护 CPPS 网络安全方面的应用。具体内容包括：
- 介绍 CPPS 中的攻击与防御框架，并与经典电力系统进行比较。
- 分析 ML 在 CPPS 中的应用，重点研究马尔可夫决策过程（MDP）和生成对抗网络（GAN）算法。
- 探讨 ML 在 CPPS 领域的潜在研究方向。

3. 攻击与防御框架

3.1 攻击方法

CPPS 中的网络攻击主要集中在窃听、数据操纵和流量异常，可分为以下几种类型：
- 窃听攻击 ：这是一种被动攻击，攻击者观察组件节点的机密信息，如位置、公钥、私钥和密码。这些信息随后可被用于后续的主动攻击，渗透终端测量设备和控制设备，导致 CPPS 出现异常甚至恶化。
- 虚假数据注入攻击（FDI） </