基于蠕虫传播和FDI的电力信息物理协同攻击策略
文献类型：期刊论文
| 作者 | 冯晓萌; 孙秋野; 王冰玉; 高嘉文 |
| 刊名 | 自动化学报
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| 出版日期 | 2022 |
| 卷号 | 48期号:10页码:2429-2441 |
| 关键词 | SIR蠕虫模型 虚假数据注入 信息物理联合仿真 电力系统状态估计 Q学习 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c190574 |
| 英文摘要 | 随着信息技术与现代电力系统的结合日趋紧密,通信系统异常和网络攻击均可能影响到电力系统的安全稳定运行.为了研究工控蠕虫病毒对电网带来的安全隐患,本文首次建立了基于马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)的电力信息物理系统跨空间协同攻击模型,该模型同时考虑通信设备漏洞被利用的难易程度为代价以及对电力网络的破坏程度为收益两方面因素,能够更有效地识别系统潜在风险.其次,采用Q学习算法求解在该模型下的最优攻击策略,并依据电力系统状态估计的误差值来评定该攻击行为对电力系统造成的破坏程度.最后,本文在通信8节点-电力14节点的耦合系统上进行联合仿真,对比结果表明相较单一攻击方式,协同攻击对电网的破坏程度更大.与传统的不考虑通信网络的电力层攻击研究相比,本模型辨识出的薄弱节点也考虑了信息层的关键节点的影响,对防御资源的分配有指导作用. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56263]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 冯晓萌,孙秋野,王冰玉,等. 基于蠕虫传播和FDI的电力信息物理协同攻击策略[J]. 自动化学报,2022,48(10):2429-2441. |
| APA | 冯晓萌,孙秋野,王冰玉,&高嘉文.(2022).基于蠕虫传播和FDI的电力信息物理协同攻击策略.自动化学报,48(10),2429-2441. |
| MLA | 冯晓萌,et al."基于蠕虫传播和FDI的电力信息物理协同攻击策略".自动化学报 48.10(2022):2429-2441. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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