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基于貝葉斯序貫博弈模型的智能電網信息物理安全分析
  • 點擊數:4316     發布時間:2019-04-04 13:17:00
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隨著新技術和更容易獲取的能源數據的使用,智能電網將受到多種攻擊的威脅,安全性變得尤為重要。智能電網的諸多安全問題會出現在通信網絡和物理設備這兩個層面,例如注入壞數據和收集客戶隱私信息的網絡攻擊,攻擊電網物理設備的物理攻擊等。網絡攻擊者通過攻擊智能電網的網絡系統,獲得未經授權的特權來控制物理過程的功能。物理攻擊者通過攻擊智能電網的物理設備,導致電網在發電、輸電、配電、用電等環節中斷以及電力系統拓撲結構的改變等。
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信息物理系統 (Cyber-physical system, CPS) 這一概念是由美國科學家 Gill 于2006 年在美國國家科學基金委員會上提出的,被認為有望成為繼計算機、互聯網之后世界信息技術的第三次浪潮,其核心是 3Cs (Computation, communication, control) 的融合。智能電網是利用信息技術優化從供應者到消費者的電力傳輸和配電網絡。作為一種信息物理系統,智能電網由物理設備和負責數據計算與通信的網絡組成,將 3Cs 技術融合貫穿于發電、輸電、配電和用電四大環節,用以提升電網的各項性能指標,包括穩定性、有效性、可靠性、安全性等。

隨著新技術和更容易獲取的能源數據的使用,智能電網將受到多種攻擊的威脅,安全性變得尤為重要。智能電網的諸多安全問題會出現在通信網絡和物理設備這兩個層面,例如注入壞數據和收集客戶隱私信息的網絡攻擊,攻擊電網物理設備的物理攻擊等。網絡攻擊者通過攻擊智能電網的網絡系統,獲得未經授權的特權來控制物理過程的功能。物理攻擊者通過攻擊智能電網的物理設備,導致電網在發電、輸電、配電、用電等環節中斷以及電力系統拓撲結構的改變等。

目前,智能電網的網絡安全性研究已經取得了顯著成績,如孫秋野等[1]指出,能源互聯網作為一個融合信息系統與物理能源系統的綜合復雜網絡,控制優化相對復雜,且因與互聯網的相似性,使得能源互聯網信息物理安全將成為網絡研究熱點問題之一。Luo 等[2]研究了虛假數據注入攻擊下,大規模智能電網系統的網絡安全問題,提出了一種基于觀測器的算法,通過使用實時同步相量測量來檢測和隔離網絡攻擊。Hasan 等[3]研究了資源受限的智能電網中的網絡安全規劃問題,為能源 SCADA 系統提出了一個基于中心的信任系統配置方案,利用中心性測量提升安全保護。近年來使用博弈論分析智能電網安全的研究越來越多。Hewett 等[4]在攻擊者和安全管理者之間構建了雙人非零和的完全信息動態博弈,通過逆向歸納法求出納什均衡解。當系統遭遇攻擊時,防護者根據納什均衡解能夠及時地做出準確的決策。Maharjan等[5]提出了一種公用事業公司和終端用戶之間的斯塔克伯格博弈方法,分析了智能電網的需求響應管理,最大化事業公司的收入和每個用戶的收益。Ma 等[6]利用多動態博弈策略分析電力市場中的擁塞攻擊。攻擊者通過擁塞攻擊減少攜帶測量信息的信道數量來操縱區域邊際價格,從而獲得盈利。防護者能夠保證采用有限數量的信道就可以進行信息交付。

以上針對智能電網安全性的研究,大多數沒有考慮同時存在網絡攻擊和物理攻擊兩種類型攻擊者的情形。針對系統管理員 (防護者) 如何確定攻擊者的類型,從而選擇最優防護策略的安全問題,本文提出一種貝葉斯序貫博弈模型來確定攻擊者的類型,從而選擇最優防護策略,為系統管理員 (防護者) 及時地提供決策分析。首先,對事先不確定類型的攻擊者和防護者構建靜態貝葉斯博弈模型。通過海薩尼轉換,使得防護者知道攻擊者類型的概率分布,將不完全信息博弈轉換成完全信息博弈進行分析。防護者以μ的概率知道攻擊者類型是網絡攻擊,其中,μ可以通過智能電網的網絡組件和物理組件占整個電網系統的比值計算。經過貝葉斯博弈分析,可以根據攻擊者類型為網絡攻擊的概率和貝葉斯納什均衡解,確定攻擊者的類型。

其次,考慮了攻擊者和防護者之間的序貫博弈模型,能夠有效地幫助防護者進行決策分析。利用逆向歸納法分別對兩種類型的攻擊者和防護者之間的序貫博弈樹進行分析,根據均衡路徑選擇最優策略。通過貝葉斯博弈和序貫博弈樹分析,確定攻擊者的類型,并且根據均衡路徑可以得到攻擊者的相對最優攻擊策略和防護者的相對最優防護策略,為保證智能電網的安全運行提供參考。

參考文獻

[1] 孫秋野, 滕菲, 張化光. 能源互聯網及其關鍵控制問題. 自動化學報, 2017, 43(2): 176-194.

[2] Luo X Y, Yao Q, Wang X Y, Guan X P. Observer-based cyber attack detection and isolation in smart grids. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2018, 101: 127-138.

[3] Hasan M M, Mouftah H T. A study of resource-constrained cyber security planning for smart grid networks. In: Proceedings of the 2016 IEEE Electrical Power and Energy Conference. Ottawa, Canada: IEEE, 2016. 1-6.

[4] Hewett R, Rudrapattana S, Kijsanayothin P. Cyber-security analysis of smart grid SCADA systems with game models. In: Proceedings of the 9th Annual Cyber and Information Security Research Conference. Oak Ridge, Tennessee, USA: ACM, 2014. 109-112.

[5] Maharjan S, Zhu Q Y, Zhang Y, Gjessing S, Basar T. Dependable demand response management in the smart grid: a Stackelberg game approach. IEEE Transactions on Smart Grid, 2013, 4(1): 120-132.

[6] Ma J H, Liu Y T, Song L Y, Han Z. Multiact dynamic game strategy for jamming attack in electricity market. IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 6(5): 2273-2282.

作者簡介

李 軍, 上海大學機電工程與自動化學院博士研究生. 主要研究方向為信息物理系統, 智能電網安全, 博弈論. 本文通信作者. 

李 韜, 華東師范大學數學科學學院教授. 2009 年獲得中國科學院數學與系統科學院博士學位. 主要研究方向為隨機系統, 信息-物理多主體系統, 博弈論. 

來源:自動化學報

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