MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1770527767 · doi:10.1109/tetc.2013.2296440

A Framework for Modeling Cyber-Physical Switching Attacks in Smart Grid

2013· article· en· W1770527767 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Emerging Topics in Computing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCyber-physical systemComputer scienceSmart gridComputer securityGridVulnerability (computing)Distributed computingElectric power systemIntrusion detection systemCircuit breakerAdversaryElectricityCritical infrastructurePower (physics)EngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Security issues in cyber-physical systems are of paramount importance due to the often safety-critical nature of its associated applications. A first step in understanding how to protect such systems requires an understanding of emergent weaknesses, in part, due to the cyber-physical coupling. In this paper, we present a framework that models a class of cyber-physical switching vulnerabilities in smart grid systems. Variable structure system theory is employed to effectively characterize the cyber-physical interaction of the smart grid and demonstrate how existence of the switching vulnerability is dependent on the local structure of the power grid. We identify and demonstrate how through successful cyber intrusion and local knowledge of the grid an opponent can compute and apply a coordinated switching sequence to a circuit breaker to disrupt operation within a short interval of time. We illustrate the utility of the attack approach empirically on the Western Electricity Coordinating Council three-machine, nine-bus system under both model error and partial state information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle