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Enregistrement W2891411705 · doi:10.1109/jsyst.2018.2866465

Optimization of Trust Node Assignment for Securing Routes in Smart Grid SCADA Networks

2018· article· en· W2891411705 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 Systems Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSCADAComputer scienceSmart gridComputer networkNetwork packetDistributed computingSoftware deploymentNetwork topologyComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The move toward a smart power grid has widened the range of cyber vulnerabilities in supervisory control and data acquisition (SCADA) systems. Specialized security hardening devices, such as the trust systems, are being developed to protect energy SCADA networks from possible cyberattacks. The trust systems are network security resources that monitor and act on malicious packets. A node is said to be a trust node when it is equipped with a trust system. This paper investigates the optimal security deployment problem in resource-constrained SCADA networks. It proposes two deployment schemes for inline security devices: 1) link coverage maximization; and 2) minimal path tolerance (MPT). The first scheme focuses on the overall monitoring coverage. It is formulated as a quadratic assignment problem. The second scheme focuses on the hop distance between consecutive trust nodes. It uses a heuristic approach that deploys trust nodes in a distributive manner. The proposed schemes are evaluated considering the IEEE test case topologies under various scenarios. Numerical results demonstrate that the proposed schemes are capable of achieving their primary goals. They also reveal a performance tradeoff between the proposed schemes in the highly resource-constrained scenarios where MPT offers a better distributiveness.

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 enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,421

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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