Cognitive Risk Control for Mitigating Cyber-Attack in Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we extend our previous research on uniting the Cognitive Dynamic Systems (CDS) and the Smart Grid (SG) by introducing Cognitive Risk Control (CRC). The CDS is a structured physical model and research tool inspired by certain features of the brain. The CRC is an advanced feature of the CDS that embodies the concept of predictive adaptation allowing it to bring risk under control in situations involving unexpected or abnormal uncertainty such as a cyber-attack. The False Data Injection (FDI) attack is a special class of cyber-attack targeting the SG that is able to bypass the traditional bad data detection techniques. Here we will demonstrate how the entropic state, which is the objective function of the CDS, is able to detect and bring FDI attacks under control under the action of CRC. Through Task-Switch control, the CDS is able to switch on a new executive with different set of actions that affects the system configuration to bring the risk under control during an attack. With the CDS acting as the supervisor of the SG, simulations are carried out on a 4 bus-system and IEEE 14-bus system to demonstrate the capability of CRC when faced with FDI attacks. The results show that this system has great potential for future SG systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».