A Case Study of an Industrial Power Plant under Cyberattack: Simulation and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
For critical infrastructures, technological developments regarding real-time data transmission and processing improve the system’s operability and reliability. However, vulnerabilities are introduced in the case of implementing new remote access methods or where redundancy is low. At the national level, most critical infrastructures are connected, and, therefore, achieving a level of security and resilience is based on identifying a multitude of risks. In this respect, the reduction of risk to acceptable levels directly affects the quality of citizens’ lives and decreases losses in the industry. This study starts from the threats to power systems, namely cyberattacks, which are much more dangerous, although less visible, to operators, and almost invisible to the public or the media. From this point of view, it was proved that the most vulnerable parts of the power system were human–machine interfaces, electrical equipment, Surveillance, Control, and Data Acquisition (SCADA) systems. This paper’s main achievements include the simulation of cyberattacks on existing electrical equipment from a petrochemical plant (case study), which consists of modifying the remote data transmitted by the SCADA system. Two locations were submitted to simulated cyberattacks that were considered critical for the overall plant operation. Furthermore, the changes that occur following each fault resulting from the cyberattack and the influence of the electrical parameter changes upon the process flow were analyzed. Furthermore, by using Electrical Power System Analysis Software—ETAP—the changes that occur following each fault due to the cyberattack and the influence of the electrical parameter changes upon the process flow were analyzed. By considering the two malfunction events, the resilience assessment of the system was analyzed. In the second case, only partial resilience action, up to 40%, restored the operability of the industrial power plant.
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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 ».