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Enregistrement W4212926081 · doi:10.1109/jetcas.2022.3151645

Incomplete Information Stochastic Game Theoretic Vulnerability Management for Wide-Area Damping Control Against Cyber Attacks

2022· article· en· W4212926081 sur OpenAlexafffund
Qingyang Li, Shichao Liu, Xiaozhe Wang, Hicham Chaoui

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensMcGill UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVulnerability (computing)Game theoryComplete informationControl (management)Computer securityComputer scienceStochastic processMathematical economicsEconomicsMathematicsStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While securing wide-area damping controllers (WADCs) against cyber attacks becomes critical, most existing efforts deal with model-based attacks. A smart attacker may not follow the prescribed models and can intelligently change the attack actions. To tackle this challenge, this work proposes a stochastic game theoretic framework that can model the dynamic interaction between the attacker (a jammer) and the defender (intrusion detector in the WADC) with the player’s type uncertainty to optimally manage the vulnerability of the power system. Uniquely, the always opponent assumption of the other player made in most of the existing works is removed as this assumption may lead to serious resource waste due to the high over-defense rate. In this incomplete information stochastic game, the attacker intelligently jams the communication links between phasor measurement units (PMUs) and WADCs, while the intrusion detection of the WADCs is considered as the defense action. The vulnerability level of the power system resulted from the attack and defense actions in the cyber-layer is indexed by the trace of the observability Gramian. Therefore, the proposed stochastic game framework provides a cyber-physical view to make the optimal cyber-layer intrusion detection system (IDS) triggering strategy for the WADC. As the types of the other player are unknown to the defender, a Bayesian based posterior type belief update method is proposed for the defender to update the type belief about the opponent by the boundary probability based on the Bayesian Nash Equilibrium. The proposed cyber-layer IDS triggering strategy is tested and compared with other game approaches on the IEEE 39-bus 10-generator system. Simulation results show that the proposed approach can achieve the same defense performance compared to the complete information stochastic game while reducing the over-defense rate from 40% to 16%.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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