RiskISM: A Risk Assessment Tool for Substations
Notice bibliographique
Résumé
Securing substations is crucial in ensuring unimpeded operations within the Smart Grid. Accordingly, one such measure that is taken to ensure a substation’s security is risk assessment. Identifying the most critical devices within the substation is crucial in mitigating the substation’s operational downtime during an attack. Also, it is possible to use the outcome of risk assessment as input to trust models. Most risk assessment tools require extensive profiling of the substation and its components as well as being modified to suit a substation under study. In this paper, we present RiskISM, a risk assessment tool for substations that implements certain stages of Interpretive Structural Modeling (ISM). It profiles, from the substation architecture, each substation device’s unique identification, device classification, device type and functional influence to determine its criticality level. The tool’s output is the criticality-based colour-coding of each device and the visualization of the extent of functional influence each device has within the substation. It is this functional influence that determines the extent to which an attack on the device cascades when it is compromised. We believe utility providers can use the tool’s output as input to progressively implement defence mechanisms. We also believe that the output of this tool can be used as input to trust models and we have reserved this for future work.
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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 ».