Virtualized Experiential Learning Platform for Substation Automation and Industrial Control Cybersecurity
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid spread and advent of Industry 4.0 tools and technologies, including LoT, Machine Learning, cloud, virtualization, and digital twins, many organizations around the globe have recently started to either retrain their workforce or hire experts from other industries with relevant experience to incorporate such technologies into their systems. In many cases, this transition requires hands-on experience that could be gained through hands-on training programs. However, providing such programs has become challenging with remote working routines. A Virtualized Experiential Learning Platform (VELP) has been developed recently by BCIT's Smart Microgrid Applied Research Team with the support of Future Skills Centre and industrial partners in order for trainees to get hands-on experience in critical energy infrastructure studies such as substation automation systems, microgrids, and industrial control cybersecurity. Through virtualization technologies such as digital twins, real-time simulation, and cloud, trainees can gain an adequate level of experience working with virtualized as well as physical assets and systems remotely. This paper primarily reviews VELP's features and functionalities. It then describes the steps for developing a reliable and secure virtualized experiential learning platform. Last but not least, the paper explains VELP's tools for industrial control cybersecurity training and proposes a cyber-secure topology with its components to keep such virtualization platforms cyber-secure against cyber threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».