Securing Substations with Trust, Risk Posture, and Multi-Agent Systems: A Comprehensive Approach
Notice bibliographique
Résumé
The Smart Grid is an IT-integrated power grid that generates, transmits, and distributes electricity to households and businesses. The substation is a crucial element of the Smart Grid’s operation, which adjusts voltages during the entire process. The integration of IT has increased in the substation’s attack surfaces. Sophisticated attacks such as the Pipeline APT contain multi-protocol modules for various devices. Performance constraints make substations a unique case; hence it is challenging to implement encryption and intrusion detection systems. We believe trust can tackle this problem. We present an improved trust model that detects protocol-based attacks toward an IED/SCADA HMI. This model is included within a multi-agent-based trust management system that computes the substation’s risk posture. Our proposed design was implemented in a Docker-based testbed environment with a SOC-influenced dashboard to provide real-time updates. The implementation was subjected to three attack scenarios: external attack, internal attack from compromised SCADA HMI, and internal attack from a compromised non-trusted IED. We observed that our model was robust against all attacks except for the baseline replay and delay response attacks. Detecting these attacks will be considered for future work as well as trust transferability. Our institute’s website provides a publicly available dataset containing captures of our MAS testbed.
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 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 ».