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Enregistrement W4389888435 · doi:10.1109/cgee59468.2023.10352032

A Comprehensive Review of Cyber Security Enhancements for PMU Communications in Microgrids

2023· review· en· W4389888435 sur OpenAlexaff
Saeed Sanati, Innocent Kamwa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityComputer scienceIntrusion detection systemSmart gridCommunications systemCyber-attackTelecommunications networkEncryptionAuthentication (law)Secure communicationNetwork securityComputer networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phasor Measurement Units (PMUs) are crucial components for monitoring the operational conditions of smart grids. As the PMU communication network often spans a wide area, it is susceptible to cyber-attacks. The current communication standard for PMU communication, IEEE C37.118.2, lacks explicit security measures to defend PMU data against cyber threats. The absence of robust security measures leaves the PMU communication network vulnerable to potential disruptions. A compromise in the integrity of transmitted PMU data can have severe consequences, such as grid outages. To address these challenges, this paper presents a comprehensive review of existing literature on cyber security enhancements for PMU communications. The review focuses on identifying vulnerabilities and potential threats to PMU systems and explores various techniques and strategies proposed to mitigate these risks. Topics covered include secure communication protocols, intrusion detection systems, encryption algorithms, authentication mechanisms, and anomaly detection techniques. By providing an overview of the current state of research, this review aims to highlight the importance of securing PMU communications and identify future directions for enhancing cyber security in this domain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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