Cyber Attack-Aware Security Hardening of Time Synchronization Technologies in WAMPAC Systems
Notice bibliographique
Résumé
Synchrophasor-based wide-area monitoring, protection, and control (WAMPAC) applications have been recently prevalent in modern power systems to counteract system-wide operational concerns. However, the functionality of the WAMPAC application is significantly contingent on the precision and integrity of time-synchronization mechanisms which are vulnerable to time-synchronization attacks (TSAs). To counter TSAs targeting WAMPAC applications, this paper proposes a preventive countermeasure by attack-aware security hardening of time synchronization technologies (TSTs) in substations houses critical phasor measurement units (PMUs). The attack-aware security hardening problem is formulated as a bi-level operator-attack model. This model aims to minimize post-TSA error of the PMU-based AC state estimation (ACSE), a critical module for a majority of WAMPAC applications, by optimal allocating a set of security hardening respecting the limited operator budget. The operator layer obtains security hardening strategy and under-TSA system states while the attacker layer optimizes attack vector and manipulated phasor measurements. Using the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) approach, the developed model is recast to a single-level quadratic mixed-integer linear problem tackle-able using mathematical solvers. The numerical results on the IEEE 39-Bus test system demonstrate that the proposed preventive countermeasure can significantly reduce the attacker’s ability to maliciously impact ACSE module.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».