A Real-time Monitoring Architecture for Enhanced Cybersecurity in the EV Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Electric Vehicles (EV) have experienced a tremendous rise in popularity as they offer a sustainable alternative to conventional vehicles. However, the EV ecosystem is a complex system consisting of many interconnected components such as the EV Charging Station (CS) and the EV Charging Station Management System (CSMS). Given its connection to the smart grid and its direct impact on the transportation sector, securing the EV ecosystem is essential and requires the design of novel monitoring solutions. Previous studies proposed single-component detection mechanisms that cannot detect all potential anomalies across the system. Our work addresses this issue through the combination and correlation of monitoring data collected from the different EV ecosystem components. Our objective is to develop a real-time monitoring platform for attack detection in the public EV charging ecosystem that is based on the extension of the IEC 62351-7:2017 Network and System Management (NSM) standard. By adopting an international security standard, we ensure the monitoring platform is compatible with international power systems. To validate the utility of the approach, we integrate the monitoring framework with a real-time EV charging cosimulation testbed and discuss how it can be used to detect EV-based cyberattacks.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».