Cybersecurity in maritime power systems: A comprehensive review of cyber threats and mitigation techniques
Notice bibliographique
Résumé
Integration of communication networks and Shipboard Microgrids (SHMGs) brings significant benefits in the advanced control, monitoring, and remote diagnostics, particularly facilitating the data exchange between various generation components, such as sustainable energy resources, energy storage systems, and connected loads. However, the utilization of communication technologies brings serious cyber-security challenges that highly threaten maritime power systems from a security and stability perspective. This paper aims to present a comprehensive review of cybersecurity issues in marine power systems. Vulnerable points of the system to cyber-attacks, such as phasor measurement units and area control error channels are elaborated. Prevalent attacks in the load frequency control, such as denial of service and false data injection, covert attacks, and reply attacks are discussed. Recent detection/mitigation mechanisms in the cybersecurity field to tackle various cyber-attacks have been introduced. In the detection part, various observers, such as the Kalman filter, Luenberger observer, and machine learning algorithms are studied. In the mitigation mechanism, various methodologies, such as active disturbance rejection control and model predictive control are presented. This survey reviews the recent cyber-security developments and challenges in SHMG, and it is helpful for contemporary researchers in the field of cybersecurity in maritime power systems.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».