Impact of Denial-of-Service Cyberattacks on Hydrogen Refueling Stations in An Integrated Transportation and Electric Power System
Notice bibliographique
Résumé
Expanding hydrogen stations is vital for green energy and reducing carbon emissions, but their high costs require efficient operation. Integrating these stations with transportation and power systems can help use excess renewable energy effectively, generate profits, and provide grid services. However, this integration involves sharing sensitive data with the Energy Management System (EMS), which can expose the system to cyberattacks, potentially affecting financial stability and slowing down growth. This paper examines the impact of Denial-of-Service (DoS) cyberattacks on the profitability of hydrogen refueling stations (HRSs). First, the effect of DoS on each critical information signal is analyzed. Based on the signals' vulnerability to cyberattacks, a Distributed Denial-of-Service (DDoS) model is developed to target multiple signals simultaneously, amplifying financial losses for the stations. The results show that a DoS attack on a single signal of hydrogen tank State of Charge (SOC), hydrogen station demand, and grid services signals can cause a damage of 4-5%, 9-10.5%, and 29% respectively, while a DDoS attack over local station measurements can reduce revenue up to 17%. In both cases, the profitability of the hydrogen station falls below the acceptable margin.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».