用于检测网络攻击和预测电力系统中级联故障的混合式人工智能框架

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Hybrid AI framework for detecting cyberattacks and predicting cascading failures in power systems

电力网格SCADA系统面临网络攻击与级联故障风险，本文提出融合XGBoost、Transformer和图神经网络的多模型检测框架，有效识别已知及未知攻击并预测故障传播，实验准确率达98.6%。

　　电力系统作为现代基础设施的核心组成部分，其稳定性和安全性至关重要。随着数字化技术的广泛应用，电力系统越来越多地依赖于监督控制系统与数据采集（SCADA）系统进行实时监控与控制。然而，这种技术进步也使得电力系统成为网络攻击的主要目标。SCADA系统不仅承担着收集实时数据、识别异常、远程管理电力流动等关键功能，还通过其结构化和高度互联的特性，使得系统一旦遭受攻击，可能引发连锁反应，导致大规模停电或系统崩溃。因此，如何有效检测和预测这些攻击引发的连锁失效，成为当前电力系统安全研究的重要课题。

在当前的研究中，作者提出了一种创新的多模型框架，结合了XGBoost、Transformer和图神经网络（GNNs）三种先进的机器学习模型，以提升对新型或已有攻击的识别能力，并准确预测其对电力系统的连锁影响。这一框架的引入，旨在应对传统单一模型在处理复杂、动态和多源数据时的局限性。通过整合不同模型的优势，该框架不仅能够检测已知攻击模式，如数据注入攻击、远程跳闸命令注入攻击和继电器设置更改攻击，还能发现未知威胁，并预测其在电网系统中的传播路径和影响范围。这种方法的核心在于利用GNNs对电网结构进行建模，捕捉节点间的复杂依赖关系；利用XGBoost对已知攻击模式进行高效分类；利用Transformer对时间序列数据进行深度分析，从而识别出潜在的新攻击类型。

SCADA系统在电力系统中的重要性不容忽视。它通过远程终端单元（RTUs）、可编程逻辑控制器（PLCs）、人机界面（HMIs）和通信网络，为电网运行提供了实时监控、数据采集和远程控制的功能。这些功能使电网运营商能够实时掌握系统运行状态，及时发现异常并采取相应措施。然而，随着SCADA系统与云计算平台、IP网络和物联网（IoT）设备的深度融合，其安全风险也显著增加。现代攻击手段日益复杂，不仅包括传统的恶意软件，还涉及人工智能驱动的攻击、对抗性机器学习和供应链攻击等新型威胁。这些攻击往往能够绕过传统安全措施，如基于签名的入侵检测系统（IDS）和静态规则监控，从而对电网造成严重破坏。

在这一背景下，现有的安全解决方案主要集中在两个方面：一是通过验证攻击签名来检测已知攻击，二是通过预测攻击引发的连锁失效来隔离受损组件。然而，这两种方法在面对新型攻击或复杂攻击模式时，往往表现出一定的局限性。例如，基于签名的检测方法难以应对未见过的攻击类型，而预测连锁失效的方法则可能在处理大规模数据时面临计算效率和准确性的问题。因此，作者提出了一种融合多种模型的解决方案，以弥补单一模型的不足，提高检测的全面性和预测的准确性。

为了实现这一目标，作者设计了一个多层次的检测系统，其中GNNs用于建模电网结构，捕捉节点之间的依赖关系，从而预测连锁失效的传播路径。XGBoost则被用于识别已知攻击模式，通过分析历史攻击数据和系统特征，实现对攻击类型的高效分类。Transformer模型则专注于分析时间序列数据，识别出在SCADA系统中可能存在的新型攻击模式。这三种模型的结合，不仅提高了检测的准确性，还增强了系统对未知攻击的适应能力。通过在真实世界数据集上的严格测试，该框架展现了卓越的检测性能，同时在新攻击识别和连锁失效预测方面也表现出色。实验结果显示，该框架在多源数据集上的准确率高达98.6%，F1分数达到0.98，显著优于单一模型的基线表现。

在实施过程中，作者采用了改进的IEEE标准测试系统作为实验平台，该系统包含了物理层和网络层的详细结构。物理层包括相互连接的母线、输电线路、发电机和负载，而网络层则模拟了SCADA系统的通信网络，连接了现场设备（如PMUs和RTUs）与控制中心。通过这种综合的仿真环境，作者能够更真实地反映电网在遭受攻击后的运行状态，并验证所提出框架的有效性。此外，作者还详细描述了模型的训练、验证和测试过程，确保了实验的严谨性和结果的可靠性。

从实际应用的角度来看，这一多模型框架的提出，为电力系统的安全防护提供了新的思路和方法。传统的安全措施往往难以应对复杂多变的攻击模式，而该框架通过整合不同类型的模型，能够更全面地识别攻击行为，并预测其可能引发的连锁反应。这不仅有助于电网运营商及时采取应对措施，避免大规模停电，还能为电力系统的长期安全规划提供数据支持和决策依据。此外，该框架的可扩展性也为未来进一步优化和升级提供了可能性，使其能够适应不断变化的网络环境和新的攻击手段。

然而，这一研究也存在一定的挑战和局限性。首先，电网系统的复杂性和动态性使得数据的获取和处理变得困难。不同类型的攻击可能对系统产生不同的影响，因此需要大量的真实数据进行训练和验证。其次，模型的集成和优化需要大量的计算资源和时间，如何在保证检测性能的同时，提高计算效率，是未来研究的一个重要方向。此外，电网系统的实际运行环境可能受到多种因素的影响，如天气变化、设备老化等，这些因素可能会干扰模型的检测结果，因此需要进一步研究如何提高模型的鲁棒性。

总的来说，该研究提出了一种创新的多模型框架，结合了GNNs、Transformer和XGBoost三种先进的机器学习模型，以提升对电力系统中新型或已有攻击的检测能力，并预测其可能引发的连锁失效。通过在真实世界数据集上的实验验证，该框架展现了卓越的性能，为电力系统的安全防护提供了新的解决方案。然而，未来的进一步研究仍需关注数据获取、模型优化和系统鲁棒性等方面，以确保该框架能够有效应对不断演变的网络威胁，保障电力系统的稳定运行。