基于临界边界指数的预防性和检测后防御方法：用于抵御电力系统能源资源中的虚假数据注入攻击

《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》：Critical Boundary Index-Based Preventive and Post-Detection Defense Approach against False Data Injection Attacks in Power Systems Energy Resources

　　

摘要：

随着分布式能源资源（DERs）的广泛采用，集成DERs的电力系统中的网络安全已成为一个严峻挑战。本文提出了一种基于关键边界指数（CBI）的预防性和检测后防御方法，用于应对分布式能源系统中的虚假数据注入攻击（FDIAs）。该方法利用作者先前开发的电压稳定性指数CBI的固有抗攻击能力，既能预防攻击的影响，又能实现高灵敏度的攻击后数据篡改检测。本文定量评估了各种电压稳定性监测方法对FDIAs的防御效果，并将CBI与传统电压稳定性指数进行了对比。验证使用了IEEE标准测试系统（5节点和118节点），模拟了两种类型的FDIA场景：规避检测型和误导型。结果表明，当使用CBI进行监测时，攻击者试图通过虚假数据注入导致电压下降的能力显著降低（使用CBI时为±50 MW/Mvar，而使用传统指数时为±150 MW/Mvar），同时系统电压保持在稳定范围内（高于约0.95 p.u.）。此外，CBI的检测灵敏度比传统指数高出1.5到2倍。值得注意的是，CBI即使在面对那些通过虚假手段提升电压稳定性指数的复杂攻击时也能有效检测出来，而这些攻击使用传统方法难以发现。这些仿真结果证实，所提出的方法在限制攻击者能力的同时，提供了比传统电压稳定性监测方法更高的检测灵敏度。基于这些发现，该方法对即使是微小的数据篡改也能表现出高灵敏度，为集成DERs的电力系统提供了结合预防和检测的多层防御机制。

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