JP2018032382A - 偽データ注入攻撃を検出するための方法及びシステム - Google Patents

偽データ注入攻撃を検出するための方法及びシステム Download PDF

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Abstract

【課題】電力グリッド変電所に対する偽データ注入攻撃を検出する為の方法及びシステムを提供する。【解決手段】偽データ注入攻撃を検出するためのシステム２００は、それぞれがコンポーネントをモニターし、コンポーネントに関連する測定データを表す信号を生成するように構成される１つ又は複数のセンサを含む。システムは、同様に、フォールト検出コンピュータデバイスを含む。フォールト検出コンピュータデバイスは、１つ又は複数のセンサから測定データを表す信号を受信し、コンポーネントに関連するフォールトのフォールト指示を受信し、測定データに基づいてコンポーネントについてのプロファイルを生成し、生成済みプロファイルに基づいてフォールト指示の正確度を決定する。【選択図】図２

Description

本発明の分野は、一般に、偽データ注入攻撃を検出することに関し、特に、電力グリッド変電所に対する偽データ注入攻撃を検出するための方法及びシステムに関する。
サイバーセキュリティは、信頼性のあるユーティリティ管理についての重大な問題である。ユーティリティがスマートグリッドに向かうにつれて、サイバー攻撃についての可能性が増加する。スマートグリッドシステムは、通信がデバイス間で伝送される多くの機会を提供する。各デバイスは、悪意のあるアクターがスマートグリッドシステム内に攻撃を導入することを可能にする脆弱性が導入される機会を増加させる。
１つの例示的なサイバー攻撃は、偽データ注入攻撃であり、その攻撃は、スマートグリッドシステム又は他のコンピュータベースシステム等のシステムに偽データを導入する。しばしば、この攻撃が使用されて、システムが正常運転中に通常実施しないと思われる動作を行わせる。例えば、攻撃は、変電所遮断器がトリップするように仕向けるように構成される偽センサデータを導入する場合がある。特に、電圧及び電流が正常運転パラメータ内にある場合がある間に、偽データは、システムが、電圧及び／又はアンペア数が安全運転パラメータを超えていると判定するように仕向け、それにより、フォールト状態を防止又は軽減するため、電気グリッドの一部分を非通電にするように仕向ける場合がある。代替的に、偽データは、システムの一部が絶縁されるべきであることを状態が実際には示すときに、全てが安全運転パラメータ内にあることを示す場合がある。
米国特許第９１７７１３９号明細書
一態様において、偽データ注入攻撃を検出するためのシステムが提供される。システムは、それぞれがコンポーネントをモニターし、コンポーネントに関連する測定データを表す信号を生成するように構成される１つ又は複数のセンサを含む。システムは、同様に、プロセッサ及びプロセッサに結合されるメモリを備えるフォールト検出コンピュータデバイスを含む。フォールト検出コンピュータデバイスは、１つ又は複数のセンサと通信状態にある。フォールト検出コンピュータデバイスは、１つ又は複数のセンサから測定データを表す信号を受信し、コンポーネントに関連するフォールトのフォールト指示を受信し、測定データに基づいてコンポーネントについてのプロファイルを生成し、生成済みプロファイルに基づいてフォールト指示の正確度を決定するように構成される。
更なる態様において、偽データ注入攻撃を検出するためのコンピュータベース方法が提供される。方法は、メモリと通信状態にある少なくとも１つのプロセッサを含むフォールト検出コンピュータデバイスを使用して実装される。方法は、それぞれがコンポーネントをモニターし、測定データを表す信号を生成する１つ又は複数のセンサから測定データを表す信号を受信すること、コンポーネントに関連するフォールトのフォールト指示を受信すること、測定データに基づいてコンポーネントについてのプロファイルを生成すること、及び、生成済みプロファイルに基づいてフォールト指示の正確度を決定することを含む。
別の態様において、偽データ注入攻撃を検出するための、プロセッサ実行可能命令がその上で具現化されているコンピュータ可読記憶デバイスが提供される。メモリに通信可能に結合されるフォールト検出コンピュータデバイスによって実行されると、プロセッサ実行可能命令は、フォールト検出コンピュータデバイスが、それぞれがコンポーネントをモニターし、測定データを表す信号を生成する１つ又は複数のセンサから測定データを表す信号を受信し、コンポーネントに関連するフォールトのフォールト指示を受信し、測定データに基づいてコンポーネントについてのプロファイルを生成し、生成済みプロファイルに基づいてフォールト指示の正確度を決定するようにさせる。
本開示のこれらのまた他の特徴、態様、及び利点は、以下の詳細な説明が添付図面を参照して読まれるときによりよく理解される。添付図面において、同様の記号は図面全体を通して同様の部品を表す。
例示的なユーティリティ分配システムの略図である。 図１に示すユーティリティ分配システムにおいて偽データ注入攻撃を検出するためのシステムの略図である。 図２に示すシステムと共に使用されてもよいクライアントデバイスの例示的な構成の略図である。 図２に示すシステムと共に使用されてもよいフォールト検出コンピュータデバイスの例示的な構成の略図である。 リアルデータ及びスプーフドデータを使用するフォールトの例示的なシナリオの例証である。 図６に示すリアルデータ及びスプーフドデータを使用するフォールトの例示的なシナリオの別の例証である。 図２に示すシステムを使用して図１に示すユーティリティ分配システムにおける偽データ注入攻撃を検出するためのプロセスのフローチャートである。 分散型電源（ＤＧ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）を有する、例示的な送電網と例示的な配電システムの両方を含む例示的な電力網の全体的な略線図である。
別途指示されない限り、本明細書で提供される図面は、本開示の実施形態の特徴を示すことを意味される。これらの特徴は、本開示の１つ又は複数の実施形態を含むいろいろなシステムにおいて適用可能であると思われる。したがって、図面は、本明細書で開示される実施形態の実施のために、当業者によって知られている必要とされる全ての従来の特徴を含むことを意味されない。
以下の仕様及び特許請求の範囲において、幾つかの用語に対して参照が行われることになり、それらの用語は以下の意味を持つものとして規定されるものとする。
単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、及び「その（ｔｈｅ）」は、文脈が別途明確に示さない限り、複数参照を含む。
「オプションの（ｏｐｔｉｏｎａｌ）」又は「任意選択で（ｏｐｔｉｏｎａｌｌｙ）」は、その後述べる事象又は状況が起こってもよく又は起こらなくてもよいことを、また、説明が、事象が起こる事例及び事象が起こらない事例を含むことを意味する。
近似言語は、本明細書において、仕様及び特許請求の範囲全体を通して使用されるとき、近似言語が関連する基本機能の変化もたらすことなく許容可能に変動する場合がある任意の定量的表現を修正するために適用されてもよい。したがって、「約（ａｂｏｕｔ）」、「ほぼ（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」、及び「実質的に（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ）」等の１つ又は複数の用語によって修正される値は、指定される厳密な値に限定されない。少なくとも幾つかの場合において、近似言語は、値を測定する測定器の精度に対応してよい。ここで、また、仕様及び特許請求の範囲全体を通して、範囲制限は、組合されかつ相互交換されてもよい。こうした範囲は、文脈又は言語が別途示さない限り、特定され、こうした範囲に含まれる全ての下位範囲を含む。
本明細書で使用されるとき、用語「プロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）」及び「コンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）」並びに関連用語、例えば、「処理デバイス（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）」、「コンピューティングデバイス（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）」、及び「コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）」は、当技術分野でコンピュータとして参照されるそのような集積回路だけに限定されるのではなく、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、プログラマブルロジックユニット（ＰＬＵ）、特定用途向け集積回路、及び他のプログラマブル回路を広く参照し、これらの用語は、本明細書において相互交換可能に使用される。本明細書で述べる実施形態において、メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のコンピュータ可読媒体及びフラッシュメモリ等のコンピュータ可読不揮発性媒体を含んでもよいが、それに限定されない。代替的に、フロッピーディスク、コンパクトディスク−読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光磁気ディスク（ＭＯＤ）、及び／又はデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）が、同様に使用されてもよい。同様に、本明細書で述べる実施形態において、更なる入力チャネルは、マウス及びキーボード等のオペレータインタフェースに連結されるコンピュータペリフェラルであってよいが、それに限定されない。代替的に、例えば、限定はしないが、スキャナを含んでもよい他のコンピュータペリフェラルが、同様に、使用されてもよい。更に、例示的な実施形態において、更なる出力チャネルは、オペレータインタフェースモニターを含んでもよいが、それに限定されない。
更に、本明細書で使用されるとき、用語「ソフトウェア（ｓｏｆｔｗａｒｅ）」及び「ファームウェア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）」は、相互交換可能であり、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、クライアント、及びサーバによって実行されるための、メモリに記憶される任意のコンピュータプログラムを含む。
本明細書で使用されるとき、用語「非一時的コンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉａ）」は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール及びサブモジュール、又は任意のデバイスにおける他のデータ等の、情報の短期記憶及び長期記憶のため任意の方法又は技術において実装される任意の有形コンピュータベースデバイスを表すことを意図される。したがって、本明細書で述べる方法は、限定はしないが、記憶デバイス及びメモリデバイスを含む有形の非一時的なコンピュータ可読媒体において具現化される実行可能命令として符号化されてもよい。こうした命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサが、本明細書で述べる方法の少なくとも一部分を実施するようにさせる。更に、本明細書で使用されるとき、用語「非一時的コンピュータ可読媒体」は、限定はしないが、ファームウェア、物理的ストレージ及び仮想ストレージ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の揮発性媒体及び不揮発性媒体並びに取外し可能媒体及び取外し不能媒体、ネットワーク又はインターネット等の任意の他のデジタルソース、並びに、まだ開発されていないデジタル手段を含む、限定はしないが、非一時的コンピュータ記憶デバイスを含む、全ての有形コンピュータ可読媒体を含む。ただし、唯一の例外は一時的伝搬信号である。
更に、本明細書で使用されるとき、用語「リアルタイム（ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ）」は、関連する事象の発生時間、所定のデータの測定及び収集時間、データを処理する時間、並びに事象及び環境に対するシステム応答の時間の少なくとも１つを指す。本明細書で述べる環境において、これらの活動及び事象は、実質的に同時に起こる。
本明細書で述べる方法及びシステムは、電力グリッドに対する偽データ注入攻撃を検出することを実現する。更に、本明細書で述べる方法及びシステムは、問題に迅速に対応するため、センサのより正確なモニタリングを容易にする。これらの方法及びシステムは、ユーティリティ分配システムを正確に運転し、考えられるサイバー攻撃から保護するために、ユーティリティ分配システムのセンサを調節しモニターすることを容易にする。同様に、本明細書で述べるシステム及び方法は、単一のタイプのシステム又は単一のタイプのセンサに限定されるのではなく、本明細書で述べるように構成されるセンサを有する任意のシステムによって実装されてもよい。例えば、本明細書で述べるシステム及び方法は、偽造される場合があるアナログデータをセンサが提供する任意の他のシステムと共に使用されてもよい。種々の属性のセンサの出力を絶えずモニターし、その出力をシステムの正常運転と比較することによって、本明細書で述べる方法及びシステムは、考えられるサイバー攻撃を検出することを容易にしながら、システムのより効率的な運転を容易にする。
図１は、例示的なユーティリティ分配システム１００の略図である。例示的な実施形態において、ユーティリティ分配システム１００は、電気エネルギーの生成及び送出を対象とするが、限定はしないが、ガス及び水等の他のユーティリティベースリソースが、本明細書で述べるシステム及び方法と共に使用されてもよい。例示的な実施形態において、ユーティリティ分配システム１００は、スマートグリッドシステムとして構成される。
例示的な実施形態において、ユーティリティ分配システム１００は、１つ又は複数のユーティリティコンピュータデバイス１０４を含むユーティリティ１０２を含む。ユーティリティコンピュータデバイス１０４は、関連するユーティリティリソースの適切な送出及び分配を制御する。ユーティリティ分配システム１００は、同様に、１つ又は複数の発電システム１０６を含む。発電システム１０６の例は、風力タービン、地熱ポンプ、太陽熱プラント、原子力プラント、石炭及び／又はガス駆動式タービンプラント、及び水力プラントを含むが、それに限定されない。例示的な実施形態において、発電システム１０６は、発電コンピュータデバイス１０８によって調節される。発電システム１０６は、同様に、電気エネルギーの発生及び伝送において使用される１つ又は複数のコンポーネント１１０を含む。
例示的な実施形態において、発電システム１０６は、グリッド１１１を通して電力を伝送する。グリッド１１１は、電気エネルギーがその送り先にルーティングされることを可能にする複数の導管を含む。例示的な実施形態において、グリッド１１は、同様に、ユーティリティコンピュータデバイス１０４及び発電コンピュータデバイス１０８等のコンピュータデバイスが通信することを可能にする通信ネットワークを含む。
ユーティリティ分配システム１００は、同様に、複数の変電所１１２を含む。これらの変電所１１２は、電気エネルギーがグリッド１１１を通して伝送されるときに、電気エネルギーを調節する。例示的な実施形態において、変電所１１２はそれぞれ、対応する変電所１１２の運転を調節する１つ又は複数の変電所コンピュータデバイス１１４を含む。変電所１１２はそれぞれ、同様に、電気エネルギーの伝送において使用される１つ又は複数のコンポーネント１１０を含む。コンポーネントの例は、変電所負荷時タップ切換器、変電所電圧調整器、線路電圧調整器、キャパシタバンク、単相変圧器、多相変圧器、フェーザ測定ユニット（ＰＭＵ：ｐｈａｓｏｒ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）及び顧客メータを含むが、それに限定されない。
ユーティリティ分配システム１００は、複数の負荷１１６を更に含む。負荷１１６の例は、電気エネルギーを消費するビジネス及びレジデンスを含む。負荷１１６は、同様に、負荷１０６に対する電気エネルギーの送出において使用される１つ又は複数のコンポーネント１１０を含む。例示的な実施形態において、ユーティリティ分配システム１００は、１つ又は複数の発電システム１０６から複数の負荷１１６に電気エネルギーを分配するように構成される。幾つかの実施形態において、負荷１１６は、負荷１１６を調節する負荷コンピュータデバイス１１８を含む。
図２は、ユーティリティ分配システム１００（図１に示す）における偽データ注入攻撃を検出するためのシステム２００の略図である。例示的な実施形態において、システム２００は、ユーティリティ分配システム１００にわたる電気エネルギーの伝送をモニターし、ユーティリティ分配システム１００におけるフォールトを検出し、これらのフォールトに応答するために使用される。以下でより詳細に述べるように、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、（ａ）それぞれがコンポーネント１１０（図１に示す）をモニターし、測定データを表す信号を生成する１つ又は複数のセンサ２０５から測定データを表す信号を受信し、（ｂ）コンポーネント１１０におけるフォールトのフォールト指示を受信し、（ｃ）測定データに基づいて、対応するコンポーネント１１０についてのプロファイルを生成し、（ｄ）生成済みプロファイルに基づいてフォールト指示の正確度を決定するように構成されてもよい。
センサ２０５は、フォールト検出コンピュータデバイス２１０と通信状態にある。センサ２０５は、限定はしないが、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワーク、ダイアルイン接続、ケーブルモデム、インターネット接続、無線、及び特別な高速サービス統合デジタル網（ＩＳＤＮ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）回線を含むインタフェースを通してフォールト検出コンピュータデバイス２１０に結合する。幾つかの実施形態において、センサ２０５は、グリッド１１１（図１に示す）を通してフォールト検出コンピュータデバイス２１０と通信状態にある。センサ２０５は、ユーティリティ分配システム１００の運転状態に関するデータを受信し、これらの状態をフォールト検出コンピュータデバイス２１０にレポートする。例示的な実施形態において、センサ２０５は、伝送エネルギーの電圧、アンペア数、及び位相を測定する。例示的な実施形態において、システム１００は、エネルギーを伝送し分配する複数のコンポーネント１１０を含む。少なくともこれらのコンポーネント１１０のサブセットは、センサ２０５によってモニターされて、システム１００の適切な運転を支援する。システム２００は、必要に応じてより多い又はより少ないセンサ２０５を含んで、システム２００が本明細書で述べるように機能することを可能にする場合がある。
例示的な実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、ユーティリティコンピュータデバイス１０４、発電コンピュータデバイス１０８、変電所コンピュータデバイス１１４、及び負荷コンピュータデバイス１１８のうちの１つである（全てを図１に示す）。幾つかの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、ユーティリティコンピュータデバイス１０４、発電コンピュータデバイス１０８、変電所コンピュータデバイス１１４、及び負荷コンピュータデバイス１１８の少なくとも１つと通信状態にあるだけである。フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、限定はしないが、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワーク、ダイアルイン接続、ケーブルモデム、インターネット接続、無線、及び特別な高速サービス統合デジタル網（ＩＳＤＮ）回線を含むインタフェースを通して通信することが可能である。
データベースサーバ２１５は、以下でより詳細に述べるように、種々の事柄に関する情報を含むデータベース２２０に結合される。一実施形態において、集中化データベース２２０は、フォールト検出コンピュータデバイス２１０上に記憶される。代替の実施形態において、データベース２２０は、フォールト検出コンピュータデバイス２１０からリモートに記憶され、集中化されていなくてもよい。幾つかの実施形態において、データベース２２０は、別個のセクション又はパーティションを有する単一データベースを含む、又は、他の実施形態において、データベース２２０は、それぞれが互いに別個である複数のデータベースを含む。データベース２２０は、複数のセンサ２０５から受信される測定データを記憶する。更に、また、限定することなく、データベース２２０は、複数のセンサ２０５からの測定データを収集することの一部として生成される、フォールトプロファイル、コンポーネントデータ、コンポーネント仕様、方程式、及び、履歴データを記憶する。
幾つかの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、クライアントシステム２２５としても知られるクライアントデバイス２２５と通信状態にある。フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、限定はしないが、グリッド１１１、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワーク、ダイアルイン接続、ケーブルモデム、インターネット接続、無線、及び特別な高速サービス統合デジタル網（ＩＳＤＮ）回線を含む多くのインタフェースを通してクライアントデバイス２２５に結合する。これらの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、コンポーネントの運転に関するデータをクライアントデバイス２２５に送信する。このデータは、限定はしないが、センサ２０５からのデータ、リアルタイム測定値、考えられるセンサエラー、及び考えられるサイバー攻撃、並びにクライアントデバイス２２５がモニターするように構成される他の運転データを含む。更に、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、クライアントデバイス２２５から更なる命令を受信するように構成される。更に、クライアントデバイス２２５は、フォールト検出コンピュータデバイス２１０を通してデータベースにアクセスする又はそれを更新するように構成される。クライアントデバイス２２５は、フォールト検出コンピュータデバイス２１０からユーザにデータを提示するように構成される。他の実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、データをユーザに直接表示するディスプレイユニット（示さず）を含む。
図３は、図２に示すクライアントシステム２２５の例示的な構成を示す。ユーザコンピュータデバイス３０２は、ユーザ３０１によって操作される。ユーザコンピュータデバイス３０２は、クライアントシステム２２５（図２に示す）及び負荷コンピュータデバイス１１８（図１に示す）を含んでもよいが、それに限定されない。ユーザコンピュータデバイス３０２は、命令を実行するためのプロセッサ３０５を含む。幾つかの実施形態において、実行可能命令は、メモリエリア３１０に記憶される。プロセッサ３０５は、１つ又は複数の処理ユニットを（例えば、マルチコア構成で）含んでもよい。メモリエリア３１０は、実行可能命令及び／又はトランザクションデータ等の情報が記憶さ取出されることを可能にする任意のデバイスである。メモリエリア３１０は、１つ又は複数のコンピュータ可読媒体を含む。
ユーザコンピュータデバイス３０２は、同様に、ユーザ３０１に情報を提示するための少なくとも１つのメディア出力コンポーネント３１５を含む。メディア出力コンポーネント３１５は、ユーザ３０１に情報を伝えることが可能な任意のコンポーネントである。幾つかの実施形態において、メディア出力コンポーネント３１５は、ビデオアダプタ及び／又はオーディオアダプタ等の出力アダプタ（示さず）を含む。出力アダプタは、プロセッサ３０５に動作可能に結合され、また、ディスプレイデバイス（例えば、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、又は「電子インク（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｉｎｋ）」ディスプレイ）又はオーディオ出力デバイス（例えば、スピーカ又はヘッドフォン）等の出力デバイスに動作可能に結合可能である。幾つかの実施形態において、メディア出力コンポーネント３１５は、ユーザ３０１にグラフィカルユーザインタフェース（例えば、ウェブブラウザ及び／又はクライアントアプリケーション）を提示するように構成される。グラフィカルユーザインタフェースは、例えば、センサ測定値をモニターするためのダッシュボード、ユーザコンピュータデバイス３０２の動作を制御するための制御スクリーン、及び／又は、ユーザコンピュータデバイス３０２内でソフトウェアを更新するための更新スクリーンを含んでもよい。幾つかの実施形態において、ユーザコンピュータデバイス３０２は、ユーザ３０１からの入力を受信するための入力デバイス３２０を含む。ユーザ３０１は、入力デバイス３２０を使用して、限定はしないが、観察する１つ又は複数のセンサ測定値を選択してもよいかつ／又は入力してもよい。入力デバイス３２０は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、マウス、スタイラス、タッチ感応式パネル（例えば、タッチパッド又はタッチスクリーン）、ジャイロスコープ、加速度計、位置検出器、生体計測入力デバイス、及び／又はオーディオ入力デバイスを含んでもよい。タッチスクリーン等の単一コンポーネントは、メディア出力コンポーネント３１５の出力デバイスと入力デバイス３２０の両方として機能してもよい。
ユーザコンピュータデバイス３０２は、同様に、フォールト検出コンピュータデバイス２１０（図２に示す）等のリモートデバイスに通信可能に結合される通信インタフェース３２５を含んでもよい。通信インタフェース３２５は、例えば、モバイル電気通信ネットワークと共に使用するための有線又は無線ネットワークアダプタ及び／又は無線データ送受信機を含んでもよい。
メモリエリア３１０には、例えば、メディア出力コンポーネント３１５を介してユーザ３０１にユーザインタフェースを提供し、任意選択で、入力デバイス３２０からの入力を受信し処理するためのコンピュータ可読命令が記憶される。ユーザインタフェースは、他の可能性の中でもとりわけ、ウェブブラウザ及び／又はクライアントアプリケーションを含んでもよい。ウェブブラウザは、ユーザ３０１等のユーザが、フォールト検出コンピュータデバイス２１０からウェブページ又はウェブサイト上に通常埋め込まれるメディア及び他の情報を表示し、それと相互作用することを可能にする。クライアントアプリケーションは、ユーザ３０１が、例えば、フォールト検出コンピュータデバイス２１０と相互作用することを可能にする。例えば、命令は、クラウドサービスによって記憶され、命令の実行の出力は、メディア出力コンポーネント３１５に送信されてもよい。
図４は、本開示の一実施形態による、図２に示すフォールト検出コンピュータデバイス２１０の例示的な構成を示す。サーバコンピュータデバイス４０１は、データベースサーバ２１５、フォールト検出コンピュータデバイス２１０（共に図２に示す）、ユーティリティコンピュータデバイス１０４、発電コンピュータデバイス１０８、及び変電所コンピュータデバイス１１４（３つ全てを図１に示す）を含んでもよいが、それに限定されない。サーバコンピュータデバイス４０１は、同様に、命令を実行するためのプロセッサ４０５を含む。命令は、メモリエリア４１０に記憶されてもよい。プロセッサ４０５は、１つ又は複数の処理ユニットを（例えば、マルチコア構成で）含んでもよい。
プロセッサ４０５は、通信インタフェース４１５に動作可能に結合され、それによりサーバコンピュータデバイス４０１は、別のサーバコンピュータデバイス４０１、クライアントシステム２２５、センサ２０５、ユーティリティコンピュータデバイス１０４、発電コンピュータデバイス１０８、変電所コンピュータデバイス１１４、及び負荷コンピュータデバイス１１８（図１に示す）等のリモートデバイスと通信することが可能である。例えば、通信インタフェース４１５は、インターネットを介してクライアントシステム２２５から要求を受信してもよい。
プロセッサ４０５は、同様に、記憶デバイス４３４に動作可能に結合されてもよい。記憶デバイス４３４は、限定はしないが、データベース２２０（図２に示す）に関連するデータ等のデータを記憶しかつ／又は取出すのに適した任意のコンピュータ動作式ハードウェアである。幾つかの実施形態において、記憶デバイス４３４は、サーバコンピュータデバイス４０１に一体化される。例えば、サーバコンピュータデバイス４０１は、記憶デバイス４３４等の１つ又は複数のハードディスクドライブを含んでもよい。他の実施形態において、記憶デバイス４３４は、サーバコンピュータデバイス４０１の外部にあり、また、複数のサーバコンピュータデバイス４０１によってアクセスされてもよい。例えば、記憶デバイス４３４は、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ：ｓｔｏｒａｇｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ネットワークアタッチドストレージ（ＮＡＳ：ｎｅｔｗｏｒｋ ａｔｔａｃｈｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ）システム、及び／又は、リダンダントアレイ・オブ・インエクスペンシブディスクズ（ＲＡＩＤ：ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ａｒｒａｙ ｏｆ ｉｎｅｘｐｅｎｓｉｖｅ ｄｉｓｋｓ）構成のハードディスク及び／又は固体ディスク等の複数ストレージユニットを含んでもよい。
幾つかの実施形態において、プロセッサ４０５は、ストレージインタフェース４２０を介して記憶デバイス４３４に動作可能に結合される。ストレージインタフェース４２０は、記憶デバイス４３４に対するアクセスをプロセッサ４０５に提供することが可能な任意のコンポーネントである。ストレージインタフェース４２０は、例えば、高度技術アタッチメント（ＡＴＡ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）アダプタ、シリアルＡＴＡ（ＳＡＴＡ）アダプタ、スモールコンピュータシステムインタフェース（ＳＣＳＩ：Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）アダプタ、ＲＡＩＤコントローラ、ＳＡＮアダプタ、ネットワークアダプタ、及び／又は、記憶デバイス４３４に対するアクセスをプロセッサ４０５に提供する任意のコンポーネントを含んでもよい。
プロセッサ４０５は、本開示の態様を実装するためのコンピュータ実行可能命令を実行する。幾つかの実施形態において、プロセッサ４０５は、コンピュータ実行可能命令を実行することによって、又は、その他の方法でプログラムされることによって、専用マイクロプロセッサに変換される。例えば、プロセッサ４０５は、図７に示すような命令をプログラムされる。
図５は、リアルデータ及びスプーフドデータを使用するフォールトの例示的なシナリオの例証である。図５は、フォールトシナリオ中の或る期間にわたるユーティリティ分配システム１００のコンポーネント１１０（共に図１に示す）の相電流のグラフィックビューである。グラフ５００は、コンポーネント１１０における電力の正弦波的性質を示す。図５は、キロアンペア（ｋＡ）単位で相電流を規定するｙ軸５０２を含む実際のフォールトの通常出力グラフ５００を含む。グラフ５００は、同様に、秒単位で時間を規定するｘ軸５０４を含む。グラフ５００は、相電流対時間曲線５０６を更に含む。グラフ５００において、フォールトは時間０．２秒で起こり、正弦波曲線５０６は２．５ｋＡまで上がり、その後、時間０．３５秒後に、プリフォールトレベルまで下がる。グラフ５００は、フォールトが実際に起こるときの、時間曲線５０６にわたる相電流の変化を示す。
図５は、同様に、キロアンペア（ｋＡ）単位で相電流を規定するｙ軸５２２を含むスプーフドフォールトの通常出力グラフ５２０を含む。グラフ５２０は、同様に、秒単位で時間を規定するｘ軸５２４を含む。グラフ５２０は、相電流対時間曲線５２６を更に含む。グラフ５２０において、フォールトは時間０．２秒で起こる。曲線５２６で示す相電流は、時間０．２秒で±０．４ｋＡから±１．７ｋＡまで上がり、そのレベルで留まる。
例示的な実施形態において、スプーフドデータは、実際のセンサ２０５からのリアル測定データをシミュレートする偽造データである。例えば、スプーフドデータは、実際のセンサデータを傍受し置換するハッカー又は他の攻撃者によって導入される場合がある。グラフ５２０において、曲線５２６は、センサ２０５からの正確なデータとして偽造又は提示されるスプーフドデータを示す。スプーフドデータは、１つ又は複数のセンサ２０５、限定はしないが、ユーティリティコンピュータデバイス１０４、発電コンピュータデバイス１０８、変電所コンピュータデバイス１１４、負荷コンピュータデバイス１１８、及びグリッド１１１（全てを図１に示す）をハッキングすること又は劣化させること等、複数の方法でユーティリティ分配システム１００（図１に示す）に導入される場合がある。
グラフ５００とグラフ５２０の比較は、スプーフドデータが検出される場合がある、考えられる方法を示す。センサ２０５（図２に示す）からの測定データが操作されて、フォールトを示す場合があるが、センサ２０５は、複数のタイプのデータを含む。例示的な実施形態において、電圧データが操作されて、フォールトを示す閾値を超える。しかし、グラフ５２０は、相データが、実際のフォールトが見えるべきものに一致しないことを示す。この実施形態において、スプーフド相電流曲線５２６は、長時間にわたって観察されると、リアル相電流曲線５０６のように振舞わない。例示的な実施形態において、リアル相電流データは、フォールト後に相電流曲線５０６の変化を示すことになるが、スプーフド相電流曲線５２６は、一貫した値を示すだけである。
図６は、図５に示すリアルデータ及びスプーフドデータを使用するフォールトの例示的なシナリオの別の例証である。図６は、フォールトシナリオ中の或る期間にわたるユーティリティ分配システム１００のコンポーネント１１０（共に図１に示す）の相電流のグラフィックビューである。図６は、全高調波歪（ＴＨＤ：ｔｏｔａｌ ｈａｒｍｏｎｉｃ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）を規定するｙ軸６０２を含む実際のフォールトの通常出力グラフ６００を含む。グラフ６００は、同様に、秒単位で時間を規定するｘ軸６０４を含む。グラフ６００は、ＴＨＤ対時間曲線６０６を更に含む。曲線６０６は、相電流対時間曲線５０６（図５に示す）のＴＨＤを示す。グラフ６００において、フォールトは時間０．２秒で起こる。ＴＨＤは、フォールトの瞬間にスパイクアップを有し、スパイクアップは、その後、所定の期間にわたって沈降する。曲線６０６は、同様に、時間０．３秒後にスパイクを示す。グラフ６００は、フォールトが実際に起こるときの、時間曲線６０６にわたるＴＨＤの変化を示す。
図６は、同様に、ＴＨＤを規定するｙ軸６２２を含むスプーフドフォールトの通常出力グラフ６２０を含む。グラフ６２０は、同様に、秒単位で時間を規定するｘ軸６２４を含む。グラフ６２０は、ＴＨＤ対時間曲線６２６を更に含む。グラフ６２０において、フォールトは時間０．２秒で起こる。ＴＨＤは、ほぼ即座に０に戻るスパイク活動を有する。これは、スプーフド信号が、相電流の即座の変化だけを示したが、曲線６０６に示すような、実際のシステムにおいて示されることになる所定の期間にわたる適切な変化を示さなかったことを示す。
図７は、システム２００（図２に示す）を使用するユーティリティ分配システム１００（図１に示す）における偽データ注入攻撃を検出するためのプロセス７００のフローチャートである。例示的な実施形態において、プロセス７００は、フォールト検出コンピュータデバイス２１０（図２に示す）によって実施される。プロセス７００はリアルタイムプロセスである。
例示的な実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、１つ又は複数のセンサ２０５（図２に示す）から測定データを表す信号を受信する７０２。上述したように、センサ２０５は、ユーティリティ分配システム１００の現在の状態に関する情報を提供する。幾つかの実施形態において、測定データは、コンポーネント１１０（図１に示す）における電圧、電流、及び位相を含む。他の実施形態において、測定データは、システム２００が本明細書で述べるように運転することを可能にする任意のデータを含む。
フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、コンポーネント１１０に関連するフォールトのフォールト指示を受信する７０４。幾つかの実施形態において、フォールト指示は、フォールトが起こったというコンポーネント１１０からの信号である。他の実施形態において、フォールト指示は測定データに基づく。更に他の実施形態において、フォールト指示は、ユーティリティコンピュータデバイス１０４、発電コンピュータデバイス１０８、変電所コンピュータデバイス１１４、及び負荷コンピュータデバイス１１８等のコンピュータデバイスから受信される７０４。
フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、測定データに基づいてコンポーネント１１０についてのプロファイルを生成する７０６。例えば、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、コンポーネント１１０が実際のフォールトを有し、対応するセンサ２０５が正確なデータを送信しているときに、グラフ５００（図５に示す）に示すプロファイルと類似のプロファイルを生成してもよい７０６。そうでなければ、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、グラフ５２０（図５に示す）に示すプロファイルと類似のプロファイルを生成してもよい７０６。他の実施形態において、プロファイルは、同様に、グラフ６００又は６２０（図６に示す）を含んでもよい。
フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、生成済みプロファイルに基づいてフォールト指示の正確度を決定する７０８。幾つかの実施形態において、フォールト指示の正確度は、生成済みプロファイルに関して問題が存在することを示すブール値である。他の実施形態において、正確度は、パーセンテージ、重み付きスケール、又は、フォールト指示が、生成済みプロファイルに基づいて正確であるという確率を示す他の値である。
例示的な実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、グラフ５００又は６００等の複数のフォールトプロファイルを記憶する。この実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、複数の記憶済みフォールトプロファイルを生成済みプロファイルと比較し、その比較に基づいて正確度を決定する７０８。幾つかの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、グラフ５２０又は６２０等の考えられるサイバー攻撃についてのフォールトプロファイルを記憶する。幾つかの更なる実施形態において、データベース２２０（図２に示す）は、生成済みプロファイルと比較するため、知られているサイバー攻撃のプロファイルで更新される。例示的な実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、各センサ２０５について、複数の記憶済みフォールトプロファイルのノイズを生成済みプロファイルのノイズと比較する。生成済みプロファイルの１つ又は複数のノイズが、記憶済みプロファイルの１つからの実際のノイズプロファイルに一致しない場合、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、センサデータから生成されるプロファイルに関してエラーが存在すると判定してもよい。
幾つかの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、コンポーネント１１０から異なる距離の複数のセンサ２０５から測定データを受信する７０２。これらの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、各センサ２０５についてのプロファイルを生成する７０６。フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、生成済みプロファイルを互いに比較する。
幾つかの実施形態において、１つのセンサからのデータがスプーフィングされると、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、第１のセンサ２０５からのデータが、そのデータを他の近傍センサ２０５からのデータと比較することによってスプーフィングされていると判定してもよい。例えば、コンポーネント１１０に関連するフォールトは第１のセンサ２０５において示されるが、近傍センサ２０５においてフォールトの指示は存在しない。これらの実施形態において、実際のフォールトは、複数のセンサによって検出される。これらのセンサ２０５のそれぞれは、センサ２０５とコンポーネント１１０との距離に基づいて異なる測定データを提供する。これらの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、各センサからのフォールトプロファイルを比較して、センサ２０５とコンポーネント１１０との距離に基づいてまたそれぞれの異なるセンサ２０５間の距離に基づいて測定データが正確であるかどうかを判定する。例えば、フォールトは、コンポーネント１１０に近接する第１のセンサ２０５に関連するグラフ上の大きなスパイクとして現れ、また、第２のセンサ２０５に関連するグラフ上のずっと小さなスパイクとして現れてもよい。
例示的な実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、フォールトが起こる前の測定データ及びフォールトが起こった後のデータに基づいてプロファイルを生成する７０６。センサ２０５からの信号のＴＨＤを或る期間にわたって見ることによって、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、センサ２０５からのデータの真正性をより正確に判定できる。
幾つかの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、判定済み正確度及び生成済みプロファイルに基づいて、考えられるサイバー攻撃が起こっていると判定できる。幾つかの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、センサ２０５からのデータの判定済み真正性に基づいて、コンポーネント１１０をディセーブルする。他の実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、１つ又は複数のセンサ２０５をディセーブルする、又は、１つ又は複数のセンサ２０５からデータを除去する。例えば、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、データがサイバー攻撃によってスプーフィングされた場合等に、１つ又は複数のセンサ２０５からの入力が不正確であると判定する。なお更なる実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、コンポーネント１１０又はシステム１００（図１に示す）が考えられるサイバー攻撃の下にあるという１つ又は複数のアラームを発する。なお更なる実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、サイバー攻撃に応答して動作するように構成される１つ又は複数のサイバーセキュリティコンピュータシステム（図示せず）と通信状態にある。これらのサイバーセキュリティコンピュータシステムは、サイバー攻撃をモニターするかつ／又はサイバー攻撃に応答してもよい。
幾つかの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、生成済みプロファイルに基づいてセンサ２０５がエラー状態にあると判定する。例えば、センサ２０５は、破損する又は誤って構成されメンテナンスを必要とする場合がある。これらの実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、センサ２０５についてのメンテナンス要求を送信してもよい。幾つかの更なる実施形態において、フォールト検出コンピュータデバイス２１０は、コンポーネント１１０に関するデータを観察するとき、不調のセンサ２０５の代わりに他の近傍のセンサ２０５を使用してもよい。
図８は、例示的な電力網８００の全体的な略線図である。一般に、電力網８００は、通常、例示的な配電システム８５０に結合される発電及び送電部分８２０を含む。発電及び送電部分８２０は、電力を発生し、送電グリッド８２３に送る複数の電力プラント８２２を含み、送電グリッド８２３は、超高電圧送電グリッド８２４及び高電圧送電グリッド８２６を含み、高電圧送電グリッド８２６を通して、電力が配電システム８５０に送られる。例示的な実施形態において、超高電圧送電グリッド８２４は約２６５キロボルト（ｋＶ）より大きな電圧を含み、高電圧送電グリッド８２６は約１１０ｋＶと約２６５ｋＶとの間の電圧を含む。代替的に、超高電圧送電グリッド８２４及び高電圧送電グリッド８２６は、本明細書に述べるように配電システム８５０の運転を可能にする任意の電圧を有する。電力集約的産業施設、例えばまた限定することなく、工場８２８等の一部の電力顧客は、高電圧送電グリッド８２６に結合される。電力網８００は、限定することなく、任意の数の、タイプの、また構成の、電力プラント８２２、超高電圧送電グリッド８２４、高電圧送電グリッド８２６、工場８２８、及び配電システム８５０を含んでもよい。
同様に、例示的な実施形態において、配電システム８５０は、低ワット数顧客８５２及び産業用中ワット数顧客８５４を含む。配電システム８５０は、同様に、分散型電源（ＤＧ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）８５６を含む。こうしたＤＧ８５６は、限定することなく、シティ電力プラント８５８、ソーラファーム８６０、及びウィンドファーム８６２を含む。配電システム８５０は、例示的な数及びタイプの分散型電源８５６を持つように示されるが、限定はしないが、個々のディーゼル発電機、マイクロタービン、太陽集光アレイ、太陽光発電（ＰＶ：ｓｏｌａｒ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ）アレイ、及び風力タービンを含む、任意の数及びタイプの分散型電源８５６を含んでもよい。
上述した方法及びシステムは、電力グリッドに対する偽データ注入攻撃を検出することを実現する。更に、本明細書で述べる方法及びシステムは、問題に迅速に応答するため、センサのより正確なモニタリングを容易にする。これらの方法及びシステムは、ユーティリティ分配システムを正確に運転し、考えられるサイバー攻撃から保護するために、ユーティリティ分配システムのセンサを調節しモニターすることを容易にする。同様に、本明細書で述べるシステム及び方法は、単一のタイプのシステム又は単一のタイプのセンサに限定されるのではなく、本明細書で述べるように構成されるセンサを有する任意のシステムによって実装されてもよい。例えば、本明細書で述べる方法及びシステムは、偽造される場合があるアナログデータをセンサが提供する任意の他のシステムと共に使用されてもよい。種々の属性のセンサの出力を絶えずモニターし、その出力をシステムの正常運転と比較することによって、本明細書で述べるシステム及び方法は、考えられるサイバー攻撃を検出することを容易にしながら、システムのより効率的な運転を容易にする。
本明細書で述べる方法、システム、及び装置の例示的な技術的効果は、（ａ）システムに対する考えられるサイバー攻撃を検出すること、（ｂ）悪意を持って注入されるスプーフィングされるデータを克服すること、（ｃ）センサの正確度を迅速に決定すること、及び（ｄ）ユーティリティ分配システムの信頼性のある運転を容易にすることの少なくとも１つを含む。
データ注入攻撃を検出するための方法及びシステムの例示的な実施形態が詳細に上述される。本明細書で述べる方法及びシステムは、本明細書で述べる特定の実施形態に限定されるのではなく、むしろ、システムのコンポーネント又は方法のステップは、本明細書で述べる他のコンポーネント又はステップと独立にまたそれと別個に利用されてもよい。例えば、方法は、同様に、複数の異なるタイプのシステムに関連する異なるタイプのセンサと組合せて使用されてもよく、また、本明細書で述べるユーティリティ分配システムだけに関する実施に限定されない。むしろ、例示的な実施形態は、偽データ注入攻撃を受け易く、本明細書で述べるように運転される場合がある、多くの他のシステムに関連して実装され利用されてもよい。幾つかの他の実施形態において、本明細書で述べる方法及びシステムは、ビデオモニタリングシステム、アラームシステム、又は任意の他のタイプのモニタリングシステムと共に使用されてもよい。
種々の実施形態の特定の特徴が他の図面ではなく幾つかの図面において示される場合があるが、これは、便宜だけのためである。本明細書で述べるシステム及び方法の原理によれば、図面の任意の特徴は、任意の他の図面の任意の特徴と組合せて参照されてもよい又は特許請求されてもよい。
幾つかの実施形態は、１つ又は複数の電子又はコンピューティングデバイスの使用を含む。こうしたデバイスは、通常、汎用中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ）、マイクロコントローラ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジック回路（ＰＬＣ）、プログラマブルロジックユニット（ＰＬＵ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）デバイス、及び／又は本明細書で述べる機能を実行することが可能な任意の他の回路又は処理デバイス等の、プロセッサ、処理デバイス、又はコントローラを含む。本明細書で述べる方法は、限定はしないが、記憶デバイス及び／又はメモリデバイスを含むコンピュータ可読媒体において具現化される実行可能命令として符号化されてもよい。こうした命令は、処理デバイスによって実行されると、処理デバイスが、本明細書で述べる方法の少なくとも一部分を実施するようにさせる。先の例は、例示に過ぎず、したがって、用語、プロセッサ及び処理デバイスの規定及び／又は意味をいずれの点でも制限することを意図されない。
この書面による説明は、最良モードを含む実施形態を開示するために、また同様に、任意のデバイス又はシステムを作り使用すること、及び、組込まれる任意の方法を実施することを含む、実施形態を当業者が実施することを可能にするために例を使用する。本開示の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者が思い付く他の例を含んでもよい。こうした他の例は、特許請求の範囲の逐語的言語と異ならない構造的要素を有する場合、又は、特許請求の範囲の逐語的言語と非実質的相違を有する等価な構造的要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることを意図される。
最後に、代表的な実施態様を以下に示す。
［実施態様１］
偽データ注入攻撃を検出するためのシステム（２００）であって、
コンポーネント（１１０）をモニターし、前記コンポーネント（１１０）に関連する測定データを表す信号を生成するように構成される１つ又は複数のセンサ（２０５）と、
プロセッサ（４０５）及び前記プロセッサ（４０５）に結合されるメモリ（４１０）を備えるフォールト検出コンピュータデバイス（２１０）とを備え、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は前記１つ又は複数のセンサ（２０５）と通信状態にあり、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、
前記１つ又は複数のセンサ（２０５）から前記測定データを表す信号を受信し、
前記コンポーネント（１１０）に関連するフォールトのフォールト指示を受信し、
前記測定データに基づいて前記コンポーネント（１１０）についてのプロファイルを生成し、
前記生成済みプロファイルに基づいて前記フォールト指示の正確度を決定する
ように構成される、システム（２００）。
［実施態様２］
前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、
複数のフォールトに対応する複数のプロファイルを記憶し、
前記生成済みプロファイルを前記記憶済みの複数のプロファイルと比較し、
前記比較に基づいて前記フォールト指示の前記正確度を決定する
ように更に構成される、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様３］
前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記比較に基づいて少なくとも１つの考えられるセンサエラーを決定するように更に構成される、実施態様２記載のシステム（２００）。
［実施態様４］
前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記少なくとも１つの考えられるセンサエラーに基づいてメンテナンス要求を発するように更に構成される、実施態様３記載のシステム（２００）。
［実施態様５］
前記１つ又は複数のセンサ（２０５）は第１のセンサ（２０５）及び第２のセンサ（２０５）を備え、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、
前記第１のセンサ（２０５）及び前記第２のセンサ（２０５）からの信号を受信し、前記第１のセンサ（２０５）は前記コンポーネント（１１０）に近接し、前記第２のセンサ（２０５）は前記第１のセンサ（２０５）から或る距離にあり、
前記第１のセンサ（２０５）からの信号に基づいて第１のプロファイルを決定し、
前記第２のセンサ（２０５）からの信号に基づいて第２のプロファイルを決定し、
前記第１のセンサ（２０５）と前記第２のセンサ（２０５）との間の距離に基づいて前記第１のプロファイルを前記第２のプロファイルと比較する
ように更に構成される、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様６］
前記プロファイルは、前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の信号の全高調波歪を含む、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様７］
前記プロファイルは、前記フォールト前の期間及び前記フォールト後の期間にわたって前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の信号の全高調波歪を含む、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様８］
前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記フォールト指示の前記正確度に基づいて、考えられるサイバー攻撃を判定するように更に構成される、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様９］
前記コンポーネント（１１０）は、変電所負荷時タップ切換器、変電所電圧調整器、線路電圧調整器、キャパシタバンク、単相変圧器、多相変圧器、及び顧客メータの少なくとも１つである、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様１０］
前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記フォールト指示の前記正確度に少なくとも部分的に基づいて、前記コンポーネント（１１０）をディセーブルするように更に構成される、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様１１］
前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記フォールト指示の前記正確度に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の少なくとも１つのセンサ（２０５）からの出力を、ディセーブルするまた無視する、の少なくとも一方を行うように更に構成される、実施態様１記載のシステム（２００）。
［実施態様１２］
偽データ注入攻撃を検出するためのコンピュータベース方法であって、メモリ（４１０）と通信状態にある少なくとも１つのプロセッサ（４０５）を含むフォールト検出コンピュータデバイス（２１０）を使用して実装され、
コンポーネント（１１０）をモニターし、前記コンポーネント（１１０）に関連する測定データを表す信号を生成する前記１つ又は複数のセンサ（２０５）から前記測定データを表す信号を受信すること、
前記コンポーネント（１１０）に関連するフォールトのフォールト指示を受信すること、
前記測定データに基づいて前記コンポーネント（１１０）についてのプロファイルを生成すること、及び、
前記生成済みプロファイルに基づいて前記フォールト指示の正確度を決定することを含む、方法。
［実施態様１３］
複数のフォールトに対応する複数のプロファイルを記憶すること、
前記生成済みプロファイルを前記記憶済みの複数のプロファイルと比較すること、及び、
前記比較に基づいて前記フォールト指示の前記正確度を決定することを更に含む、実施態様１２記載の方法。
［実施態様１４］
前記比較に基づいて少なくとも１つの考えられるセンサエラーを決定することを更に含む、実施態様１３記載の方法。
［実施態様１５］
前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の第１のセンサ（２０５）及び第２のセンサ（２０５）からの信号を受信することであって、前記第１のセンサ（２０５）は前記コンポーネント（１１０）に近接し、前記第２のセンサ（２０５）は前記第１のセンサ（２０５）から或る距離にある、受信すること、
前記第１のセンサ（２０５）からの信号に基づいて第１のプロファイルを決定すること、
前記第２のセンサ（２０５）からの信号に基づいて第２のプロファイルを決定すること、及び、
前記第１のセンサ（２０５）と前記第２のセンサ（２０５）との間の距離に基づいて前記第１のプロファイルを前記第２のプロファイルと比較することを更に含む、実施態様１２記載の方法。
［実施態様１６］
前記プロファイルは、前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の信号の全高調波歪を含む、実施態様１２記載の方法。
［実施態様１７］
前記プロファイルは、前記フォールト前の期間及び前記フォールト後の期間にわたって前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の信号の全高調波歪を含む、実施態様１２記載の方法。
［実施態様１８］
前記フォールト指示の前記正確度に基づいて、考えられるサイバー攻撃を判定することを更に含む、実施態様１２記載の方法。
［実施態様１９］
偽データ注入攻撃を検出するための、プロセッサ実行可能命令がその上で具現化されているコンピュータ可読記憶デバイスであって、メモリ（４１０）に通信可能に結合されるフォールト検出コンピュータデバイス（２１０）によって実行されると、前記プロセッサ実行可能命令は、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）が、
コンポーネント（１１０）をモニターし、前記コンポーネント（１１０）に関連する測定データを表す信号を生成する前記１つ又は複数のセンサ（２０５）から前記測定データを表す信号を受信し、
前記コンポーネント（１１０）に関連するフォールトのフォールト指示を受信し、
前記測定データに基づいて前記コンポーネント（１１０）についてのプロファイルを生成し、
前記生成済みプロファイルに基づいて前記フォールト指示の正確度を決定する
ようにさせる、コンピュータ可読記憶デバイス。
［実施態様２０］
前記プロセッサ実行可能命令は、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）が、
複数のフォールトに対応する複数のプロファイルを記憶し、
前記生成済みプロファイルを前記記憶済みの複数のプロファイルと比較し、
前記比較に基づいて前記フォールト指示の前記正確度を決定する
ようにさせる、実施態様１９記載のコンピュータ可読記憶デバイス。
１００ ユーティリティ分配システム
１０２ ユーティリティ
１０４ ユーティリティコンピュータデバイス
１０６ 発電システム
１０８ 発電コンピュータデバイス
１１０ コンポーネント
１１１ グリッド
１１２ 変電所
１１２ 対応する変電所の
１１４ 変電所コンピュータデバイス
１１６ 負荷
１１６ 複数の負荷
１１８ 負荷コンピュータデバイス
２００ システム
２０５ センサ
２１０ フォールト検出コンピュータデバイス
２１５ データベースサーバ
２２０ データベース
２２５ クライアントデバイス
３０１ ユーザ
３０２ ユーザコンピュータデバイス
３０５ プロセッサ
３１０ メモリエリア
３１５ メディア出力コンポーネント
３２０ 入力デバイス
３２５ 通信インタフェース
４０１ サーバコンピュータデバイス
４０５ プロセッサ
４１０ メモリエリア
４１５ 通信インタフェース
４２０ ストレージインタフェース
４３４ 記憶デバイス
５００ グラフ
５０２ ｙ軸
５０４ ｘ軸
５０６ リアル相電流曲線
５２０ グラフ
５２２ ｙ軸
５２４ ｘ軸
５２６ スプーフド相電流曲線
６００ グラフ
６０２ ｙ軸
６０４ ｘ軸
６０６ ＴＨＤ対時間曲線
６２０ グラフ
６２２ ｙ軸
６２４ ｘ軸
７００ プロセス
７０２ 受信する
７０４ 受信した
７０６ 生成する
７０８ 決定する
８００ 電力網
８２０ 発電及び送電部分
８２２ 電力プラント
８２３ 送電グリッド
８２４ 超高電圧グリッド
８２６ 高電圧送電グリッド
８２８ 工場
８５０ 配電システム
８５２ 低ワット数顧客
８５４ 中ワット数顧客
８５６ 分散型電源
８５８ シティ電力プラント
８６０ ソーラファーム
８６２ ウィンドファーム

Claims (15)

  1. 偽データ注入攻撃を検出するためのシステム（２００）であって、
    コンポーネント（１１０）をモニターし、前記コンポーネント（１１０）に関連する測定データを表す信号を生成するように構成される１つ又は複数のセンサ（２０５）と、
    プロセッサ（４０５）及び前記プロセッサ（４０５）に結合されるメモリ（４１０）を備えるフォールト検出コンピュータデバイス（２１０）とを備え、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は前記１つ又は複数のセンサ（２０５）と通信状態にあり、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、
    前記１つ又は複数のセンサ（２０５）から前記測定データを表す信号を受信し、
    前記コンポーネント（１１０）に関連するフォールトのフォールト指示を受信し、
    前記測定データに基づいて前記コンポーネント（１１０）についてのプロファイルを生成し、
    前記生成済みプロファイルに基づいて前記フォールト指示の正確度を決定する
    ように構成される、システム（２００）。
  2. 前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、
    複数のフォールトに対応する複数のプロファイルを記憶し、
    前記生成済みプロファイルを前記記憶済みの複数のプロファイルと比較し、
    前記比較に基づいて前記フォールト指示の前記正確度を決定する
    ように更に構成される、請求項１記載のシステム（２００）。
  3. 前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記比較に基づいて少なくとも１つの考えられるセンサエラーを決定するように更に構成される、請求項２記載のシステム（２００）。
  4. 前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記少なくとも１つの考えられるセンサエラーに基づいてメンテナンス要求を発するように更に構成される、請求項３記載のシステム（２００）。
  5. 前記１つ又は複数のセンサ（２０５）は第１のセンサ（２０５）及び第２のセンサ（２０５）を備え、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、
    前記第１のセンサ（２０５）及び前記第２のセンサ（２０５）からの信号を受信し、前記第１のセンサ（２０５）は前記コンポーネント（１１０）に近接し、前記第２のセンサ（２０５）は前記第１のセンサ（２０５）から或る距離にあり、
    前記第１のセンサ（２０５）からの信号に基づいて第１のプロファイルを決定し、
    前記第２のセンサ（２０５）からの信号に基づいて第２のプロファイルを決定し、
    前記第１のセンサ（２０５）と前記第２のセンサ（２０５）との間の距離に基づいて前記第１のプロファイルを前記第２のプロファイルと比較する
    ように更に構成される、請求項１記載のシステム（２００）。
  6. 前記プロファイルは、前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の信号の全高調波歪を含む、請求項１記載のシステム（２００）。
  7. 前記プロファイルは、前記フォールト前の期間及び前記フォールト後の期間にわたって前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の信号の全高調波歪を含む、請求項１記載のシステム（２００）。
  8. 前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記フォールト指示の前記正確度に基づいて、考えられるサイバー攻撃を判定するように更に構成される、請求項１記載のシステム（２００）。
  9. 前記コンポーネント（１１０）は、変電所負荷時タップ切換器、変電所電圧調整器、線路電圧調整器、キャパシタバンク、単相変圧器、多相変圧器、及び顧客メータの少なくとも１つである、請求項１記載のシステム（２００）。
  10. 前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記フォールト指示の前記正確度に少なくとも部分的に基づいて、前記コンポーネント（１１０）をディセーブルするように更に構成される、請求項１記載のシステム（２００）。
  11. 前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）は、前記フォールト指示の前記正確度に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ又は複数のセンサ（２０５）の少なくとも１つのセンサ（２０５）からの出力を、ディセーブルするまた無視する、の少なくとも一方を行うように更に構成される、請求項１記載のシステム（２００）。
  12. 偽データ注入攻撃を検出するための、プロセッサ実行可能命令がその上で具現化されているコンピュータ可読記憶デバイスであって、メモリ（４１０）に通信可能に結合されるフォールト検出コンピュータデバイス（２１０）によって実行されると、前記プロセッサ実行可能命令は、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）が、
    コンポーネント（１１０）をモニターし、前記コンポーネント（１１０）に関連する測定データを表す信号を生成する前記１つ又は複数のセンサ（２０５）から前記測定データを表す信号を受信し、
    前記コンポーネント（１１０）に関連するフォールトのフォールト指示を受信し、
    前記測定データに基づいて前記コンポーネント（１１０）についてのプロファイルを生成し、
    前記生成済みプロファイルに基づいて前記フォールト指示の正確度を決定する
    ようにさせる、コンピュータ可読記憶デバイス。
  13. 前記プロセッサ実行可能命令は、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）が、
    複数のフォールトに対応する複数のプロファイルを記憶し、
    前記生成済みプロファイルを前記記憶済みの複数のプロファイルと比較し、
    前記比較に基づいて前記フォールト指示の前記正確度を決定する
    ようにさせる、請求項１２記載のコンピュータ可読記憶デバイス。
  14. 前記プロセッサ実行可能命令は、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）が、前記比較に基づいて少なくとも１つの考えられるセンサエラーを決定するようにさせる、請求項１３記載のコンピュータ可読記憶デバイス。
  15. 前記プロセッサ実行可能命令は、前記フォールト検出コンピュータデバイス（２１０）が、前記少なくとも１つの考えられるセンサエラーに基づいてメンテナンス要求を発するようにさせる、請求項１４記載のコンピュータ可読記憶デバイス。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022501994A (ja) * 2018-09-26 2022-01-06 アーベーベー・シュバイツ・アーゲーABB Schweiz AG ネットワーク化されたマイクログリッドのためのセキュアな分散型状態推定
JP2022503000A (ja) * 2018-10-01 2022-01-11 アーベーベー・シュバイツ・アーゲーABB Schweiz AG ネストされたマイクログリッドのための分散型の偽データ軽減
JP2022527307A (ja) * 2019-04-25 2022-06-01 アーベーベー・シュバイツ・アーゲー 人工知能を用いたプロセス産業におけるプロダクションアカウンティングのための方法及びシステム

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10824529B2 (en) * 2017-12-29 2020-11-03 Intel Corporation Functional safety system error injection technology
US10805329B2 (en) * 2018-01-19 2020-10-13 General Electric Company Autonomous reconfigurable virtual sensing system for cyber-attack neutralization
US11943236B2 (en) * 2018-04-26 2024-03-26 Hitachi Energy Ltd Technologies for detecting cyber-attacks against electrical distribution devices
US11354406B2 (en) * 2018-06-28 2022-06-07 Intel Corporation Physics-based approach for attack detection and localization in closed-loop controls for autonomous vehicles
US10783389B2 (en) 2018-08-02 2020-09-22 Denso International America, Inc. Systems and methods for avoiding misrecognition of traffic signs and signals by hacking
US20200081813A1 (en) * 2018-09-11 2020-03-12 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Sensor Reliability Determination
EP3623984A1 (en) * 2018-09-17 2020-03-18 Secure-IC SAS Circuit configured to monitor a sensitive payload
WO2020110234A1 (ja) * 2018-11-28 2020-06-04 三菱電機株式会社 攻撃打消装置、攻撃打消方法および攻撃打消プログラム
US11520881B2 (en) 2019-01-23 2022-12-06 General Electric Company Framework for cyber-physical system protection of electric vehicle charging stations and power grid
US11657148B2 (en) * 2019-05-10 2023-05-23 General Electric Company Event analysis in an electric power system
CN111431561B (zh) * 2020-03-10 2021-09-28 国电南瑞科技股份有限公司 一种考虑网络攻击的电力系统预想故障集生成方法和装置
EP3879362A1 (en) * 2020-03-11 2021-09-15 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S A method for computer-implemented identifying unauthorized access to a wind farm it infrastructure
CN111258223A (zh) * 2020-03-12 2020-06-09 电子科技大学 一种基于滑模的切换网络化控制系统安全控制方法
US11176016B1 (en) * 2020-09-22 2021-11-16 International Business Machines Corporation Detecting and managing anomalies in underground sensors for agricultural applications
CN112565180B (zh) * 2020-10-27 2021-12-28 西安交通大学 基于移动目标防御的电网防御方法、系统、设备及介质
CN113094712B (zh) * 2021-05-17 2022-08-26 国网山东省电力公司电力科学研究院 基于自适应滑模控制器的电力信息物理系统攻击防御方法
CN113256096B (zh) * 2021-05-18 2022-07-12 西华大学 一种计及虚假数据注入攻击的电网故障诊断方法
CN113722189B (zh) * 2021-09-16 2024-07-05 中国船舶重工集团海装风电股份有限公司 基于工业互联网的风电多源异构数据采集汇聚系统
CN114123353B (zh) * 2022-01-26 2022-05-06 南方电网数字电网研究院有限公司 基于安全防护的智慧能源系统及其控制方法
CN114977192B (zh) * 2022-05-27 2023-09-12 浙江大学海南研究院 抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法
US20240193027A1 (en) * 2022-12-09 2024-06-13 Baker Hughes Holdings Llc Enhanced transducer fault detection
CN116304621B (zh) * 2023-03-01 2024-06-04 浙江大学 基于频谱域数据驱动的智能电网虚假数据注入攻击定位方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5206595A (en) * 1991-09-10 1993-04-27 Electric Power Research Institute Advanced cable fault location
US5809045A (en) 1996-09-13 1998-09-15 General Electric Company Digital current differential system
US7006010B2 (en) * 2002-01-08 2006-02-28 Kirk S. Thomas Clamp assemblies and methods
CN100418283C (zh) * 2005-12-21 2008-09-10 长沙理工大学 网络环境下基于模式匹配的电力系统继电保护信息安全防护方法
CN100370676C (zh) * 2005-12-21 2008-02-20 长沙理工大学 基于神经网络的变电站自动化系统信息安全防护方法
US20120284790A1 (en) 2006-09-11 2012-11-08 Decision-Zone Inc. Live service anomaly detection system for providing cyber protection for the electric grid
US8924033B2 (en) 2010-05-12 2014-12-30 Alstom Grid Inc. Generalized grid security framework
US8712596B2 (en) 2010-05-20 2014-04-29 Accenture Global Services Limited Malicious attack detection and analysis
US8893216B2 (en) 2011-06-15 2014-11-18 Cisco Technology, Inc. Security measures for the smart grid
EP2645516B1 (en) * 2012-03-30 2015-06-17 ABB Technology AG Islanding detection in electricity distribution network
CN102761122B (zh) * 2012-07-06 2014-10-29 华北电力大学 一种电力状态估计系统假数据注入攻击的防御方法
US9177139B2 (en) 2012-12-30 2015-11-03 Honeywell International Inc. Control system cyber security
WO2015089448A1 (en) 2013-12-13 2015-06-18 University Of North Dakota Smart grid secure communications method and apparatus
US10038401B2 (en) * 2014-02-19 2018-07-31 University Of Utah Research Foundation Systems and methods for fault detection
CN104573510B (zh) * 2015-02-06 2017-08-04 西南科技大学 一种智能电网恶意数据注入攻击及检测方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022501994A (ja) * 2018-09-26 2022-01-06 アーベーベー・シュバイツ・アーゲーABB Schweiz AG ネットワーク化されたマイクログリッドのためのセキュアな分散型状態推定
JP7210711B2 (ja) 2018-09-26 2023-01-23 アーベーベー・シュバイツ・アーゲー ネットワーク化されたマイクログリッドのためのセキュアな分散型状態推定
JP2022503000A (ja) * 2018-10-01 2022-01-11 アーベーベー・シュバイツ・アーゲーABB Schweiz AG ネストされたマイクログリッドのための分散型の偽データ軽減
JP7167351B2 (ja) 2018-10-01 2022-11-08 アーベーベー・シュバイツ・アーゲー ネストされたマイクログリッドのための分散型の偽データ軽減
JP2022527307A (ja) * 2019-04-25 2022-06-01 アーベーベー・シュバイツ・アーゲー 人工知能を用いたプロセス産業におけるプロダクションアカウンティングのための方法及びシステム
JP7480172B2 (ja) 2019-04-25 2024-05-09 アーベーベー・シュバイツ・アーゲー 人工知能を用いたプロセス産業におけるプロダクションアカウンティングのための方法及びシステム

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