The Role of Deep Learning in Advancing Proactive Cybersecurity Measures for Smart Grid Networks: A Survey

要約

スマート グリッド (SG) は、エネルギーの効率的な生成、分配、消費のためにセンサーや通信システムなどの先進テクノロジーへの依存度が高まっており、高度なサイバー攻撃の魅力的な標的となっています。
これらの進化する脅威には、現代のエネルギー システムの安定性と回復力を維持するための堅牢なセキュリティ対策が必要です。
広範な研究が行われてきましたが、{SG} のディープ ラーニング (DL) を利用したプロアクティブなサイバー防御戦略の包括的な調査は、文献にまだ不足しています。
この調査はこのギャップを埋めるものであり、プロアクティブなサイバー防御のための最新の DL 技術を研究しています。
この調査は、関連する取り組みと当社の明確な貢献の概要から始まり、その後、SG インフラストラクチャの調査が続きます。
次に、さまざまなサイバー防御技術を事後対応型と予防型のカテゴリに分類します。
DL 対応のプロアクティブ防御に重点が置かれており、DL アプローチの包括的な分類を提供し、SG のプロアクティブ セキュリティにおけるその役割と関連性を強調しています。
次に、現在使用されている最も重要な DL ベースの手法を分析します。
さらに、プロアクティブな防御戦略である Moving Target Defense、および DL 手法との相互作用についても検討します。
次に、議論を裏付けるためにこの分野で使用されるベンチマーク データセットの概要を提供します。{これに続いて、スマート グリッドのサイバーセキュリティに対する実際的な影響と広範な影響についての重要な議論が続きます。}調査では最後に、DL の導入に関連する課題が列挙されています。
続いて、この主要分野における将来の開発の見通しについて説明します。

要約(オリジナル)

As smart grids (SG) increasingly rely on advanced technologies like sensors and communication systems for efficient energy generation, distribution, and consumption, they become enticing targets for sophisticated cyberattacks. These evolving threats demand robust security measures to maintain the stability and resilience of modern energy systems. While extensive research has been conducted, a comprehensive exploration of proactive cyber defense strategies utilizing Deep Learning (DL) in {SG} remains scarce in the literature. This survey bridges this gap, studying the latest DL techniques for proactive cyber defense. The survey begins with an overview of related works and our distinct contributions, followed by an examination of SG infrastructure. Next, we classify various cyber defense techniques into reactive and proactive categories. A significant focus is placed on DL-enabled proactive defenses, where we provide a comprehensive taxonomy of DL approaches, highlighting their roles and relevance in the proactive security of SG. Subsequently, we analyze the most significant DL-based methods currently in use. Further, we explore Moving Target Defense, a proactive defense strategy, and its interactions with DL methodologies. We then provide an overview of benchmark datasets used in this domain to substantiate the discourse.{ This is followed by a critical discussion on their practical implications and broader impact on cybersecurity in Smart Grids.} The survey finally lists the challenges associated with deploying DL-based security systems within SG, followed by an outlook on future developments in this key field.

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