Unmasking Covert Intrusions: Detection of Fault-Masking Cyberattacks on Differential Protection Systems

要約

線路電流差動リレー (LCDR) は、重要な伝送線を保護するために徐々に使用されている高速リレーです。
ただし、LCDR はサイバー攻撃に対して脆弱です。
障害マスキング攻撃 (FMA) は、対象となる LCDR のリモート測定を操作して、保護された回線の障害を偽装することによって実行されるステルス性のサイバー攻撃です。
したがって、これらはこの LCDR によって検出されないままになります。
この論文では、FMA を検出するための 2 つのモジュール フレームワークを提案します。
最初のモジュールは、保護された伝送線の等価物理モデルから開発されたミスマッチ インデックス (MI) です。
MI は、LCDR 自体がトリガーされず、FMA を示す一方で、LCDR のローカルとリモートの測定値に重大な不一致がある場合にのみトリガーされます。
MI がトリガーされると、2 番目のモジュールであるニューラル ネットワーク ベースの分類器は、FMA の発生を宣言する前に、トリガー イベントが LCDR によって保護された回線上にある物理障害であることを即座に確認します。
提案されたフレームワークは、IEEE 39 バス ベンチマーク システムを使用してテストされます。
私たちのシミュレーション結果は、提案されたフレームワークが LCDR 上の FMA を正確に検出でき、通常のシステムの外乱、変動、または測定ノイズの影響を受けないことを確認します。
OPAL-RT のリアルタイム シミュレータを使用した実験結果により、提案されたソリューションのリアルタイム パフォーマンス能力が確認されました。

要約(オリジナル)

Line Current Differential Relays (LCDRs) are high-speed relays progressively used to protect critical transmission lines. However, LCDRs are vulnerable to cyberattacks. Fault-Masking Attacks (FMAs) are stealthy cyberattacks performed by manipulating the remote measurements of the targeted LCDR to disguise faults on the protected line. Hence, they remain undetected by this LCDR. In this paper, we propose a two-module framework to detect FMAs. The first module is a Mismatch Index (MI) developed from the protected transmission line’s equivalent physical model. The MI is triggered only if there is a significant mismatch in the LCDR’s local and remote measurements while the LCDR itself is untriggered, which indicates an FMA. After the MI is triggered, the second module, a neural network-based classifier, promptly confirms that the triggering event is a physical fault that lies on the line protected by the LCDR before declaring the occurrence of an FMA. The proposed framework is tested using the IEEE 39-bus benchmark system. Our simulation results confirm that the proposed framework can accurately detect FMAs on LCDRs and is not affected by normal system disturbances, variations, or measurement noise. Our experimental results using OPAL-RT’s real-time simulator confirm the proposed solution’s real-time performance capability.

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