基于攻击预测的电力CPS安全风险评估

• 作者: 周纯杰 应欢 方锡康 杨军 胡博文 韩丽芳
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 信息物理系统(CPS) 攻击预测 风险评估 复杂网络 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息物理电力系统(CPPS)专栏
• 页码范围: 48-56
• 页数: 9页
• 分类号: TM73
• 字数: 6388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.201809104

摘要

为准确评估当前电力信息物理系统(cyber physical system,CPS)的风险状态,针对信息、电力紧密耦合的特点,提出一种基于攻击预测的电力CPS风险评估方法.利用已检测到的攻击告警信息,基于隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)识别出可能的攻击场景,推测攻击者的攻击意图,分析其未来的攻击目标和概率.攻击预测结果表征着系统当前的攻击威胁状况,将其作为输入,结合传统的单域(信息域或物理域)风险评估方法计算单域风险,再基于电力CPS复杂网络模型评估跨域风险,融合二者的结果得到最终的风险值.基于智能配电网IEEE 33节点的仿真平台,对攻击预测方法以及安全风险评估方法进行了验证,证明了基于攻击预测的风险评估方法的可行性和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周纯杰	华中科技大学自动化学院	80	328	9.0	14.0
2	韩丽芳		10	34	3.0	5.0
3	应欢		11	23	3.0	4.0
4	胡博文	华中科技大学自动化学院	2	10	2.0	2.0
5	杨军		5	17	3.0	4.0
6	方锡康	华中科技大学自动化学院	1	7	1.0	1.0