2022-11-07 米国国立再生可能エネルギー研究所(NREL)
Utility operators need new solutions to monitor and manage grid threats. IViz-OT is commercially available software that tracks and visualizes distribution system alerts for modern, real-time cybersecurity.
IViz-OTは、ハードウェアに依存せず、仮想化により拡張可能で、互換性があり、プラグアンドプレイ機能をサポートする。
既存のサイバーセキュリティソリューションは、ほとんどが情報技術（IT）ベースのアプリケーション用に設計されており、OTベースのネットワークには直接適さない。IViz-OTツールは、高度な脅威発見ツールであり、グリッド上のサイバーイベントと物理イベントを解釈する。グリッド情報とネットワークデータを使用し、システム所有者とオペレータにリアルタイムの状態認識を提供する。
IViz-OTは、NRELが開発したHybrid Intrusion Detector for Energy Systems（HIDES）と連携し、グリッド情報の処理、侵入の検知、警告のログ作成などを行う。HIDESから生成されるログは必ずしも人間が読めるものではないため、IViz-OTは警報ログをオペレータが理解しやすいシンプルなシナリオに復号化する。
HIDESからアラートが届くと、IViz-OTはサイバーデータと物理データをスクリーニングし、異常の性質、原因、場所を特定します。IViz-OTは、イベントを時系列で相関させることで、より深いレベルのインテリジェンスを提供する。このようにして、複数の事象や継続的な事象を認識し、より広範な問題としてフラグを立てることができる。
IViz-OTとHIDESは、サイバーフィジカル実験をカスタマイズして可視化できるNRELのサイバーレンジでテスト・検証された。
＜関連情報＞
- https://www.nrel.gov/news/program/2022/nrel-develops-cybersecurity-tool-to-flag-threats-for-grid.html
- https://ieeexplore.ieee.org/document/9042544
HIDES：エネルギーシステム用ハイブリッド侵入検知システム HIDES: Hybrid Intrusion Detector for Energy Systems
Vivek Kumar Singh,Evan Vaughan,Joshua Rivera,Adarsh Hasandka
IEEE Xplore Published:19 March 2020
DOI: 10.1109/TPEC48276.2020.9042
Abstract
The establishment of a resilient electric grid accompanied by a secure communications network is an ongoing battle as advanced persistent threats continue to exploit existing vulnerabilities in legacy supervisory control and data acquisition system (SCADA) infrastructure. Traditional intrusion detection systems (IDSs) lack consistent performance because of the continuously evolving attack surface of SCADA systems. These shortcomings can be overcome by integrating logical system behavior, protocol-specific knowledge, and data-based learning to develop a comprehensive IDS solution. In this paper, we present a Hybrid Intrusion Detector for Energy Systems by integrating a network-based IDS, state-of-the-art machine learning-based IDS, and model-based IDS to detect unknown and stealthy cyberattacks targeting the SCADA networks. The proposed IDS uses synchrophasor measurements and cyber logs to learn patterns of different scenarios based on spatiotemporal behaviors of power systems. As a proof of concept, we implement and validate the proposed IDS by leveraging resources available at the National Renewable Energy Laboratory’s Energy Systems Integration Facility test bed. Experimental results show promising performance in detecting cyberattacks while providing realtime visualization of power system measurements and cyber logs.
