分析电力SCADA系统的网络攻击形式防范虚假数据注入攻击-第2页-北极星输配电网

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随着电力系统内信息物理系统融合的不断深化，SCADA系统的脆弱性越来越受到重视。SCADA系统往往会成为网络攻击的着手环节，一般称为“SCADA Hacking”。能够用于攻击SCADA系统的网络攻击手段有很多类型, 这里着重介绍虚假数据注入攻击(false data injection attack，FDIA)。FDIA通过向分布在电网中的计量装置注入虚假数据，导致状态估计结果较非攻击状态发生偏移，并成功躲避坏数据检测机制，达到影响电力系统运行控制的目的。一般情况下，FDIA的研究基于如下假设:

1) 实施攻击行为的主体具有一定的电力系统知识，即在一定程度上了解电力系统配置信息、拓扑结构、状态估计原理和坏数据检测机制等。

2) 实施攻击行为的主体具有对全部或部分计量装置的测量值进行篡改的能力。

以直流潮流为基础的状态估计模型可简要描述为: z=Hx+e。其中，z为量测量，H为拓扑矩阵，x为待估计的状态量，e为测量误差。状态估计问题以冗余测量值为基础，可通过采用加权最小二乘法或其他方法求解目标函数J(x)=(z-Hx)TW(z-Hx)的最小值，来获得状态估计结果;W为与系统误差相关的对角矩阵。其解析解为：=(HTWH)-1HTWz。由于状态估计是以冗余测量为基础的，而测量值中可能有坏数据，这样就需要对坏数据进行检测和判断分析，以确保状态估计结果是可信的。识别坏数据的判据为：C为判断阈值。当成立时，可认为没有坏数据;否则就要剔除相应坏数据并重新进行状态估计，直至通过坏数据检测为止。

FDIA利用了该原理。可向原测量值z注入虚假数据a，导致状态估计的输入数据za=z+a较真实情况发生偏差，由此计算得到的状态量亦发生偏差，c为注入虚假数据(也称“攻击”)前后状态量的偏差。若注入的该组恶意数据满足a=Hc，不难发现其目标函数;换言之，虽然原始测量数据遭到了篡改，加入了恶意添加的坏数据，并导致状态估计结果发生偏移，但坏数据检测的目标函数值保持不变，这样就无法检测出虚假数据。基于交流潮流的状态估计模型可描述为：z=h(x)+e。由于量测量和状态量之间存在非线性关系，只能通过迭代求取x的值。此时即便注入的恶意数据不能满足使攻击前后进行坏数据检测的目标函数值保持不变，但只要其满足，即能够使其成功躲避检验阈值即可。这种情况被称为广义FDIA。

针对如何形成一次有效攻击的问题，学术界开展了三个方面的研究:

1) 考虑到实施攻击行为的主体不可能掌握电力系统的完全信息，其中最重要的信息包括用于状态估计的网络拓扑矩阵。这样，如何利用不完全的拓扑信息形成有效的攻击就是一个值得研究的重要问题。已经提出了利用市场数据(如边际价格)、历史潮流测量值等信息来判断系统拓扑结构的方法。

2) 考虑到实施攻击行为的主体不可能对任何表计都有篡改权，如何确定需要篡改表计的最小数目以及如何有效组合可篡改的表计以形成专门针对某些状态量或量测量的定向攻击行为已引起了不少学者的关注。

3) 在联合采用FDIA和拓扑攻击(topology attack)时，如何合理搭配对模拟量和数字量测量数据的共同篡改以躲避来自拓扑处理器和坏数据检测机制的双重检验。

原标题：防范针对电网的虚假数据注入攻击

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