Maschinelles Lernen verbessert die Erkennung von Cyberangriffen in Smart Grids

Intelligente Netze sind ein wichtiger Teil unserer Stromsysteme geworden. Sie können verbessern, wie wir die Stromverteilung managen, bringen aber auch Risiken mit sich. Diese Systeme nutzen Technologie, um den Fluss von Strom von Erzeugern zu Verbrauchern zu überwachen und zu steuern. Wenn es in diesen Systemen zu Ausfällen kommt, kann das zu ernsthaften Problemen führen, einschliesslich Stromausfällen und Sicherheitsrisiken.

Mit dem Aufstieg der intelligenten Netze gibt es immer mehr Bedenken wegen Cyber-Bedrohungen. Hacker können diese Systeme angreifen, was zu erheblichen Schäden führen kann. Unternehmen müssen starke Sicherheitsmassnahmen ergreifen, um ihre Infrastruktur zu schützen. Phasor-Messgeräte (PMUs) sind Geräte, die verwendet werden, um die Leistung von Stromsystemen zu überwachen und zu verbessern. Sie sammeln wertvolle Daten, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Diese Datenströme können jedoch ein Ziel für Cyberangriffe sein.

Maschinelles Lernen kann eine entscheidende Rolle bei der Erkennung dieser Angriffe spielen. Es kann helfen, Muster zu finden und ungewöhnliche Verhaltensweisen in den von PMUs gesammelten Daten zu erkennen. Dieser Artikel diskutiert einen Ansatz des maschinellen Lernens, um verschiedene Arten von Störungen im Stromsystem zu identifizieren und zu klassifizieren, insbesondere konzentriert auf Cyberangriffe.

#Datensatzübersicht

Die Forschung nutzt einen Datensatz, der Informationen über Störungen im Stromsystem enthält. Dieser Datensatz besteht aus 15 separaten Datensammlungen, die von verschiedenen PMUs und Alarmprotokollen gesammelt wurden. Jeder Datensatz enthält verschiedene Messungen und eine Zielkategorie, die angibt, ob ein Ereignis normal, natürlich oder ein Angriff ist.

Der Datensatz besteht aus 73.037 Aufzeichnungen, und die Informationen sind hauptsächlich numerisch, ausser den Zielklassifikationen. Es gab keine Duplikate oder fehlende Werte, obwohl einige ungültige Einträge gefunden wurden. Bestimmte Methoden wurden verwendet, um die Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten, wie das Entfernen von Ausreissern und die Anpassung für Ungleichgewichte in den Kategorien.

#Datenvorbereitung

Bevor die Daten analysiert wurden, wurden mehrere Schritte unternommen, um sie vorzubereiten. Zuerst wurden ungültige Einträge entfernt. Ausreisser – Werte, die signifikant von anderen abwichen – wurden identifiziert und eliminiert. Ausserdem wurden alle nicht-numerischen Werte mithilfe eines Prozesses namens Label-Encoding in numerische Form umgewandelt.

Ein weiteres Problem, das angesprochen wurde, war das Klassenungleichgewicht. Eine der Kategorien hatte viel weniger Stichproben im Vergleich zu den anderen. Um dies zu verwalten, wurde eine Technik namens Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) verwendet, um die Anzahl der Beispiele in der kleineren Kategorie zu erhöhen. Schliesslich wurden alle Daten standardisiert, um eine einheitliche Skala für die Analyse sicherzustellen.

#Datenanalyse

Um ein besseres Verständnis der Daten zu bekommen, wurde eine explorative Analyse durchgeführt. Dabei wurde die Verteilung jedes Merkmals und deren Beziehung zueinander betrachtet. Histogramme wurden verwendet, um diese Daten zu visualisieren. Ausserdem wurden Korrelationen untersucht, um zu sehen, wie die verschiedenen Merkmale mit der Zielvariablen zusammenhingen. Diese Analyse half dabei, die relevantesten Merkmale zur Vorhersage von Störungen zu identifizieren.

Von all diesen Merkmalen zeigten die Top 14 starke Korrelationen mit der Zielvariablen. Diese Merkmale waren entscheidend, um Ereignisse im Datensatz zu verstehen und vorherzusagen. Das Ziel war, sich auf die wichtigsten Merkmale im Modellbildungsprozess zu konzentrieren.

#Modellbildung

Drei verschiedene Modelle des maschinellen Lernens wurden erstellt und getestet: Random Forest, Logistische Regression und K-Nearest Neighbor. Um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten, wurde eine Technik namens 10-fache Kreuzvalidierung verwendet. Diese Methode teilt den Datensatz in 10 Teile, wobei ein Teil zum Testen und die anderen wiederholt zum Trainieren verwendet werden.

Verschiedene Metriken wurden verwendet, um die Leistung jedes Modells zu bewerten. Dazu gehörten Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Werte. Da der Datensatz für das Klassenungleichgewicht angepasst worden war, waren diese Masse besonders wichtig, um die Effektivität der Modelle zu bewerten.

Die Modelle wurden sowohl mit allen Merkmalen als auch nur mit denen verglichen, die als die wichtigsten ausgewählt wurden. Das Random Forest-Modell schnitt in Bezug auf die Leistung am besten ab. Weitere Feinabstimmungen der Modellparameter wurden vorgenommen, um die Genauigkeit zu verbessern.

#Ergebnisse und Vergleiche

Die Analyse zeigte, dass bestimmte Merkmale im Datensatz eng miteinander verbunden waren. Die Korrelation dieser Merkmale mit der Zielvariablen war jedoch nicht so stark. Ein Vergleich der Leistung der drei Modelle ergab, dass das Random Forest-Modell die höchste Genauigkeit hatte und etwa 90,56 % erreichte.

Interessanterweise schnitt das Modell mit allen Merkmalen besser ab als das Modell mit nur wenigen ausgewählten. Dieses Ergebnis könnte auf Überanpassung hinweisen, bei der das Modell zu eng an die Trainingsdaten angepasst ist und nicht gut verallgemeinern kann.

Zusätzlich schnitt das Logistische Regressionsmodell nicht gut ab, was darauf hindeutet, dass es die Komplexität des Datensatzes möglicherweise nicht gut erfassen kann.

#Fazit

In dieser Forschung wurden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Störungen im Stromsystem, insbesondere Cyberangriffe, zu erkennen. Das Random Forest-Modell erwies sich als das effektivste Werkzeug, das empfohlen wird, um diese Bedrohungen in intelligenten Netzen zu identifizieren. Es wurde jedoch festgestellt, dass mehr Daten die Genauigkeit verbessern, aber auch die Komplexität erhöhen könnten.

Zukünftige Arbeiten könnten die Integration von tiefen Lernansätzen und den Umgang mit Big Data beinhalten, um Stromsysteme besser vor Cyberbedrohungen zu schützen. Die Ergebnisse unterstützen die Auffassung, dass maschinelles Lernen ein wertvolles Werkzeug sein kann, um die Sicherheit in intelligenten Netzen zu gewährleisten.

Insgesamt kann die Verwendung von maschinellem Lernen die Erkennungsfähigkeiten von Stromsystemen erheblich verbessern und sie sicherer und zuverlässiger gegen Cyberbedrohungen machen.