基于攻击预测的电力CPS安全风险评估

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。