Detección de ataques de inyección de datos falsos en redes inteligentes basada en transformación conjunta

Para el funcionamiento y control fiable de la red inteligente, estimar los estados correctos es de suma importancia para el operador del sistema. Con la reciente incorporación de la tecnología de la información y la infraestructura de medición avanzada, la red del futuro es más propensa a amenazas cibernéticas. El ataque de inyección de datos falsos (FDI) es uno de los ciberataques más investigados. Diseñado inteligentemente, puede causar una estimación errónea de los estados, lo que afecta seriamente el funcionamiento del sistema eléctrico en su totalidad. En este documento, proponemos un esquema basado en transformación conjunta para detectar ataques FDI en tiempo real. El método propuesto se basa en la dinámica de las variaciones de medición. La distancia de Kullback–Leibler se utiliza para encontrar la diferencia entre las distribuciones de probabilidad obtenidas a partir de las variaciones de medición. El método propuesto se prueba utilizando el sistema de 14 buses IEEE considerando ataques en diferentes variables de estado. Los resultados muestran que el esquema propuesto detecta ataques FDI con alta probabilidad de detección.