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스마트 그리드의 사이버-물리적 인프라는 단기에서 장기까지 다양한 측면을 예측하기 위해 데이터 의존적인 인공지능(AI) 기반 예측 체계를 요구하며, 여기에는 기계 학습(ML), 딥 러닝(DL) 및 하이브리드 모델이 포함됩니다. 스마트 그리드의 다양한 응용 분야에서 이러한 예측 체계는 사이버 공격에 취약할 수 있으며, 이는 광범위한 관점에서 다루어지지 않은 문제입니다. 이 연구는 스마트 그리드에서 예측 체계의 취약성을 다루는 문헌을 검토하며 응용 분야로 분류합니다. 사이버 보안 또는 사이버 탄력성과 관련된 기존 연구를 검토하고 이를 응용 분야에 따라 정리하여 장점과 단점을 강조합니다. 이 리뷰의 결과는 각 분야에서 다양한 공격 시나리오에 견딜 수 있는 정확하고 강력한 AI 기반 예측 체계를 개발할 필요성이 있음을 나타내며, 스마트 그리드의 다양한 분야에 대한 불균형적인 주의를 다루어야 합니다. 따라서 이 리뷰는 현재 문헌에 대한 포괄적인 개요를 제공하고 연구 커뮤니티가 스마트 그리드를 위해 명시적으로 설계된 공격 저항형 AI 기반 예측 체계를 개발하기 위한 방향으로 나아가는 필요성을 강조합니다.
Rahman et al. (수요일)은 이 문제를 연구했습니다.