배전계통 상태추정모듈 대상 허위정보주입 사이버 공격에 대한 인공지능 강화학습 기반의 탐지, 방어방법 연구

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 배전계통에서 스마트미터와 전기자동차 충전기 연계점을 노린 FDI 공격을 분석하고, 이를 탐지·대응하는 보안 기술을 개발하는 연구임. 연구 목표는 비용효율적인 FDI 공격전략 개발, 공격-탐지 반복 기반 자가학습체계 구축, 탐지 후 계통신뢰도 유지방안 마련에 있음. 핵심 내용은 배전계통 구성 추정, 강화학습 기반 공격전략 학습, 적응형 연속공격기법 개발, 공격을 고려한 탐지방법과 자동화된 데이터 보정 상태추정 기법 구현, 제어설비 운용을 통한 신뢰도 유지방법 검증임. 기대 효과는 고도화된 FDI 공격 대응력 향상, 실제 배전계통 운영 적용성 확보, 향후 인공지능 고도화 및 물리적 고장 대응으로의 확장 가능성 확보임.
배전계통상태추정허위정보주입 사이버 공격잘못된 데이터 탐지토폴로지 추정가상물리시스템 보안강화학습Distribution systemState estimationFalse Data Injection AttackBad data detectionTopology estimationCyber physical system securityReinforcement learningSmart meterCharger of electrical vehicle
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
충남대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2021.03.01 ~ 2024.02.29
과제 고유번호
1711168978
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
31,344,000
정부지원연구개발비
31,344,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관충남대학대학대전광역시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL