Adaptive Resiliente Modellprädiktive Regelung zur Abmilderung von Denial-of-Service-Angriffen auf einen regulierten Staudamm

Kernkonzepte

Eine adaptive resiliente modellprädiktive Regelungsarchitektur, die in der Lage ist, die Auswirkungen von Denial-of-Service-Angriffen auf die Kommunikation zwischen Regler und Aktor zu mindern, indem sie online die Resilienz an die erwartete Rückkehrzeit der Angriffe anpasst.

Zusammenfassung

Die vorgeschlagene Architektur besteht aus zwei MPC-Reglern (Resilient MPC und Safe MPC), die gleichzeitig zwei verschiedene Optimierungsprobleme lösen. Der Resilient MPC-Regler berechnet die optimale Stellgröße, indem er sowohl die Regelgüte als auch die Sicherheit berücksichtigt. Der Safe MPC-Regler berechnet stattdessen die sichere Stellgröße, die unter der Annahme einer Denial-of-Service-Attacke ab dem nächsten Zeitschritt angewendet werden soll.

Um die Resilienz online an die erwartete Rückkehrzeit der Angriffe anzupassen, wird ein Hawkes-Prozess verwendet, um die Intensitätsfunktion und damit die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Angriffs innerhalb eines bestimmten Zeithorizonts zu schätzen. Diese Schätzung wird dann zur Berechnung des Resilienzfaktors verwendet, der den Kompromiss zwischen Regelgüte und Sicherheit steuert.

Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird anhand von Simulationen mit realen Daten eines regulierten Staudamms in zwei Angriffsszenarien (zeitlich variierendes periodisches Muster und pseudo-zufälliges Muster) nachgewiesen. Die Ergebnisse zeigen, dass die adaptive resiliente MPC-Architektur die Konkurrenzstrategien in beiden Szenarien übertrifft.

Statistiken

Die Variation der Regelgüte im Vergleich zur adaptiven resilienten MPC beträgt 6720 für die MPC und 1349 für die Safe MPC im Szenario mit zeitlich variierender Rückkehrperiode.
Die Variation der Regelgüte im Vergleich zur adaptiven resilienten MPC beträgt 7532 für die MPC und 119 für die Safe MPC im Szenario mit pseudo-zufälligem Muster.

Zitate

"Vermeiden von Angriffen ist praktisch unmöglich. Industrielle Netzwerke sollten Profilierung, Netzwerkverkehrsüberwachung und Angriffserkennungen durchführen."
"Es ist unmöglich, die Angriffe zu verhindern. Dies hängt von der Diskrepanz zwischen den Ressourcen ab, die Angreifer und Verteidiger benötigen: Die Entwicklung von Schadsoftware ist relativ einfach und leicht zu implementieren, und umgekehrt ist die Reparatur des durch sie verursachten Schadens teuer in Bezug auf Geld und Zeit."

Wichtige Erkenntnisse aus

Model Predictive Control with adaptive resilience for Denial-of-Service Attacks mitigation on a Regulated Dam

by Raffaele Giu... um arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18516.pdf

Tiefere Fragen

Wie könnte die vorgeschlagene Architektur erweitert werden, um auch andere Arten von Cyberangriffen wie Deception-Angriffe oder False-Data-Injection-Angriffe zu berücksichtigen?

Die vorgeschlagene Architektur könnte in mehreren Richtungen erweitert werden, um auch andere Arten von Cyberangriffen wie Deception-Angriffe oder False-Data-Injection-Angriffe zu berücksichtigen:

Erweiterung des Modells um einen Deception-Detektor: Neben dem Denial-of-Service-Angriff könnte ein zusätzlicher Detektor implementiert werden, der Deception-Angriffe erkennt. Dieser Detektor könnte auf Anomalieerkennung in den Sensordaten basieren und die Resilienzfaktoren entsprechend anpassen.

Integration eines False-Data-Injection-Moduls: Ähnlich wie beim Denial-of-Service-Angriff könnte ein Modul entwickelt werden, das die Injektion falscher Daten in das System erkennt und die Resilienzfaktoren anpasst. Hierfür wären möglicherweise Techniken wie Plausibilitätsprüfungen oder Redundanzen in den Sensordaten erforderlich.

Mehrstufige Resilienzstrategie: Die Architektur könnte um eine mehrstufige Resilienzstrategie erweitert werden, die je nach erkannter Bedrohungsart (DoS, Deception, False-Data-Injection) unterschiedliche Gegenmaßnahmen ergreift. So könnte beispielsweise bei einem Deception-Angriff der Fokus mehr auf Anomalieerkennung und Datenvalidierung liegen, während bei einem DoS-Angriff die Umschaltung auf sichere Steuerungsaktionen im Vordergrund stünde.

Erweiterung des Hawkes-Prozesses: Der Hawkes-Prozess könnte dahingehend erweitert werden, dass er nicht nur die Vorhersage von DoS-Angriffen, sondern auch von Deception- und False-Data-Injection-Angriffen ermöglicht. Hierfür wären möglicherweise multivariate Hawkes-Prozesse oder andere fortgeschrittene Zeitreihenmodelle erforderlich.

Insgesamt erfordert die Erweiterung der Architektur um weitere Angriffsarten einen erhöhten Modellierungs- und Implementierungsaufwand, bietet aber das Potenzial, die Resilienz des Systems gegenüber einem breiteren Spektrum an Cyberangriffen zu erhöhen.

Welche zusätzlichen Informationen über den Angreifer könnten verwendet werden, um die Resilienz weiter zu verbessern, und wie könnte dies in das Modell integriert werden?

Um die Resilienz weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen über den Angreifer in das Modell integriert werden:

Angriffsmuster und -ziele des Angreifers: Durch die Analyse historischer Angriffsmuster und -ziele des Angreifers könnte das Modell dessen Verhaltensweise besser vorhersagen. Dies könnte in die Formulierung des Hawkes-Prozesses einfließen, um genauere Vorhersagen über zukünftige Angriffe zu treffen.

Fähigkeiten und Ressourcen des Angreifers: Informationen über die technischen Fähigkeiten und Ressourcen des Angreifers (z.B. Rechenleistung, Zugriff auf Sensordaten, Kenntnisse über das System) könnten verwendet werden, um die Bedrohungseinschätzung zu verfeinern und die Resilienzstrategie entsprechend anzupassen.

Motivation und Ziele des Angreifers: Ein tieferes Verständnis der Motivation und Ziele des Angreifers (z.B. Maximierung des Schadens, Erpressung, Spionage) könnte dabei helfen, die Resilienzstrategie gezielter auf die Bedrohung auszurichten.

Modellierung des Angreifers als Optimierungsproblem: Ähnlich wie im vorgestellten Ansatz könnte der Angreifer als Akteur mit einem eigenen Optimierungsproblem modelliert werden. Durch die Berücksichtigung der Angreiferlogik im Modell könnte die Resilienzstrategie weiter verbessert werden.

Die Integration dieser zusätzlichen Informationen über den Angreifer könnte beispielsweise durch folgende Ansätze erfolgen:

Erweiterung des Hawkes-Prozesses um angreiferbasierte Kovariaten
Einbindung von Expertenwissen über den Angreifer in die Formulierung des Optimierungsproblems
Verwendung von Methoden des adversariellen maschinellen Lernens, um die Resilienz gegenüber gezielten Angriffen zu erhöhen
Insgesamt könnte die Berücksichtigung von Informationen über den Angreifer die Resilienz des Systems weiter verbessern, indem die Vorhersage- und Reaktionsfähigkeit auf spezifische Bedrohungen erhöht wird.

Wie könnte die Methodik auf andere kritische Infrastrukturen wie Stromnetze oder Verkehrssysteme übertragen werden, und welche spezifischen Herausforderungen müssten dabei berücksichtigt werden?

Die in der Arbeit vorgestellte Methodik der adaptiven, resilienten Modellprädiktiven Regelung (ARMPC) könnte prinzipiell auch auf andere kritische Infrastrukturen wie Stromnetze oder Verkehrssysteme übertragen werden. Dabei müssen jedoch einige spezifische Herausforderungen berücksichtigt werden:

Systemmodellierung:

Stromnetze und Verkehrssysteme haben oft komplexere, nichtlineare Dynamiken als das betrachtete Talsperrensystem.
Die Modellierung muss die systemspezifischen Eigenschaften, Restriktionen und Zielgrößen berücksichtigen.

Sensorik und Aktorik:

In Stromnetzen und Verkehrssystemen gibt es oft eine größere Anzahl an verteilten Sensoren und Aktoren, was die Detektion und Abwehr von Cyberangriffen erschweren kann.
Die Resilienz muss auf die dezentrale Struktur dieser Systeme abgestimmt werden.

Echtzeitanforderungen:

Stromnetze und Verkehrssysteme haben oft strengere Echtzeitanforderungen als das Talsperrensystem.
Die Optimierungsalgorithmen müssen entsprechend effizient sein, um die Echtzeitfähigkeit zu gewährleisten.

Heterogene Systemkomponenten:

Stromnetze und Verkehrssysteme bestehen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Komponenten (z.B. Erzeuger, Verbraucher, Umrichter, Signalampeln).
Die Resilienzstrategie muss auf die Heterogenität der Systemkomponenten angepasst werden.

Interdependenzen:

Stromnetze und Verkehrssysteme sind oft stark miteinander verwoben und interdependent.
Cyberangriffe können Kaskadeneffekte auslösen, die in der Resilienzstrategie berücksichtigt werden müssen.

Regulatorische Anforderungen:

Für Stromnetze und Verkehrssysteme gelten oft spezifische regulatorische Vorgaben, die in die Resilienzstrategie einbezogen werden müssen.

Um die ARMPC-Methodik auf diese Anwendungsfelder zu übertragen, wären somit umfangreiche Anpassungen und Erweiterungen des Modells, der Optimierungsalgorithmen und der Resilienzstrategien erforderlich. Dennoch bietet der grundlegende Ansatz der adaptiven, modellprädiktiven Regelung mit Hawkes-basierter Resilienzanpassung ein vielversprechendes Konzept, das auf andere kritische Infrastrukturen übertragen werden könnte.