一个零

一个零信任框架，用于实现和防御能力网格中的生成AI攻击

摘要 - 理解生成AI（Genai）对电网的攻击的潜力是一个基本挑战，必须解决，以通过实现和验证新攻击载体的风险来保护电网。在本文中，提出了一个新颖的零信任框架（PGSC）。该框架促进了对潜在的Genai驱动攻击媒介的早期检测（例如，重播和协议类型攻击），评估基于尾巴风险的稳定性测量方法以及缓解此类威胁。首先，PGSC的新型零信任系统模型被设计和制定为一个零信任问题，该问题旨在通过实现和防御Genai驱动的网络攻击来保证稳定的PGSC。第二，基于域特异性的生成对抗网络（GAN）基于攻击生成机制的开发是为了创建一个新的漏洞网络空间，以进一步了解威胁。第三，基于尾部的风险实现指标是开发和实施的，以量化造成攻击的极端风险，同时利用信任度量方法进行连续验证。第四，设计了基于合奏的Bootstrap聚合方案，以检测与令人信服的用户和分布式能源设备配置文件产生合成身份的攻击。实验结果表明，达到95的准确性的拟议零信任框架的功效。7％的攻击矢量产生，一种风险度量为9。稳定的PGSC的61％，对防御Genai驱动的攻击有99％的信心。