• Medientyp: E-Book; Hochschulschrift
  • Titel: ASSESS : anomaliesensitive state estimation mit streaming systemen in smart grids
  • Beteiligte: Brand, Michael [VerfasserIn]; Lehnhoff, Sebastian [AkademischeR BetreuerIn]; Engel, Dominik [AkademischeR BetreuerIn]
  • Erschienen: Oldenburg, [2023]
  • Umfang: 1 Online-Ressource (xi, 256 Seiten)
  • Sprache: Deutsch
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: Netzzustandsschätzung ; Ereignisgesteuerte Architektur ; Datastream Managementsystem ; Cyber-Physisches Energiesystem ; Hochschulschrift
  • Entstehung:
  • Hochschulschrift: Dissertation, Universität Oldenburg, 2023
  • Anmerkungen:
  • Beschreibung: Die zunehmende IT-OT-Verzahnung macht die Datenakquise, besonders bei Messwerten ohne Redundanz, anfällig für Angriffe. Die Arbeit erforscht die Modellierung und Integration multivariaten Vertrauens in physische Messwerte in cyber-physischen Stromversorgungssystemen. Vier Artefakte wurden entwickelt: Ein Vertrauensmodell ermöglicht multivariates Vertrauen für Lagebildanalysen. Eine Integrationsplattform für Vertrauensschätzer nutzt externe Informationen zur Vertrauenswahrscheinlichkeitsschätzung. Eine anomaliesensitive State Estimation berücksichtigt die multivariate Vertrauenswürdigkeit der Messwerte. Ein Gesamtsystem integriert die Artefakte und baut auf datengetriebene Verarbeitung. Ein Cyberangriffsszenario demonstriert den Mehrwert des Ansatzes und die Evaluation zeigt, dass das multivariate Vertrauen in die Zustandsvariablen mit deren Kompromittiertheit korreliert, das System für unterschiedliche Netze einsetzbar ist und verschiedene Vertrauensschätzer integriert werden können.

    The increasing integration of IT and OT renders data acquisition, especially for non-redundant measurements, susceptible to attacks. This thesis explores the modeling and integration of multivariate trust in physical measurements in cyber-physical power systems. Four artifacts have been developed: A trust model enables multivariate trust for analyses of situational awareness. An integration platform for trust estimators utilizes external information for the estimation of trust probabilities. An anomaly sensitive state estimation considers the multivariate trust in measurements. A comprehensive system integrates these artifacts and relies on data-driven processing. A cyberattack scenario demonstrates the approach's added value and the evaluation indicates that multivariate trust in state variables correlates with their compromise. The system is applicable to different networks, and various trust estimators can be integrated.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang