دانلود ترجمه مقاله سازوکارهای حمله و دفاع چندمرحله ای در شبکه های هوشمند

1. مقدمه 2. پیشینه 3. کارهای مرتبط 4. مرور کلی 5. شبیه سازی شبکه برق 6. شبیه سازی امنیت سایبری 7. استراتژی های حمله و دفاع سایبری 8. تست های آزمایشگاهی 9. آزمون شبیه سازی حمله 10. ترکیب داده برای IDS (سیستم تشخیص نفوذ) 11. سیستم پشتیبانی تصمیم 12. نتیجه گیری

چکیده – شبکه برق، زیرساختی حیاتی در جامعه مدرن است که برای تضمین ایمنی و رفاه عمومی ضروری است. از آنجا که این شبکه به‌طور فزاینده‌ای برای عملکرد خود به فناوری‌های دیجیتال متکی است، در برابر تهدیدات سایبری پیچیده آسیب‌پذیرتر می‌شود. این تهدیدات، در صورت موفقیت، می‌توانند عملکرد شبکه را مختل کرده و منجر به پیامدهای جدی شوند. برای کاهش این خطرات، توسعه اقدامات حفاظتی مؤثر، مانند سیستم‌های تشخیص نفوذ و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم، که می‌توانند حملات سایبری را شناسایی و به آنها پاسخ دهند، بسیار مهم است. روش‌های یادگیری ماشین در این زمینه نویدبخش بوده‌اند، اما اثربخشی آنها اغلب به دلیل کمبود داده‌های با کیفیت بالا، عمدتاً به دلیل مسائل مربوط به محرمانه‌بودن و دسترسی، محدود می‌شود. در پاسخ به این چالش، کار ما یک محیط شبیه‌سازی پیشرفته را معرفی می‌کند که زیرساخت و رفتار ارتباطی شبکه برق را بازسازی می‌کند. این محیط، شبیه‌سازی حملات سایبری پیچیده و چندمرحله‌ای و سازوکارهای دفاعی را با استفاده از درخت‌های حمله برای ترسیم مراحل مهاجم و یک رویکرد نظریه بازی برای مدل‌سازی استراتژی‌های پاسخ مدافع، امکان‌پذیر می‌سازد. هدف اصلی این چارچوب شبیه‌سازی، تولید طیف متنوعی از داده‌های حمله واقعی است که می‌توان از آنها برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی و کاهش حملات سایبری استفاده کرد. علاوه بر این، این محیط از ارزیابی فناوری‌های امنیتی جدید، از جمله سیستم‌های پشتیبانی تصمیم پیشرفته، با ارائه یک پلتفرم آزمایشی کنترل‌شده و انعطاف‌پذیر، پشتیبانی می‌کند. محیط شبیه‌سازی ما به گونه‌ای طراحی شده است که مدولار و مقیاس‌پذیر باشد و از ادغام موارد استفاده و سناریوهای حمله جدید بدون اتکای زیاد به اجزای خارجی پشتیبانی کند. این محیط، کل فرآیند تولید سناریو، مدل‌سازی داده، نگاشت نقطه داده و شبیه‌سازی جریان توان، همراه با نمایش ترافیک ارتباطی، را در یک زنجیره فرآیندی منسجم امکان‌پذیر می‌سازد. این امر تضمین می‌کند که تمام داده‌های مرتبط مورد نیاز برای تحقیقات امنیت سایبری، از جمله تعاملات بین مهاجم و مدافع، تحت شرایط و محدودیت‌های ثابت ثبت شوند. محیط شبیه‌سازی همچنین شامل یک مدل‌سازی دقیق از پروتکل‌های ارتباطی و مدیریت عملکرد شبکه است و بینش‌هایی در مورد چگونگی انتشار حملات در شبکه ارائه می‌دهد. داده‌های تولید شده از طریق آزمایش‌های آزمایشگاهی اعتبارسنجی می‌شوند و اطمینان حاصل می‌شود که شبیه‌سازی شرایط دنیای واقعی را منعکس می‌کند. این مجموعه‌داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ و ارزیابی عملکرد آنها، به‌ویژه با تمرکز بر چگونگی تشخیص الگوهای حمله پیچیده در عملیات شبکه برق، استفاده می‌شوند.

The power grid is a vital infrastructure in modern society, essential for ensuring public safety and welfare. As it increasingly relies on digital technologies for its operation, it becomes more vulnerable to sophisticated cyber threats. These threats, if successful, could disrupt the grid’s functionality, leading to severe consequences. To mitigate these risks, it is crucial to develop effective protective measures, such as intrusion detection systems and decision support systems, that can detect and respond to cyber attacks. Machine learning methods have shown great promise in this area, but their effectiveness is often limited by the scarcity of high-quality data, primarily due to confidentiality and access issues. In response to this challenge, our work introduces an advanced simulation environment that replicates the power grid’s infrastructure and communication behavior. This environment enables the simulation of complex, multi-stage cyber attacks and defensive mechanisms, using attack trees to map the attacker’s steps and a game-theoretic approach to model the defender’s response strategies. The primary goal of this simulation framework is to generate a diverse range of realistic attack data that can be used to train machine learning algorithms for detecting and mitigating cyber attacks. Additionally, the environment supports the evaluation of new security technologies, including advanced decision support systems, by providing a controlled and flexible testing platform. Our simulation environment is designed to be modular and scalable, supporting the integration of new use cases and attack scenarios without relying heavily on external components. It enables the entire process of scenario generation, data modeling, data point mapping, and power flow simulation, along with the depiction of communication traffic, in a coherent process chain. This ensures that all relevant data needed for cyber security investigations, including the interactions between attacker and defender, are captured under consistent conditions and constraints. The simulation environment also includes a detailed modeling of communication protocols and grid operation management, providing insights into how attacks propagate through the network. The generated data are validated through laboratory tests, ensuring that the simulation reflects real-world conditions. These datasets are used to train machine learning models for intrusion detection and evaluate their performance, specifically focusing on how well they can detect complex attack patterns in power grid operations.