Новый алгоритм прогнозирует отключение электроэнергии, вызванное хакерами и землетрясениями

• Новый алгоритм под названием Squirrel обнаруживает слабые места в электросети.
• Его можно применить ко всем типам опасностей, включая землетрясения, злонамеренные атаки и препятствия, вызванные белками.

Какие состояния и сбои в инфраструктуре электрических сетей могут привести к резкому отключению электроэнергии? И как частные компании и государственные организации могут инвестировать, чтобы предотвратить катастрофическое отключение?

За последние пару лет появились новости о том, что северокорейские хакеры проникли в американскую энергетическую компанию, а российские хакеры взломали атомную электростанцию. Такие провалы в сети, вызванные хакерами, сейчас случаются чаще, чем когда-либо. Стихийные бедствия, такие как землетрясение, также играют важную роль в нарушении работы электрических сетей. Даже белки (которые часто грызут электрические провода) представляют серьезную угрозу для электросетей.

Для решения этих проблем исследователи Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса разработали новый алгоритм под названием «Белка», который позволяет компаниям обнаруживать слабые места в энергосистеме. Это часть трехлетнего проекта (Количественная интеллектуальная оценка рисков злоумышленника), направленного на выявление всех возможных угроз для сети.

Поскольку алгоритм не зависит от причин, его можно применять ко всем типам опасностей, включая землетрясения, злонамеренные атаки и даже препятствия, вызванные белками. Он решает обратную задачу (вывести причину из следствия) и помогает решить, на что обратить внимание и как распределить ресурсы.

Что именно он делает?

Самая сложная часть в выявлении рисков для сети - это каскадный эффект. Одна неисправная подстанция может повлиять на всю сетевую инфраструктуру. Исследователи реализовали свой новый алгоритм с помощью симулятора энергосистемы с открытым исходным кодом (имитирует поток мощности передачи), чтобы изучить, какая последовательность событий должна произойти, чтобы вызвать потерю 1/2 миллиарда ватт нагрузки на модели небольшой сети.

Моделирование выявило более 700 критических отказов и последствий, и почти половина этих отказов связана с одним конкретным реле. Этот тип информации может быть очень полезен, особенно когда ресурсы ограничены.

Проще говоря, если вас беспокоит неисправная подстанция, которая потребляет 10 гигаватт нагрузки в автономном режиме, и вы ищете способы, которые могут это сделать, алгоритм может помочь вам определить, какие сбои на самом деле приведут к такому результату.

Ссылка:Ливерморская национальная лаборатория им. Лоуренса

Это поможет агентствам сузить количество возможных условий и расставить приоритеты в местах, которые могут привести к серьезным неудачам. Алгоритм способен изменять несколько параметров и находить эффективное решение, позволяющее избежать массового сбоя.

Хотя электрические сети, разработанные в последние годы, намного более автоматизированы и умнее, они более уязвимы для хакеров и злоумышленников (поскольку они подключены к Интернету). В настоящее время использование ручных методов для защиты сетей невозможно:никто не может придумать все события, которые могли бы привести к неприятному исходу. Таким образом, для сужения списка событий, вызывающих сбой, необходимо использовать Squirrel.

Что дальше?

Прежде чем применять его к крупномасштабным системам, алгоритм необходимо улучшить. Исследователи планируют расширить возможности моделирования, чтобы в нем можно было учитывать множество сложных последствий, таких как электричество и газ, связь и потоки энергии, а также более сложные модели распределения.

Пока что они работали с базовой моделью, которая могла обслуживать 46 линий электропередачи. Эти линии могут быть либо выключены, либо включены, таким образом, будет 2⁴⁶ возможных схем - чрезвычайно большое количество для обработки с помощью методов грубой силы. Для практического и умного анализа их цель - смоделировать систему на 10 000 строк.

Прочтите:линейный алгоритм, позволяющий обнаруживать смартфоны без GPS

В будущем исследователи также будут сотрудничать с агентствами для выявления уязвимостей и проведения оценки рисков с использованием реальных электросетей для создания более точных моделей.