MaDIoT 3.0: Análisis de Ataques a la Demanda y Generación Distribuida en un Sistema Eléctrico

Abstract

Este artíıculo analiza el impacto y la eficacia de los ataques MaDIoT 3.0 en el modelo PST-16, un sistema europeosimplificado. Estos ataques, de carácter novedoso, permiten comprometer de forma simultánea dispositivos IoT de alta potencia en la demanda y recursos de generación distribuida, como inversores fotovoltaicos. Los resultados muestran que la incorporación de generación solar fotovoltaica distribuida reduce tanto la tasa de éxito como el impacto de los ataques MaDIoT centrados en la alteración de la demanda, en comparación con un sistema sin dicha generación. En los ataques MaDIoT 3.0, la manipulación de la demanda resulta más determinante para el éxito global del ataque que la generación distribuida. Asimismo, se evidencia que la escalabilidad y la replicabilidad local de dispositivos IoT vulnerables de alta potencia son factores más críticos que su despliegue en áreas geográficas extensas.

The increasing penetration of Distributed Energy Resources (DER) expands the cyberattack surface of power systems. This paper analyses, using PowerFactory, the impact and success of MaDIoT 3.0 attacks in the PST-16 model, a simplified model of the European system. MaDIoT 3.0 attacks are a novel type of attack that manage to compromise both high-wattage IoT demand devices and DER devices at the same time. The results indicate that the inclusion of distributed solar PV generation in the PST-16 system reduces the success ratio and impact of load-altering MaDIoT attacks when compared to the same system without DER, mainly due to an increment of the initial voltages. For MaDIoT 3.0 attacks, the demand had a more significant influence on the attack’s success than DER in the PST-16 system. Distributing the attacked demand across more buses or targeting the demand from other areas would decrease the success ratio of the attack. Therefore, the local scalability and replicability of vulnerable high-wattage demand devices in the analysed system become more critical than their distributed deployment in larger areas.