スマートグリッドサイバーセキュリティにおける進化する脅威の風景

電気グリッドのデジタル変換は、孤独なハッカーから州のスポンサードグループまで、脅威の俳優が積極的にプロービングしている複雑な攻撃面を作成しました。 成功した違反は、単一の脆弱なデバイスから広範な停電、機器の破壊、または生命の損失に至るまでのカスケードできます。 最近の攻撃、2015年および2016年のウクライナの電力網の事件や2021年コロニアルパイプラインのランサムウェアイベント(ただし、グリッド攻撃ではなく、それによる脅威が、セキュリティ対策の脆弱性を強調した)。

国家統計と高度な持続的な脅威

スポンサーの広告主は、リソースと忍耐力がグリッドネットワークに深く浸透しています。 彼らの目標は、将来のサボテージのための重要なシステムマッピング、または永続的なバックドアの作成にしばしば含まれます。 [産業制御システム(ICS)[]]は、もともとサイバーセキュリティを念頭に置いて設計されていない、彼らはプライマリターゲットを構成していました。 例えば、TRITON TRINE フレームワークは、安全を攻撃する危険を直接制御することができます。

ガンサムウェア ターゲティング エネルギーユーティリティ

Ransomware 演算子は、ダウンタイムコストが天文科学的であるため、高値のターゲットとして、ますますエネルギーユーティリティを表示します。従来のデータ暗号化とは異なり、一部のランサムウェアの株は、ICS 固有のプロトコルをターゲットにし、システムからオペレータをロックする可能性があります。ユーティリティは、リアルタイムの運用継続が要求されるため、バックアップから復元するシナリオのために準備する必要があります。 DarkSide[FLT]FLT[FLT]パイプラインは、さらに、プラントの制御を横断するような、さらには、プラントの制御を中断します。

サプライチェーンと第三者のリスク

現代のスマートグリッドは、スマートメーター、リレー、RTU、PLC、ネットワーク機器の数百のベンダーから数千のコンポーネントに依存しています。単一のファームウェアアップデートまたは妥協されたモジュールで導入された脆弱性は、グリッド全体にわたって伝播することができます。 []]]SolarWinds]とKaseyaサプライチェーン攻撃は、ソフトウェアのリードが、多くの場合、広範なリスクを補償する可能性があるため、この寿命を延ばすことができることを実証しました。

スマートグリッドにおけるリスクの重要なコンポーネント

世代から消費者のスマートメーターまで、スマートグリッドのすべての層は、保護が必要な攻撃面を提示します。 これらのコンポーネントを理解することは、セキュリティ投資を優先するのに役立ちます。

SCADAシステムとコントロールセンター

監督者制御とデータ取得(SCADA)システムは、グリッドの脳です。 彼らはフィールドデバイスからデータを収集し、制御コマンドを送信します。 従来のSCADAシステムは、多くの場合、古いオペレーティングシステムで実行され、暗号化されていないプロトコル(例えば、Modbus、セキュリティ拡張なしでDNP3)を使用します。 コントロールセンターを妥協する攻撃者は、潜在的にブレーカを開き、トランスを無効にしたり、ロード・シュレッディング・スキームを変更したりすることができます。 C]を適用すると、サイバーセキュリティ対策は、ネットワーク(DM)とネットワークを最適化)、最適なネットワークを使用することができます。

高度のメーターで計るインフラ(AMI)

スマートメーターは、物理的な暴露と限られたコンピューティングパワーを持つ分野に頻繁に展開されます。 彼らは、それぞれ低優先順位のターゲットですが、何千メートルにも及ぶ攻撃を組み合わせて、請求システムを破壊したり、プエルトリコ「メターリッパー」のシナリオで見られるように、大きな領域に電力をオフにしたりすることができます。 ファームウェアの完全性を確保し、コミュニケーションの強力な暗号化を使用して、改ざん検知を実装することは、AMIセキュリティに不可欠です。

通信ネットワーク(WAN、LAN、無線)

スマートグリッドは、ワイヤとワイヤレスネットワークのミックスに依存して、サブステーション、分散エネルギーリソース(DER)、およびコントロールセンターを接続します。 サブステーションの自動化とIEEE C37.118用のプロトコルは、より一般的なIPネットワーク上で使用されています。 適切なセグメンテーションと暗号化なしで、攻撃者は悪意のあるパケットを遮断または注入することができます。 サブステーション内のWi-Fiネットワーク、WPA3または他の強力なセキュリティ対策で設定されていない場合は、エントリポイントを使用できます。

スマートグリッドのコアサイバーセキュリティ戦略

パワーシステムの運用制約に合わせて、防衛に深いアプローチが必要です。典型的なITシステムとは異なり、可用性はパラマウントです。トランスを再起動したり、保護リレーをパッチを当てるには、スケジュールされた停電を必要とする場合があります。したがって、戦略は、運用上のレジリエンスでセキュリティをバランスさせなければなりません。

定期的なリスク評価を実施

ユーティリティは、[]のようなフレームワークの次の定期的なサイバーセキュリティリスク評価を実行する必要があります。NISTのサイバーセキュリティフレームワーク(CSF)またはIEC 62443。これらの評価は、高値資産、潜在的な脅威、および既存の脆弱性を特定します。例えば、リスクアセスメントへのリモートアクセスがデフォルト資格情報を使用しているか、バックアップコントロールセンターがネットワークセグメンテーションを欠いていることを明らかにする可能性があります。リスクに基づいて緩和を優先することは、すべてが同様により効果的に保護しようとするものです。

防衛・内・下・セグメントの実装

ネットワークセグメンテーションは、グリッドセキュリティのコーナーストーンです。 ] プルデューモデル (レベル0-5) ICSセキュリティは、管理システム(レベル2〜3)とフィールドデバイス(レベル0〜1)から、エンタープライズIT(レベル4〜4)を分離します。 ファイアウォール、片道ダイオード(データダイオード)、および産業用デシリタイズ(IDMZ)を使用して、ゾーン間の直接通信を防止します。 たとえば、企業は、保護を制限するべきではありません。

ゼロトラストアーキテクチャ(ZTA)をグリッドに採用

ゼロトラストは、ネットワーク内でも、ユーザやデバイスがデフォルトで信頼できるものではないと仮定しています。スマートグリッドでは、システムを制御するためのあらゆるアクセス要求を検証し、少なくとも優先的なポリシーを適用し、異常を継続的に監視することを意味します。OT環境でZTAを実装するには、従来のデバイスが現代の認証をサポートしていないため、慎重な計画が必要です。しかし、OTやマルチファクタ認証(MFA)などの技術は、人オペレータが実現可能です。[FLT][Fatural]:[Fatural]モデル:[F]モデル: [F]モデル: [F] [F] [F] [Fatural] 認証] [F] 認証] [F] 認証] [F] 認証] 認証] 認証] は、 [MFA (MFA (MFA] にのみ適用されます。

事件対応と回復計画の確立

最高の防衛でさえ、侵害することができます。ユーティリティは、ITシステムだけでなく、OTと物理的なセキュリティをカバーするインシデント対応計画を持っている必要があります。 卓上のエクササイズは、グリッドの停電をシミュレートし、エンジニアリング、セキュリティ、および法的チーム間の通信のギャップを明らかにすることができます。 回復計画には、SCADAが利用できなくなった場合、サブステーションの手動操作のための手順が含まれるはずです。 重要な構成ファイルとファームウェアの画像のエアギャップバックアップが不可欠である。

規制フレームワークと標準

業界標準のコンプライアンスは、ベースラインレベルのセキュリティを確保するのに役立ちます。 米国では、北米電気信頼性(NERC)は、バルク電気システム用の「]」の気候インフラ保護(CIP)規格を施行しています。 これらの規格は、セキュリティ管理、人員の訓練、電子境界、インシデントレポート、および回復をカバーします。 しかし、多くの小型ユーティリティとディスパッチャは、NERCIPによって直接調整されず、潜在的なギャップを生成し、国際規格である[FLT:]を暗号化することができます。 [FAD]およびD3: および、および、通信プロトコルは、または暗号化された通信システムにのみ適用できます。 [FAD]:[:] または、およびDAPD3] または、およびD3: または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、

人工知能と機械学習のロール

AIとMLは、サイバー攻撃を示す可能性のあるグリッド操作で異常を検出するためにますます使用されています。例えば、スマートメーターや異常な制御コマンドシーケンスからのネットワークトラフィックの突然のスパイクは、アラートをトリガーすることができます。 MLモデルは、電圧、周波数、および保護リレー操作の通常の動作パターンを学び、その後、逸脱をフラグすることができます。 しかし、これらのシステムは、代表的なデータで訓練され、オペレータをdesensitizeことができる偽陽性を避けるために慎重に検証する必要があります。 AIベースのセキュリティは、自動攻撃と攻撃の脅威に役立ちます。

安全の文化を築く

テクノロジーだけでは不十分です。 人々は最も弱いリンクです。 従業員、請負業者、ベンダーはフィッシング、社会工学、および安全なリモートアクセス慣行に関する継続的なトレーニングを必要とします。 多くの侵害は、実用的な従業員をターゲットとするスピアフィッシングメールを通じて得られる妥協された資格から始まります。 「何かを見る、何かを言う」文化とパフォーマンス評価にサイバーセキュリティKPIを組み込むことで、バイジランスを強化することができます。 さらに、ユーティリティは、そのような情報を受け取る必要があります[F] 情報を共有: [情報を共有] [情報] 情報] 情報センター [情報を共有] [情報を共有]

スマートグリッドセキュリティの未来の方向性

グリッドは、より分散したエネルギーリソース(ソーラー、風力、蓄電池)を統合し、5G、IoT、エッジコンピューティングなどの高度な技術を採用しているため、攻撃面が拡大します。サイバーセキュリティ基準は、これらの新しいコンポーネントをカバーするために進化する必要があります。量子安全暗号化は、長期にわたるグリッド資産に必要な場合があります。さらに、国際エネルギー機関の努力など、国際エネルギー機関の努力は、国境を越えてセキュリティ慣行を調和させる重要なものです。ユーティリティは、将来のグリッドがITオンに必要とされているが、ITオンの要件は、単に設計する必要はありません。

サイバー攻撃からスマートグリッドを保護することは、一回限りのプロジェクトではなく、業界全体でリーダーシップ、継続的な投資、コラボレーションによるコミットメントを必要とする継続的なプロセスです。 層の防御策を実装することにより、認識基準に従い、セキュリティアウェア文化を育成することで、利害関係者は、サイバー広告主による大惨なグリッド障害のリスクを大幅に削減することができます。 予防のコストは、広範囲にわたる停電のコストよりもはるかに低いです。