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Technical Report on Resilient and Secure Large-Scale Energy Internet Systems

このIEEE PESタスクフォースの報告書は、サイバー物理的な脅威状況を特徴付け、緩和技術とモデリングフレームワークを概観し、AIのリスクとルーティングソリューションを検討し、そして将来の研究、標準化、および規制に向けた提言を提供することにより、大規模なエネルギーインターネットシステムのセキュリティとレジリエンスを分析するものである。

原著者： Ioannis Zografopoulos, Karen Largman, Isaac Ortega Romero, S M Zia Ur Rashid, Yexiang Chen, George Fragkos, Charalambos Konstantinou, Subhash Lakshminarayana, Juan Ospina, Airin Rahman, Suman Rath, Vi

公開日 2026-08-14

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CC BY 4.0

原著者： Ioannis Zografopoulos, Karen Largman, Isaac Ortega Romero, S M Zia Ur Rashid, Yexiang Chen, George Fragkos, Charalambos Konstantinou, Subhash Lakshminarayana, Juan Ospina, Airin Rahman, Suman Rath, Vivek Kumar Singh, Mucun Sun, Wei Sun

原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ✨ これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。免責事項の全文を読む

電気グリッドを、巨大なダムからあなたの家へと電力が流れる一方通行の巨大な滝としてではなく、何百万もの小さな、おしゃべりな発電所が集まった、活気にあふれ、混沌とした都市として想像してみてください。これが「エネルギー・インターネット（Energy Internet）」です。あなたの猫の動画や宿題を運ぶインターネットと同じように、この新しいグリッドは電気を運びますが、同時に膨大な量の情報も運びます。屋根の上のソーラーパネル、電気自動車のバッテリー、スマートサーモスタットのすべてが、このネットワークにおける小さなノード（結節点）であり、誰が電力を送り、誰が受け取るかを決めるために、常に隣人とチャットをしています。

しかし、ここには落とし穴があります。何百万ものおしゃべりなデバイスが集まった都市をインターネットに接続すると、超効率的な電力グリッドが得られるだけでなく、ハッカーにとっての超複雑な標的も手に入れてしまうのです。昔は、嵐で送電線が倒れたら、ただグリッドが暗くなるだけでした。今日では、ハッカーがコンピュータを騙して、送電線に問題がないのに「正常である」と思い込ませたり、数千台のスマートサーモスタットを全く同じ瞬間にオンにするよう仕向けたりして、停電を引き起こす可能性があります。このレポートは、この新しい、高度に接続された「電力の街」を、嵐とデジタルな泥棒の両方からどのように守るべきかを解明しようとしているエンジニアや科学者のチームによって書かれた、巨大な安全マニュアルのようなものです。彼らはこう問いかけています。「インターネットが攻撃を受けているときでも、どうすれば明かりを灯し続けることができるのか？」と。

大きな全体像：思考し、反撃するグリッド

専門家タスクフォースによって執筆されたこのテクニカルレポートは、「エネルギー・インターネット（EI）」について深く掘り下げています。著者らは、もはや電気と情報を別々のものとして扱うことはできないと主張しています。この新しい世界では、両者は密接に織り合わされています。データを操作すれば、電力にも影響を及ぼします。レポートは、明かりを灯し続けるためには、セキュリティを単なる「ドアの鍵」として考えるのではなく、戦い、適応し、回復することができる「全身の免疫システム」として考え始める必要があると示唆しています。

敵：それは単なるコンピュータウイルスではない

レポートは、まず「悪者」の正体を明らかにすることから始まります。それは単にパスワードを盗むハッカーのことだけではありません。彼らは「偽データ注入（False Data Injection）」について説明しています。これは、グリッドの脳に対して嘘を吹き込み、実際には正常なのに「送電線に電力が流れすぎている」と伝えたり、あるいはその逆を伝えたりするような行為です。これにより、システムを騙して健全な部分をシャットダウンさせることができてしまいます。

また、「負荷変更攻撃（Load-Altering Attacks）」についても述べています。想像してみてください。ハッカーが何千台もの電気自動車の充電器やスマートヒーターの制御を奪い、それらを一度にすべてオンにする場面を。それは、デジタルな暴徒が突然、全員で一斉に大量の食事を摂ると決めたようなもので、グリッドを圧倒し、クラッシュを引き起こす可能性があります。レポートは、ウクライナやポーランドで起きた、調整されたサイバー攻撃が実際に物理的な停電を引き起こした事例を挙げ、これらの攻撃が現実的かつ危険であることを強調しています。

新しい防御策：自らを「アイランド化」できるグリッド

では、どのように戦えばよいのでしょうか？レポートは、SF映画に出てくるような賢い戦略をいくつか提案していますが、これらは数学と物理学に基づいています。

一つのアイデアは「移動標的防御（Moving Target Defense）」です。かくれんぼを想像してください。ただし、隠れている人が数秒ごとに形や場所を変え続けるゲームです。レポートは、グリッドも同様にすべきだと提案しています。ネットワークの構成を常に予測不可能な形で変化させることで、ハッカーが攻撃を計画するためにシステムを観察することを困難にします。ハッカーがどこを攻撃すべきかを理解した頃には、グリッドはすでに移動してしまっているのです。

もう一つの戦略は「デジタルツイン（Digital Twins）」です。これは、実際の電力グリッドのビデオゲーム版だと考えてください。グリッドは、自分自身の完璧なリアルタイム・シミュレーションを実行します。もしハッカーが実際のグリッドを操作しようとしても、デジタルツインは、グリッドが「本来どうあるべきか」を正確に知っているため、異常な挙動を即座に察知できます。それは、あなたのルーチンを熟知している超スマートなボディガードが、あなたの歩き方一つで「誰かに付けられている」と判断できるようなものです。

バッテリーの問題：単に電力を持っているだけでは不十分

レポートの大部分は、バッテリーとエネルギー貯蔵に焦点を当てています。「大きなバッテリーがあれば、安全ですよね？」と思うかもしれません。著者らは、「そう簡単ではありません」と答えます。

彼らは、バッテリーを持っていることは、車にガソリンを満タンに入れている状態に似ていると説明しています。しかし、車のコンピュータが嘘をついていて、実際には空なのに「満タンである」と表示していたら、あなたは困ることになります。あるいは、バッテリーは満タンでも、車のエンジンが壊れていれば、やはり走ることはできません。レポートは「意思決定を考慮した（Decision-Aware）」フレームワークを導入しています。これは、グリッドがバッテリーが存在するかどうかを確認するだけでなく、使用する前に次の3つのことをチェックすることを意味します。

実際にエネルギーはあるのか？（貯蔵の妥当性：Storage Adequacy）
バッテリーに関する情報は信頼できるか？（情報の完全性：Information Integrity）
そのバッテリーは、グリッドを壊すことなく実際に電力を供給できるか？（物理的な実現可能性：Physical Feasibility）

彼らは、もしグリッドが「満タンである」というデータに基づいてバッテリーに依存している場合、そのデータが間違っていれば、グリッドは崩壊し得るというシミュレーション結果を示しました。また、標準的なリチウムイオン電池はすぐに電力を使い果たしてしまう可能性があるため、長期的な停電を生き抜くには、長期間の貯蔵（水素やフローバッテリーなど）がはるかに適していることも明らかにしました。

多次元のスコアカード

レポートはまた、グリッドの「強靭さ」を測定するための新しい方法が必要であるとも主張しています。通常、私たちは停電から復旧するまでの時間だけを見ますが、著者らはそれは単純すぎると述べています。彼らは「多次元レジリエンス指数（Multi-dimensional Resilience Index）」を提案しています。

ビデオゲームのキャラクターを想像してください。単に体力ゲージ（物理的側面）を見るだけではありません。鎧（運用面）、魔法耐性（サイバー側面）、そして外の天候（環境側面）も考慮します。レポートは、グリッドがある領域では強くても、別の領域では弱い可能性があると示唆しています。例えば、ハリケーンに対して物理的に強いグリッドであっても、もしハッカーが通信回線を遮断（サイバー側面）すれば、グリッドは修理の調整ができなくなります。彼らのシミュレーションによれば、複数の次元に対して同時に攻撃を加えた場合（例：嵐が襲っている最中にサイバー攻撃を行う）、ダメージは単に二つの問題を足し合わせたものよりもはるかに深刻になります。それは、システム全体がより速く崩壊する「連鎖（カスケード）効果」となります。

AIという諸刃の剣

レポートはまた、人工知能（AI）についても取り上げています。AIは電力価格を予測したり、奇妙なパターンを見つけ出したりすることには優れていますが、負の側面もあります。著者らは、ハッカーがグリッドを破壊するための完璧な方法を見つけるためにAIを利用できること、また、グリッド自身のAIを騙して誤った判断を下させることもできると警告しています。

彼らは「信頼できるAI（Trustworthy AI）」が必要だと提案しています。これは、なぜその決定を下したのかを説明できるAIのことであり、人間がその判断を検証できるようにするためのものです。また、「物理法則に基づいたAI（Physics-Informed AI）」の使用も提案しています。これは、物理法則を知っているAIです。もしAIが、物理法則に反する提案（例：エネルギーを無から生成するなど）をした場合、システムはそれを即座に拒否すべきなのです。

今後の展望：悪い奴らを回避するルーティング

最後に、レポートは情報がグリッド内をどのように移動するかについて述べています。彼らは「グラフアルゴリズム」を使用しており、これはネットワークを道路の地図のように扱う、高度な手法です。もしハッカーが一本の道（通信リンク）を封鎖しても、システムはメッセージを通すための新しいルートを自動的に見つけ出す必要があります。

彼らは「イプシロン・グリーディ（Epsilon-Greedy）」と呼ばれる戦略を提案しています。想像してみてください、あなたが学校へ歩いているところを。通常は最短ルートを通りますが、時折、通常のルートが塞がれていないか、あるいは近道が開通していないかを確認するために、あえて少し遠回りな別の道を通ってみることがあります。グリッドも同様にすべきです。基本的には信頼できる安全な経路を使用しますが、時折、別のルートを試すことで、そこがまだ安全かどうかを確認します。もしある経路が侵害されていることが判明した場合、グリッドはGPSが渋滞を避けるように、即座にすべてのトラフィックをその周囲へ迂回させます。

結論

著者らは、安全なエネルギー・インターネットを構築することは、単に優れた鍵を追加したり、より高速なコンピュータを導入したりすることではないと結論づけています。それは、これらのシステムをどのように設計するかという、根本的な再考を必要とするものです。一部がハッキングされ、一部のデータが誤っており、一部のバッテリーが空であるという状況を想定しなければなりません。目標は、たとえ事態が悪化しても、明かりを灯し続けることができるほど柔軟で、かつ意識の高いシステムを構築することです。彼らは、より優れた標準規格、より現実的なテスト（デジタルツインやシミュレーションを用いたもの）、そして次の大きな攻撃が来る前にグリッドを保護するためのグローバルな取り組みを求めています。これはハッカーとエンジニアの間のレースであり、レポートは、エンジニアが勝つためには、ハッカーのように考える必要があると締めくくっています。

技術要約：強靭かつ安全な大規模エネルギー・インターネット・システム

1. 問題提起

従来の階層的な電力網から**エネルギー・インターネット（EI）**パラダイムへの移行は、電力、情報、および市場レイヤーが広範なデジタル化を通じて相互作用する、密結合されたシステムをもたらします。これは電力と情報の双方向の流れを可能にする一方で、セキュリティとレジリエンス（回復力）の景観を根本的に変化させます。EIは、従来の運用技術（OT）と情報技術（IT）の境界を解消し、以下のような複雑なサイバー物理環境を創出します：

サイバー物理的相互依存性により、サイバーレイヤーへの攻撃（例：データ改ざん）が、大規模な物理的影響（例：周波数不安定、ブラックアウト）を誘発する可能性があります。
**インバータベースのリソース（IBR）**および分散型エネルギーリソース（DER）が同期発電機に取って代わることで、システムの慣性が低下し、制御ループの操作に対してより脆弱な、ソフトウェア定義の高速なタイムスケールへと動態がシフトします。
多次元的な脆弱性は、物理、運用、デジタル、気候、および規制の各ドメインに存在し、これらはしばしば非線形に相互作用するため、単一次元のレジリエンス評価では不十分となります。
新たな脅威には、大規模で動的な負荷（例：AIデータセンター）、人工知能（AI）モデルへの敵対的な操作、およびサプライチェーンの侵害が含まれ、これらは従来の検知および防御メカニズムに挑戦を突きつけます。

解決すべき核心的な問題は、これら大規模でインターネット依存型のエネルギーシステムにおけるセキュリティ、レジリエンス、および意思決定の課題に同時に対処する統合的なフレームワークが欠如していることです。

2. 手法およびフレームワーク

本レポートは、単一のモノリシックな解決策を提案するのではなく、相互に連結された一連のフレームワークと手法を用いることで、包括的な技術的景観を合成しています：

脅威の分類とモデリング： 本レポートは、偽データ注入攻撃（FDIA）、負荷変更攻撃（LAA）、ファームウェア／サプライチェーンの侵害、および市場レイヤーの操作を含む、サイバー物理スタック全体にわたる脅威を分類しています。また、パワーエレクトロニクス、保護ロジック、および通信遅延の相互作用を捉えるために、高忠実度コ・シミュレーションおよびHardware-in-the-Loop（HIL）テストベッドを用いた定量的影響モデリングを強調しています。
意思決定を考慮したレジリエンス・フレームワーク： 蓄電機能を統合したシステムに対し、本レポートは結果ベースの指標から**意思決定を考慮したレジリエンス（Decision-Aware Resilience）**への転換を提案します。このフレームワークは、実行前に候補となるレジリエンス行動を以下の3つの結合された条件に基づいてスクリーニングする「アクション・ゲート」を導入します：
1. 蓄電の妥当性： 擾乱の発生時に利用可能なエネルギーが確保されていること（クロスホライゾン結合）。
2. 情報の完全性： 報告された蓄電状態と真の状態との間の乖離を定量化すること（意思決定整合性ギャップ）。
3. 物理的実現可能性： インバータおよびネットワークの制約に対してアクションを検証すること（セキュリティ領域マージン）。
多次元レジリエンス指数（MDRI）： 単一ドメインの評価の限界に対処するため、本レポートは物理、運用、およびデジタル・サイバーの各次元における劣化を集計するMDRIを定義します。これは、複数の次元で同時に侵害が発生した場合に、個々の影響の合計よりも大きな劣化が生じる結合効果を明示的にモデル化しています。
AIの統合と信頼性： 本レポートは、AIを単なる検知ツールとしてだけでなく、潜在的な攻撃ベクトルとしても検討しています。物理学に基づいた学習、説明可能性（例：SHAP）、および不確察定量化を取り入れた**信頼できるAI（Trustworthy AI）**を提唱し、モデルが敵対的な摂動や分布の変化に対して堅牢であり続けることを保証します。
グラフベースの攻撃耐性を持つルーティング： 情報フローについては、EI通信ネットワークを、エッジの重みが操作リスクを表す加重グラフとしてモデル化します。本レポートは、既知のクリーンな経路の活用と、回復を検知するための探索のバランスを取りながら、リアルタイムの侵入検知スコアに基づいて、侵害されたノードを回避してトラフィックを動的に再ルーティングする $\epsilon$ -greedyルーティングアルゴリズム（Dijkstra、Prim、またはKruskalを使用）を提案します。

3. 主な貢献

本レポートは、EIセキュリティの分野に対し、いくつかの明確な技術的貢献を行っています：

統一された脅威ランドスケープ： EI特有の脅威に関する統合された分類を提供し、インバータ主導型システム特有の脆弱性（例：同期ループ攻撃）や、重要な負荷および潜在的な攻撃ベクトルとしてのハイパースケールAIデータセンターによる新たなリスクを明らかにしています。
意思決定を考慮した蓄電レジリエンス： 蓄電容量だけではレジリエンスが保証されないという概念を定式化しています。提案されたフレームワークは、レジリエンス行動がエネルギーの準備状態、情報の信頼性、および物理的実現可能性に対してスクリーニングされなければならず、さもなくば「意思決定に起因するレジリエンス欠乏」を招くことを示しています。
定量的多次元評価： 本レポートは、加算的な劣化と結合的な劣化を数学的に分離するMDRIを導入しています。IEEE 39バスシステムを用いたケーススタディでは、協調的なマルチベクトル攻撃が、次元間の結合により、単一ベクトル攻撃と比較してレジリエンス損失を約15倍に増大させることを示しています。
レジリエントな情報ルーティング： 情報のルーティングを、ネットワークパスを動的でリスク重み付けされた実体として扱うグラフ理論的アプローチを詳述しています。この手法により、中央集中型の単一障害点を必要とせずに、侵害された領域を隔離することが可能となり、セキュアな侵入検知のためにTrusted Execution Environments（TEE）を活用します。
市場インテリジェンスの進化： 電力価格予測（EPF）を、純粋な統計的タスクから、安全な市場運営をサポートするために異常検知と不確察定量化を統合した、サイバーレジリエントな市場インテリジェンス機能へと再定義しています。

4. 結果と知見

本レポートは、理論的分析とケーススタディを通じて、そのフレームワークを検証しています：

蓄電統合型レジリエンス： IEEE 39バスシステムを用いたシミュレーションにより、長周期エネルギー貯蔵（LDES）、特に水素が、ブラックアウトからの復旧において短周期ストレージ（リチウムイオン）よりも大幅に優れており、未供給エネルギーと復旧時間を削減できることが示されました。しかし、本研究は、エネルギー状態駆動型の適応制御がなければ、固定された復旧シーケンスは早期の枯渇と不適切な復旧を招くことを確認しています。
多次元的影響： 協調的なサイバー物理攻撃（2025年のポーランドの系統事象に着想を得たもの）のケーススタディにおいて、システムは単一プラント攻撃（シナリオA）からは回復したものの、マルチベクトル攻撃（シナリオB）の下では崩壊しました。MDRI分析により、シナリオAからシナリオBへのレジリエンス損失の増加の**77%**が、加算的な影響と結合的な影響の両方を含むエンドジュナス・コアによって説明されることが明らかになりました。残りの23%は、気候および規制によるストレス要因に起因します。エンドジュナス・コア内では、結合項単独で全劣化増加の約33%を占めており、次元間の相互作用の極めて重要な役割を浮き彫りにしています。
ルーティングのレジリエンス： グラフベースのルーティング手法は、侵害されたエッジに高い重みを割り当て、 $\epsilon$ -greedy探索を利用することで、特定のノードが能動的な操作下にある場合でも情報フローを維持できることを示しています。クリティカルなトラフィックに対してノード非連結パスを使用することで、攻撃者が通信を遮断するためには、複数の独立したデバイスを同時に侵害する必要があることを保証します。
AIのリスク： 分析により、標準的な機械学習検知器が敵対的摂動（例：FGSM攻撃）に対して脆弱であり、純粋なデータ駆動型モデルが分布の変化の下で失敗することが確認されました。本レポートは、物理学に基づいた（physics-informed）およびハイブリッドAIアプローチが、サイバー物理セキュリティにおいて優れた堅牢性と解釈性を提供することを結論付けています。

5. 重要性と推奨事項

本レポートは、大規模なエネルギー・インターネットのレジリエンスとセキュリティを実現するためには、セキュリティとレジリエンスの概念化および実装の方法を根本的に変える必要があると結論付けています。

重要性： EIは、統合されたすべてのドメインの脆弱性を継承し、さらにそれらのインターフェースにおける新たな脆弱性を生み出します。本レポートは、サイバーセキュリティを単なる「付け足し」ではなく、基盤的インフラとして扱うべきであると主張しています。レイヤー間の緊密な結合により、防御は情報レイヤーの指標だけでなく、物理的および経済的影響に基づいて脅威を評価するサイバー物理的なものでなければなりません。
推奨事項：
1. 結合設計： セキュリティとレジリエンスは、結合された、クロスレイヤーの設計目標として扱う必要があります。単一次元の評価では、同時発生するクロス次元の故障によって生じる劣化を捉えることはできません。
2. 検証インフラ： EIのサイバー物理的結合を忠実に再現する条件下でメカニズムを評価するために、リアルタイム・コ・シミュレーション、HILテストベッド、およびデジタルツインを含む、現実的な検証インフラに投資する必要があります。
3. 柔軟性の活用： DER、蓄電、および制御可能な負荷（AIデータセンターを含む）の柔軟性を、その制御チャネルが確保されていることを前提として、レジリエンス資源として体系的に活用すべきです。
4. 信頼できるAI： AIアプリケーションは、敵対的なリスクを明示的に考慮して展開される必要があり、説明可能で、物理学に基づいた、検証可能な設計を優先すべきです。
5. 標準化と規制： セキュリティ・バイ・デザインの基準を調和させ、耐量子計算機暗号へ移行し、規制の枠組みをEIの分散的かつトランザクティブな性質へと拡張することが急務です。

本レポートは、これらの教訓を安全でレジリエントなEI展開のための標準的な実践へと翻訳するために、学術界、産業界、運用者、および規制当局間の継続的な協力の基礎となることを目的としています。