Creșterea exponențială a numărului de vehicule electrice la nivel mondial stimulează dezvoltarea unei infrastructuri de încărcare din ce în ce mai accesibile și eficiente. Totuși, această expansiune vine la pachet cu noi riscuri de securitate cibernetică, multe dintre ele încă insuficient studiate și pentru care soluțiile viabile sunt limitate. Cristina Alcaraz, cercetător în securitatea infrastructurii la Universitatea din Malaga, Spania, explică faptul că stațiile de încărcare pentru vehicule electrice prezintă o vulnerabilitate sporită, deoarece integrează multiple componente fizice și digitale.
Această arhitectură complexă, deși esențială pentru funcționarea eficientă a stațiilor, deschide o serie de noi breșe de securitate. Atacurile asupra stațiilor de încărcare pot compromite nu doar adoptarea continuă a vehiculelor electrice, ci și stabilitatea rețelelor electrice naționale.
Pentru a combate aceste amenințări, cercetătorii de la NICS lab, Universitatea din Malaga, au dezvoltat o propunere inovatoare: implementarea unor agenți de inteligență artificială (AI) pentru protejarea infrastructurii. Acești agenți sunt concepuți să prevină atacurile cibernetice din diverse direcții, de la fraude sau furt de energie comise de actori rău intenționați prin intermediul stațiilor de încărcare, până la atacuri de amploare care ar putea deteriora rețelele energetice critice.
Propunerea echipei urmărește asigurarea detectării timpurii și fiabile a anomaliilor și atacurilor asupra rețelelor de încărcare, utilizând Open Charge Point Protocol (OCPP). OCPP este unul dintre cele mai utilizate standarde pentru operarea și managementul stațiilor de încărcare a vehiculelor electrice. Protocolul permite comunicarea unei rețele de stații de încărcare cu un sistem centralizat, capabil să gestioneze, monitorizeze și coordoneze toate tranzacțiile energetice efectuate de utilizatorii finali. Sistemul central se ocupă de sarcini precum autentificarea utilizatorilor, gestionarea sarcinii electrice la fiecare stație, monitorizarea consumului general de electricitate și diagnosticarea tehnică. Aceste funcționalități permit controlul infrastructurii în timp real și permit operatorilor să identifice și să răspundă rapid la orice comportament anormal.
Cu toate acestea, autorii noului studiu subliniază că mecanismele actuale de monitorizare bazate pe OCPP se concentrează de obicei doar pe traficul de rețea sau pe evenimente locale. Acest lucru oferă o vedere limitată asupra a ceea ce se întâmplă într-o regiune întreagă de infrastructură. Cercetătorii afirmă că această limitare face dificilă identificarea locației unei anomalii în sistem, a componentelor rețelei compromise, a gradului de vulnerabilitate și a modului în care un potențial atac s-ar putea propaga.
**Intră în scenă AI-ul**
Cercetătorii propun un sistem ce utilizează multipli agenți AI. Fiecare stație sau componentă relevantă a rețelei de încărcare integrează agenți AI capabili să-și analizeze mediul, să colecteze informații și să colaboreze cu alți agenți pentru a construi o imagine completă a stării actuale a infrastructurii. „Fiecare agent evaluează starea stațiilor de încărcare, a comunicațiilor și a dispozitivelor conectate pentru a detecta anomalii, defecțiuni operaționale sau potențiale incidente de securitate”, explică Alcaraz. „Acești agenți, conectați la un sistem central de monitorizare, compară informațiile obținute local cu cele de la stațiile vecine, oferind o viziune colaborativă mai completă, precisă și contextualizată asupra situației”, adaugă Alcaraz, autoarea principală a studiului.
Lucrarea, publicată în *International Journal of Critical Infrastructure Protection*, detaliază că una dintre cele mai inovatoare caracteristici ale sistemului este utilizarea unui mecanism de consens bazat pe un cadru matematic numit dinamica opiniilor. Această abordare imită procesele prin care oamenii își schimbă informații în propriile rețele sociale pentru a ajunge la acorduri. Aplicat modelelor informatice, permite agenților AI să își împărtășească observațiile și să își ajusteze treptat evaluările pentru a construi o înțelegere colectivă a situației generale. Potrivit autorilor, această procedură reduce riscul generării de false pozitive de către agenții AI și permite detectarea anomaliilor care altfel ar putea trece neobservate dacă ar fi analizate doar la nivel local.
Arhitectura propusă utilizează și tehnologia blockchain ca mecanism de încredere și validare. Toate tranzacțiile efectuate de agenți sunt înregistrate într-un registru distribuit, imuabil, garantând integritatea și trasabilitatea sistemului.
**Test de Stres**
Un sistem multi-agent a fost testat de cercetători într-un mediu simulat de încărcare compatibil OCPP. În timpul experimentelor, agenții au fost expuși la diverse scenarii de anomalii în rețeaua de încărcare: defecțiuni de componente, erori de conexiune de comunicații și situații care au necesitat un răspuns coordonat din partea mai multor părți ale sistemului. În toate cazurile, agenții AI au trebuit să identifice fiecare perturbare locală, să își împărtășească observațiile între ei și să colaboreze pentru a construi o înțelegere comună a incidentului.
Rezultatele au demonstrat că, prin combinarea agenților AI, a mecanismului de consens distribuit și a tehnologiei blockchain, s-a obținut o imagine globală a rețelei. Sistemul a detectat atât anomalii specifice în dispozitive individuale, cât și anumite tipare de comportament care afectau mai multe stații de încărcare. Mai mult, mecanismul de consens a îmbunătățit precizia diagnosticelor prin compararea observațiilor de la diferiți agenți, crescând fiabilitatea rapoartelor.
Laboratorul universitar se declară mulțumit de rezultate. „Acest sistem oferă o nouă modalitate de a garanta protecția infrastructurii de încărcare a vehiculelor electrice”, a transmis acesta într-un comunicat de presă. Acest articol a fost publicat inițial de WIRED en Español și tradus din spaniolă.