È stato pubblicato sullo Special Issue “Model Predictive Control-Based Approach for Microgrids” della rivista open access “MDPI Energies” l’articolo dal titolo “SecuriDN: A Modeling Tool Supporting the Early Detection of Cyberattacks to Smart Energy Systems”, frutto della collaborazione tra RSE e l’Università del Piemonte Orientale.

L’articolo, a cura di Giovanna Dondossola e Roberta Terruggia del Dipartimento TTD – Tecnologie di Trasmissione e Distribuzione di RSE, analizza SecuriDN, un tool di modellazione che supporta il rilevamento precoce dei cyberattacchi ai sistemi energetici.

Negli ultimi decenni, le infrastrutture elettroenergetiche si sono rapidamente evolute da un modello unidirezionale “dal produttore al consumatore” a uno scenario più complesso in cui le risorse distribuite possono essere sia produttori che consumatori. La gestione dei flussi di energia in questo ambiente di rete eterogeneo comporta un maggiore scambio di informazioni e quindi richiede un’elevata connettività dei dispositivi e della logica di controllo. Di conseguenza, la superficie esposta ai cyberattacchi è ampia, rendendo l’intero sistema potenzialmente vulnerabile alle attività avversarie. I cyberattacchi a questi sistemi critici possono avere gravi conseguenze e mettere a rischio la stabilità nazionale.

L’obiettivo principale dello studio è quello di consentire l’individuazione precoce delle minacce, al fine di scoprire l’attività avversaria nelle sue prime fasi ed eventualmente mettere in atto azioni di mitigazione per prevenire qualsiasi danno agli asset. Per questo motivo è stata sviluppata una piattaforma modulare, il cui obiettivo è offrire un supporto metodologico e pratico agli analisti di cybersecurity nella valutazione del rischio.