전력 가스 연계 시스템의 사이버 공격 취약성 정량 분석 모델

본 논문은 전력 시스템이 천연가스 파이프라인에 크게 의존하는 현재의 에너지 구조에서, 사이버 공격이 두 시스템에 동시에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위한 통합 모델을 제안한다. 연구는 크게 네 부분으로 구성된다. 첫 번째는 사이버 토폴로지를 Purdue 모델 기반의 방화벽 구역 그래프로 표현하고, 각 구역 간 침투 가능성을 보안 점수와 네트워크 활동 수준을 반영한 전이율 λ 로 매핑한 연속시간 마코프 체인(CTMC)이다. CTMC는 상태 공간 S 를 방화벽 구역에 대응시키며, 상태 전이는 공격자가 한 구역에서 다음 구역으로 이동하는 과정을 확률적으로 기술한다. 전이율 행렬 Q는 Kolmogorov 전방 방정식 dP(t)/dt = P(t)Q 로 풀어 시간에 따른 전이 확률 행렬 P(t)를 얻는다. 초기 상태는 인터넷에 머무는 상태(π(0) = (1,0,…,0))이며, 흡수 상태는 공격 탐지·차단을 의미한다. 두 번째는 전력 시스템의 운영 모델이다. 일일 스케줄링은 보안 제약 단위 커밋(SCUC)으로 수행하고, 실시간 재배치는 직류 최적 전력 흐름(DC‑OPF)으로 구현한다. 전력 시스템은 가스 터빈을 포함한 발전기들의 출력 제한을 고려하며, 전력 흐름 재배치에 따른 비용 변화를 목표 함수에 포함한다. 세 번째는 가스 파이프라인의 물리 모델이다. 파이프라인은 비선형 순간 흐름 방정식에 기반한 순간 가스 흐름(TGF) 모델과, 압축기 설정을 최적화하는 일시 최적 가스 흐름(TOGF) 모델을 사용한다. 압축기 제어가 변동되면 파이프라인 내 압력·유량이 변하고, 이는 가스 터빈 발전기의 연료 공급량을 직접적으로 감소시킨다. 네 번째는 이들 모델을 연결하는 시뮬레이션 흐름이다. CTCT에서 샘플링된 공격 경로와 침투 시점(t₀, t₁, t₂, t₃)을 기준으로, 해당 시점에 가스 파이프라인의 TOGF를 재계산하고, 그 결과를 전력 시스템의 DC‑OPF에 반영한다. 이를 Monte‑Carlo 방식으로 수천 번 반복해 각 시나리오별 운영 비용 증가량을 통계적으로 분석한다. 비용 증가분은 전력 시스템 신뢰성 저하를 나타내는 지표로 활용되며, N‑k 확률 모델과 연계해 전력망의 복원력 평가에 적용한다. 연구는 4‑노드 가스 파이프라인과 3‑버스 전력망을 결합한 테스트베드를 구축하고, 방화벽 구역을 5개의 레벨(Purdue 모델)로 나누어 CTMC를 설계했다. 실험 결과, 공격자가 압축기 제어를 획득하면 평균 운영 비용이 12 % 상승하고, 최악의 경우 35 %까지 급증한다. 방화벽 규칙을 강화하거나 IDS를 추가하면 전이율 λ 가 감소해 공격 성공 확률이 크게 낮아짐을 확인했다. 본 논문의 주요 기여는 (1) 사이버 침투 과정을 물리적 시스템 상태와 연계한 CTMC 기반 적대 모델 제시, (2) 가스·전력 연계 시스템의 물리·경제 모델을 통합해 운영 비용 기반 위험 지표를 도출, (3) Monte‑Carlo 시뮬레이션을 통한 확률적 위험 평가 프레임워크 제공이다. 향후 연구에서는 전력 시스템 자체에 대한 공격 모델링, 다중 공격자 협동 시나리오, 방어 전략 최적화를 위한 강화학습 적용 등을 통해 모델을 확장할 계획이다.