본 논문은 플랜트 모델 정보 없이 사이버 물리 시스템의 공격 탐지 문제를 다룹니다. 원격 플랜트에서 센서 데이터를 네트워크를 통해 운영자에게 전송하며, 네트워크는 공격을 받는다고 가정합니다. 모델 기반의 은밀한 공격에 대해 $χ^2$ 검출기를 대상으로 최적의 은밀한 공격 정책을 유도했습니다.
Google Research에서 개발한 TimesFM 기반 시계열 모델을 활용하여 모델 구조에 구애받지 않는 검출기를 제안하고, 기존 검출기 대비 우수한 성능을 보였습니다. TimesFM 예측은 손상된 측정값의 대체재로 사용될 수 있으며, 고전적인 중복성 가정이 실패할 때 실용적인 완화 기술로 활용될 수 있습니다.
IEEE 14-bus 전력 시스템에 대한 수치적 실험을 통해 제안된 방법의 효과를 입증했습니다.