Tác nhân AI và Blockchain: Giải pháp bảo vệ mới cho cơ sở hạ tầng trạm sạc xe điện

Sự gia tăng nhanh chóng của xe điện (EV) trên toàn cầu đã thúc đẩy nhu cầu phát triển cơ sở hạ tầng sạc charge nhanh và hiệu quả. Tuy nhiên, sự mở rộng này cũng đi kèm với những rủi ro an ninh mạng mới mà các giải pháp hiện tại chưa thể giải quyết triệt để.

Cristina Alcaraz, nhà nghiên cứu về an ninh cơ sở hạ tầng tại Đại học Malaga (Tây Ban Nha), chỉ ra rằng các trạm sạc xe điện dễ bị tổn thương do tích hợp nhiều thành phần vật lý và kỹ thuật số. Kiến trúc phức tạp này giúp trạm sạc hoạt động hiệu quả nhưng cũng tạo ra nhiều lỗ hổng bảo mật rộng lớn, đe dọa cả sự ổn định của lưới điện quốc gia.

Đề xuất sử dụng tác nhân AI

Để đối phó với mối đe dọa này, nhóm nghiên cứu từ phòng thí nghiệm NICS của Đại học Malaga đã phát triển một đề xuất đổi mới: triển khai các tác nhân AI để bảo vệ cơ sở hạ tầng. Các tác nhân này được thiết kế để ngăn chặn các cuộc tấn công mạng từ nhiều vector khác nhau, từ hành vi gian lận hoặc trộm cắp điện năng của những kẻ xấu cho đến các cuộc tấn công quy mô lớn có thể làm hỏng mạng lưới năng lượng quan trọng.

Mục tiêu của đề xuất là đảm bảo việc phát hiện sớm và đáng tin cậy các bất thường và cuộc tấn công vào mạng lưới sạc sử dụng giao thức Open Charge Point Protocol (OCPP). Đây là một trong những tiêu chuẩn phổ biến nhất hiện nay để vận hành và quản lý trạm sạc xe điện.

Giao thức này cho phép một mạng lưới các trạm sạc giao tiếp với một hệ thống trung tâm có thể quản lý, giám sát và điều phối tất cả các giao dịch năng lượng được thực hiện bởi người dùng cuối. Hệ thống trung tâm xử lý nhiều tác vụ từ xa, bao gồm xác thực người dùng, quản lý tải điện tại mỗi trạm, giám sát mức tiêu thụ điện năng tổng thể và chẩn đoán kỹ thuật.

Hạn chế của cơ chế hiện tại

Tuy nhiên, các tác giả của nghiên cứu mới chỉ ra rằng các cơ chế giám sát hiện nay dựa trên giao thức này thường chỉ tập trung vào lưu lượng mạng hoặc sự kiện cục bộ. Do đó, chúng chỉ có thể cung cấp cái nhìn hạn chế về những gì đang diễn ra trên toàn bộ một khu vực cơ sở hạ tầng.

Các nhà nghiên cứu cho rằng hạn chế này khiến việc xác định vị trí xảy ra bất thường trong hệ thống trở nên khó khăn, cũng như không thể biết rõ thành phần mạng nào bị xâm phạm, mức độ nghiêm trọng của lỗ hổng và cách thức mà một cuộc tấn công tiềm năng có thể lan truyền.

Cơ chế đồng thuận và Blockchain

Các nhà nghiên cứu đề xuất một hệ thống sử dụng nhiều tác nhân AI. Mỗi trạm sạc hoặc thành phần liên quan của mạng lưới sạc sẽ tích hợp các tác nhân AI có khả năng phân tích môi trường của chúng, thu thập thông tin và cộng tác với các tác nhân khác để xây dựng cái nhìn toàn diện về trạng thái hiện tại của cơ sở hạ tầng.

"Mỗi tác nhân đánh giá trạng thái của trạm sạc, truyền thông và các thiết bị kết nối để phát hiện bất thường, sự cố hoạt động hoặc sự cố bảo mật tiềm ẩn," Alcaraz cho biết. "Các tác nhân này, được kết nối với hệ thống giám sát trung tâm, so sánh thông tin thu được cục bộ với thông tin của các trạm lân cận, cung cấp cái nhìn cộng tác đầy đủ, chính xác và có ngữ cảnh hơn về tình hình."

Một trong những tính năng mới lạ nhất của hệ thống là việc sử dụng cơ chế đồng thuận dựa trên một khung toán học được gọi là "động lực ý kiến" (opinion dynamics). Cách tiếp cận này mô phỏng các quy trình mà con người trao đổi thông tin trong mạng xã hội của chính họ để đạt được thỏa thuận. Khi áp dụng cho các mô hình máy tính, nó cho phép các tác nhân AI chia sẻ quan sát với nhau và dần dần điều chỉnh đánh giá để xây dựng sự hiểu biết tập thể về tình hình tổng thể.

Theo các tác giả, quy trình này làm giảm nguy cơ các tác nhân AI tạo ra dương tính giả. Nó cũng cho phép hệ thống phát hiện các bất thường có thể bị bỏ sót nếu chỉ được phân tích cục bộ.

Kiến trúc đề xuất cũng sử dụng công nghệ Blockchain làm cơ chế tin cậy và xác thực. Tất cả các giao dịch được thực hiện bởi các tác nhân đều được ghi lại trong sổ cái phân tán không thể thay đổi sau đó, đảm bảo tính toàn vẹn và khả năng truy xuất nguồn gốc của hệ thống.

Kết quả thử nghiệm

Một hệ thống đa tác nhân đã được các nhà nghiên cứu kiểm tra trong môi trường sạc mô phỏng tuân thủ OCPP. Trong các thí nghiệm, các tác nhân đã tiếp xúc với các tình huống bất thường khác nhau trong mạng lưới sạc: sự cố thành phần, lỗi liên kết truyền thông và các tình huống yêu cầu phản hồi phối hợp từ nhiều phần của hệ thống.

Trong tất cả các trường hợp, các tác nhân AI phải xác định từng sự cố cục bộ, chia sẻ quan sát của chúng với nhau và cộng tác để xây dựng sự hiểu biết chung về sự cố.

Kết quả cho thấy sự kết hợp giữa các tác nhân AI, cơ chế đồng thuận phân tán và công nghệ Blockchain đã cung cấp cái nhìn toàn cầu về mạng lưới. Hệ thống phát hiện cả các bất thường cụ thể ở các thiết bị riêng lẻ và một số mô hình hành vi đang ảnh hưởng đến nhiều trạm sạc. Hơn nữa, cơ chế đồng thuận đã cải thiện độ chính xác của các chẩn đoán bằng cách so sánh quan sát từ các tác nhân khác nhau, tăng độ tin cậy của các báo cáo.

Phòng thí nghiệm đại học rất hài lòng với kết quả này. "Hệ thống này cung cấp một cách mới để đảm bảo sự bảo vệ của cơ sở hạ tầng trạm sạc xe điện," họ tuyên bố trong một thông cáo báo chí.