Software-Defined Networking (SDN) is emerging as a promis- ing technology for EV Charging infrastructure (EVCI) since it enables flexible, programmable control of EVCI networks, yet its security gain to EVCI remains underexplored. SDN-enabled EVCI faces an increas- ing number of cyber threats arising from the convergence of IT and OT components; in particular, low-rate Denial-of-Service (DoS) attacks. Ear- lier works identify a trend toward low-rate attacks in OT networks that may exhaust SDN switch flow tables and which can result in disabling the entire charging sites without triggering volume-based defenses. In this paper, we propose CS-SHIELD, a Moving Target Defense mecha- nism for SDN-enabled EVCI communication. We showcase the imple- mentation of the proposed mechanism that detects malicious flow table rules via cross-layer identity verification and responds by reassigning virtual IP addresses to all active chargers. Experiments on an emulated SDN testbed with a real charging protocol implementation demonstrate that CS-SHIELD maintains full site availability under attack, responds quickly, adds only a negligible delay under normal conditions. The reas- signing (shuffle) approach at each reaction makes the earlier reconnais- sance knowledge by the attacker rendered worthless.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

面向未来战争的网络信息体系发展思考
专知会员服务
64+阅读 · 2024年7月6日
最新《生成式对抗网络GAN时空数据应用》综述论文,28pdf
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
61+阅读 · 2019年6月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
【GAN】生成式对抗网络GAN的研究进展与展望
产业智能官
12+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关资讯
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
61+阅读 · 2019年6月5日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
【GAN】生成式对抗网络GAN的研究进展与展望
产业智能官
12+阅读 · 2017年8月31日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员