fr.wedoany.com Rapport : Le groupe de recherche NICS Lab de l'Université de Málaga (Universidad de Málaga, UMA) a développé une solution basée sur des agents logiciels intelligents, capable de surveiller en temps réel l'état des infrastructures des bornes de recharge pour véhicules électriques, afin de détecter les cyberattaques. Cette solution vise à renforcer la sécurité des points de recharge, un élément de plus en plus crucial dans un contexte de déploiement rapide et interconnecté des infrastructures de recharge pour véhicules électriques.
Le système, via des agents logiciels intégrés dans les bornes de recharge, surveille en continu l'état de fonctionnement des chargeurs sous plusieurs angles fonctionnels, afin d'identifier les anomalies ou les incidents de sécurité. Les types de menaces analysés incluent la fraude ou le vol d'électricité par les utilisateurs finaux, ainsi que les attaques planifiées contre le réseau électrique. Cette recherche vise à renforcer les capacités de détection et de diagnostic des bornes de recharge en tant que nœuds de connexion du système énergétique.
La technologie centrale de la solution est constituée d'un ensemble d'agents logiciels déployés dans les bornes de recharge. Ces agents, coordonnés par un système centralisé principal, surveillent, supervisent et analysent en temps réel l'état des chargeurs. Le système intègre l'intelligence distribuée, les technologies d'intelligence artificielle, des mécanismes de consensus pour un diagnostic collaboratif continu, ainsi que la technologie blockchain, cette dernière étant utilisée comme un outil de soutien pour renforcer la traçabilité, l'intégrité et la confiance dans le processus de diagnostic des incidents.
Chaque agent évalue respectivement l'état du chargeur, de la liaison de communication et des équipements connectés, afin d'identifier les anomalies, les dysfonctionnements opérationnels ou les incidents de sécurité potentiels. Connectés au système de surveillance central, les agents peuvent comparer les données collectées localement avec celles des sites voisins, offrant ainsi une vue plus complète de la situation. Cette méthode introduit une approche basée sur la conscience situationnelle (situational awareness), remplaçant la surveillance traditionnelle isolée des événements, permettant d'identifier plus précisément les zones, équipements ou composants d'infrastructure affectés, et de fournir des détails sur le lieu, le mode, le moment et la cause de l'anomalie.
Cette recherche estime que cette capacité de diagnostic contextuel contribue à améliorer la rapidité et l'efficacité de la réponse aux incidents de sécurité ou aux dysfonctionnements opérationnels. La collaboration entre agents intelligents, ainsi que l'application de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, visent à renforcer la résilience des futurs réseaux de véhicules électriques. L'article connexe, intitulé « Situational awareness for trustworthy charging scenarios », fait partie des résultats du II Plan Propio de Smart Campus de l'Université de Málaga.
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