Trước thách thức đó, nhóm nghiên cứu tại Đại học Công nghệ và Thiết kế Singapore (SUTD) đã phát triển mô hình lưới điện ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng phát hiện và ngăn chặn tấn công mạng mà vẫn đảm bảo bảo mật thông tin. Nhờ cơ chế huấn luyện cục bộ trên từng thiết bị, hệ thống này giúp lưới điện biết “tự học” và “tự phòng vệ”- một bước tiến quan trọng cho ngành an ninh năng lượng trong kỷ nguyên số.
 |
| Mô hình học liên kết phân tán trong phát hiện xâm nhập lưới điện thông minh, nơi các thiết bị chia sẻ tham số huấn luyện thay vì dữ liệu gốc để bảo vệ quyền riêng tư. Ảnh: Cybersecurity (2025). |
Huấn luyện lưới điện mà không làm lộ dữ liệu
Trong hạ tầng năng lượng hiện đại, hàng loạt thiết bị kết nối từ công tơ điện tử, bộ đo tải đến trung tâm điều khiển liên tục trao đổi dữ liệu để giữ cho dòng điện ổn định. Khối lượng thông tin khổng lồ được truyền đi mỗi giây giúp hệ thống vận hành hiệu quả hơn, nhưng đồng thời cũng mở ra vô số cánh cửa cho tin tặc lợi dụng.
Sự phụ thuộc này khiến hệ thống dễ trở thành mục tiêu, đặc biệt trước các cuộc tấn công DDoS, khi tin tặc bơm lượng lớn tín hiệu giả mạo để làm tê liệt mạng lưới, một mối đe dọa ngày càng phổ biến trong các hệ thống điều khiển hiện nay.
Để giải quyết vấn đề này, nhóm của Giáo sư Yeo Kiat Seng tại Đại học Công nghệ và Thiết kế Singapore (SUTD) đã xây dựng một cơ chế bảo mật mới dựa trên mô hình huấn luyện liên kết phân tán (Federated Learning).
 |
| Thử nghiệm trong phòng lab với Raspberry Pi mô phỏng công tơ điện thông minh, kết nối máy chủ để kiểm tra quá trình học của hệ thống. Ảnh: Cybersecurity (2025). |
Thay vì thu thập toàn bộ dữ liệu về trung tâm để xử lý, hệ thống cho phép AI “tự học” trực tiếp trên từng thiết bị cục bộ, chỉ gửi kết quả huấn luyện lên máy chủ để tổng hợp. Dữ liệu gốc không bao giờ rời khỏi thiết bị nhờ đó vừa đảm bảo quyền riêng tư của người dùng, vừa giúp hệ thống học hỏi và thích nghi với các hình thức tấn công mới.
Trong giai đoạn thử nghiệm, nhóm mô phỏng các công tơ thông minh bằng thiết bị Raspberry Pi, kết nối với một máy chủ trung tâm để phối hợp huấn luyện. Kết quả cho thấy hệ thống có thể nhận diện sớm dấu hiệu tấn công và phản ứng tự động ngay cả khi không có quyền truy cập dữ liệu người dùng. Khi được mở rộng thử nghiệm trên nền tảng Amazon Web Services (AWS), mô hình tiếp tục chứng minh khả năng vận hành ổn định trong môi trường đám mây, nơi hàng chục thiết bị hoạt động song song.
Nhờ ứng dụng kiến trúc mạng nơ-ron chập dư (Residual CNN), mô hình đạt độ chính xác gần 98% trong việc phát hiện các tấn công DDoS. Chênh lệch hiệu năng giữa mô phỏng và thực tế gần như bằng không, chứng tỏ mô hình tiềm năng triển khai rộng rãi trên lưới điện quy mô quốc gia - nơi tính bảo mật và độ ổn định đóng vai trò sống còn đối với toàn bộ hệ thống.
An ninh lưới điện bước vào kỉ nguyên 6G
Khác với những lớp bảo mật truyền thống như tường lửa hay các cơ chế xác thực thông dụng chỉ phản ứng sau khi bị tấn công, giải pháp của SUTD cho phép hệ điều hành chủ động phòng ngừa. Mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện để phát hiện sớm các mẫu hành vi bất thường trong lưu lượng mạng, từ đó tự động cô lập thiết bị đáng ngờ và ngăn chặn sự cố trước khi lan rộng.
Theo công bố trên tạp chí Cybersecurity (2025), nhóm nghiên cứu đã triển khai thử nghiệm trên nhiều quy mô khác nhau. Khi số lượng thiết bị mô phỏng tăng từ 4 lên 64 nút, tốc độ học và độ chính xác của mô hình được cải thiện rõ rệt, song lượng dữ liệu trao đổi giữa các nút mạng cũng tăng theo. Kết quả này cho thấy để vận hành an toàn, hạ tầng truyền thông của các lưới điện tương lai cần được thiết kế lại, vừa đủ băng thông vừa duy trì độ trễ thấp cho hàng triệu thiết bị kết nối cùng lúc.
 |
| Mô phỏng khung học liên kết phân tán trên nền tảng đám mây, sử dụng các công tơ ảo cùng dịch vụ AWS IoT để phối hợp huấn luyện và tổng hợp mô hình. Ảnh: Cybersecurity (2025). |
“Công trình này không thay thế các lớp phòng thủ hiện có mà thay vào đó, bổ sung thêm một tầng bảo vệ mới giúp hệ thống tự học, tự thích nghi và phát hiện nguy cơ ngay từ gốc” - Giáo sư Yeo nhận định. Nhóm nghiên cứu cho biết bước tiếp theo sẽ hợp tác với các nhà điều hành điện lực quốc gia để kiểm nghiệm mô hình trong môi trường thực tế, nơi hàng triệu thiết bị giao tiếp liên tục. Mục tiêu là xây dựng một thế hệ lưới điện 6G “biết phòng vệ” kết hợp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng cùng duy trì tính ổn định và an toàn của hệ thống năng lượng quốc gia.
Các chuyên gia nhận định, phát minh này có thể định hình lại cách ngành năng lượng tiếp cận vấn đề an ninh dữ liệu: thay vì dồn toàn bộ dữ liệu về một trung tâm, tương lai sẽ thuộc về mạng lưới AI phân tán, nơi mỗi thiết bị là một “lá chắn” thông minh, vừa học hỏi, vừa biết bảo vệ chính mình và cả hệ thống.
Thế Quân (Theo TechXplore)
