ऊर्जा
स्मार्ट ग्रिड साइबर सुरक्षा एक निवेश थीम बनती जा रही है
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दशकों से, बिजली और पावर ग्रिड आधुनिक जीवन और औद्योगिक सभ्यता की एक मूलभूत आवश्यकता रहे हैं। जैसे-जैसे वर्ष बीतते हैं, यह बात और अधिक सत्य होती जा रही है: विद्युतिकरण अब परिवहन, हीटिंग और भारी उद्योगों में जीवाश्म ईंधनों को पीछे धकेल रहा है। और अर्थव्यवस्था का एक लगातार बढ़ता हिस्सा 24/7 अल्ट्रा-विश्वसनीय आईटी सेवाओं और बड़े, जटिल तथा ऊर्जा‑भारी एआई डेटा सेंटरों पर निर्भर है।
साथ ही, बिजली आपूर्ति अधिकाधिक नवीकरणीय ऊर्जा से आ रही है, जो जबकि कम‑कार्बन है, लेकिन अस्थिर भी है, जिससे अस्थिर उत्पादन को बदलती मांग के साथ समन्वयित करने के लिए बहुत अधिक प्रयास की आवश्यकता होती है। बैटरी पार्कों में बिजली संग्रहीत करने के प्रयास भी शक्ति की मांग और आपूर्ति की अत्यंत सटीक निगरानी की आवश्यकता को नहीं बदलते।
यह एक समस्या पैदा कर सकता है, क्योंकि जितनी अधिक आधुनिक स्मार्ट ग्रिड्स को त्वरित वास्तविक‑समय डेटा की आवश्यकता होती है, उतनी ही वे साइबर हमलों के प्रति संवेदनशील हो जाती हैं।
ब्लॉकचेन‑आधारित ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म जैसी नई प्लेटफ़ॉर्म्स ग्रिड को समन्वयित करने के लिए उभर रही हैं, लेकिन वे भी शत्रु कार्यों के प्रति संवेदनशील हैं। परिणामस्वरूप, ग्रिड पर साइबर‑अटैक अब केवल ग्रिड ऑपरेटरों की समस्या नहीं रहे, बल्कि एक सामाजिक‑व्यापी जोखिम बन गया है जो व्यापक आर्थिक परिणाम उत्पन्न कर सकता है।
अमृता स्कूल ऑफ़ इंजीनियरिंग (भारत), नेशनल यूनिवर्सिटी ऑफ़ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पोलिटेह्निका बुखारेस्ट (रोमानिया) और मानिसा जलाल बायर विश्वविद्यालय (तुर्की) के शोधकर्ताओं द्वारा हाल ही में एक प्रकाशन में इन जोखिमों का विश्लेषण किया गया। उन्होंने अपने निष्कर्ष “Cybersecurity and data science for electricity markets: A review of digital grid management, trading, energy policy and regulatory frameworks” शीर्षक से Engineering Science and Technology, an International Journal1 में प्रकाशित किए।
स्मार्ट ग्रिड्स की व्याख्या
स्मार्ट ग्रिड की अवधारणा एक पावर ग्रिड मॉडल है जो वितरित ऊर्जा संसाधनों (DERs: रूफ़‑टॉप सोलर पैनल, बैटरी ऊर्जा भंडारण प्रणाली, इलेक्ट्रिक वाहन) के साथ-साथ उन्नत मीटरिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर (AMI), इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT) डिवाइस और ऊर्जा प्रबंधन प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तकनीकों को अनुकूलित कर सकता है।
यह पहले के मॉडल से एक मौलिक बदलाव है, जहाँ कुछ केंद्रीकृत पावर प्लांट्स लाखों निष्क्रिय उपयोगकर्ताओं को बिजली भेजते थे, और उपभोग को ग्रिड स्तर पर औसत मीट्रिक से अनुमानित किया जाता था, न कि प्रत्येक मीटर के आधार पर।
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2215098626001904?via%3Dihub
अधिकांश स्मार्ट ग्रिड्स इस विकेंद्रीकृत प्रकृति को पीयर‑टू‑पीयर (P2P) ऊर्जा ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म, ब्लॉकचेन तकनीकों और डेटा‑ड्रिवन मार्केट फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत करती हैं।
यह प्रवृत्ति अभी शुरू ही हुई है, क्योंकि नवीकरणीय ऊर्जा और बैटरियों की लागत घटने से पावर ग्रिड्स का विकेंद्रीकरण तेज़ होगा, जबकि इलेक्ट्रिक वाहन और AI इसे पहले से अधिक महत्वपूर्ण बना रहे हैं, जब जीवाश्म‑ईंधन‑संचालित सिस्टम ग्रिड विफलता की स्थिति में नियंत्रण ले सकते थे।
स्रोत: Wikipedia
एआई और ग्रिड की साइबर असुरक्षा
सही डेटा को इकट्ठा करना और जोड़ना
एआई का उदय केवल बढ़ती ऊर्जा खपत के कारण ग्रिड को प्रभावित नहीं कर रहा है। ऊर्जा ट्रेडिंग सिस्टम अब मशीन लर्निंग (ML) और एआई एल्गोरिदम के साथ संचालित हो रहे हैं, जो प्रतिकूल (adversarial) हमलों के प्रति संवेदनशील पाए गए हैं।
अब तक, साइबर सुरक्षा, डेटा‑ड्रिवन एनालिटिक्स और ऊर्जा ट्रेडिंग के अंतर्संबंध को पर्याप्त रूप से नहीं खोजा गया था। अधिक सटीक रूप से, उन्होंने पाया:
- साइबर‑फिजिकल‑इकोनॉमिक सिस्टम फ्रेमवर्क की कमी।
- कैस्केडिंग जोखिमों के क्रॉस‑लेयर मॉडलिंग की कमी।
- तकनीकी अटैक वेक्टर और बिजली बाजार संचालन के बीच स्पष्ट संबंधों का अभाव।
- बाजार‑क्लियरिंग मॉडलों में एआई‑संबंधित प्रतिकूल जोखिमों का अपूर्ण एकीकरण।
- साहित्य स्क्रीनिंग प्रक्रिया में प्रयुक्त कार्यप्रणाली के संबंध में पारदर्शिता की कमी।
इस अंतर को भरने के लिए, शोधकर्ताओं ने जनवरी 2014 से जून 2026 तक 249 प्रकाशनों (मानक, उद्योग रिपोर्ट और सरकारी सलाह) का विश्लेषण किया।
धमकियों के कई प्रकार
भौतिक खतरे
पावर ग्रिड कई खतरों के सामने हैं, और शोधकर्ताओं ने उन्हें चार श्रेणियों में वर्गीकृत किया। पहली श्रेणी भौतिक खतरे हैं, जहाँ मीटरिंग हार्डवेयर समझौता किया जाता है।
“स्मार्ट मीटर और AMI सिस्टम आधुनिक पावर वितरण में सबसे महत्वपूर्ण भौतिक अटैक सतहों में से एक हैं क्योंकि बड़े‑पैमाने पर तैनाती से लाखों संभावित एक्सपोज़्ड एंडपॉइंट बनते हैं।”
एक अतिरिक्त समस्या यह है कि कई भौतिक उपकरण अभी भी पुरानी फ़र्मवेयर का उपयोग करते हैं जो समकालीन खतरा मॉडलों से पहले की है। यह समस्या असुरक्षित या कमजोर सुरक्षा वाले वायरलेस संचार (जैसे ज़िगबी, वाई‑फ़ाई और सेलुलर लिंक) द्वारा और बढ़ जाती है, जो सुनने, पुनरावृत्ति और मैन‑इन‑द‑मिडल हमलों को सक्षम बनाते हैं।
संचार और एप्लिकेशन इन्फ्रास्ट्रक्चर पर साइबर हमले
भौतिक खतरे डेटा स्रोत को लक्षित करते हैं, जबकि यह श्रेणी आईटी या संचार नेटवर्क लेयर को लक्षित करती है।
उदाहरण के लिए, यह मार्केट‑फेसिंग सिस्टम (ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म, सेटलमेंट पोर्टल और बिड‑सबमिशन इंटरफ़ेस) को समझौता कर कीमत निर्माण को बाधित कर सकता है। या यह डिनायल‑ऑफ़‑सर्विस, DNS हेरफेर और रूट हाईजैकिंग का उपयोग करके दृश्यता और नियंत्रण को घटा सकता है, कमांड डिलीवरी को रोककर या ऑपरेटरों को पुरानी टेलीमेट्री पर निर्भर बना सकता है।
साइबर‑फिजिकल हमले
इन हमलों का लक्ष्य भौतिक संचालनात्मक परिणाम या भौतिक माप डेटा को हेरफेर करना होता है।
उद्देश्य एक साथ ऑपरेटर की धारणा, बाजार क्लियरिंग और कीमत निर्माण को विकृत करना है, आमतौर पर वित्तीय लाभ के लिए।
वैध अनुमान के खिलाफ गलत डेटा इंजेक्शन इस श्रेणी के सबसे अधिक अध्ययन किए गए हमलों में से एक है।
यह जोखिम वितरित शक्ति उत्पादन की विविधता और बढ़ती उपस्थिति से और बढ़ जाता है।
“DER‑जुड़े एसेट्स के उदय ने इस जोखिम वर्ग को विस्तृत किया है: सोलर इन्वर्टर, बैटरी सिस्टम और ईवी‑चार्जिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर नेटवर्केड कंट्रोलर पर निर्भर हैं जिन्हें वितरित उत्पादन को डिस्कनेक्ट करने, वोल्टेज या फ़्रीक्वेंसी को अस्थिर करने, स्टोरेज क्षय को तेज़ करने या थर्मल एवं सुरक्षा विफलताओं में योगदान देने के लिए हेरफेर किया जा सकता है।”
बाजार‑स्तर और डेटा‑ड्रिवन सिस्टम खतरे
यह प्रकार का हमला सीधे बिजली बाजारों के आर्थिक और सूचना तंत्र को लक्षित करता है। यह सबसे अधिक वित्तीय लाभ के लिए किया जाने वाला हमला है, आमतौर पर बाजार हेरफेर के माध्यम से।
“भौतिक, साइबर और साइबर‑फिजिकल हमलों के विपरीत, इनका प्राथमिक उद्देश्य वित्तीय या सूचना‑आधारित होता है, हालांकि साइबर‑फिजिकल तंत्र जैसे FDI अक्सर सक्षमकर्ता के रूप में कार्य करते हैं।”
विशेष रूप से, कीमत या बाजार‑क्लियरिंग जानकारी तक विशेष पहुँच लाभदायक हेरफेर को सक्षम कर सकती है। इसे उच्च सेंसर घनत्व, मापन पुनरावृत्ति, बुरे‑डेटा पहचान योजनाओं, स्टेट‑एस्टिमेशन क्रॉस‑वैलिडेशन और परिष्कृत बाजार निगरानी तंत्र द्वारा मुकाबला किया जा सकता है।
स्मार्ट ग्रिड्स की कमजोरियों को ठीक करना
भविष्य के खतरे
स्मार्ट ग्रिड साइबर कमजोरियों को ठीक करना केवल वर्तमान खतरों के प्रति प्रतिरोधी बनाने तक सीमित नहीं है, बल्कि भविष्य के अनुमानित खतरों के प्रति भी तैयार होना आवश्यक है। इसमें शामिल हैं:
- मशीन लर्निंग मॉडलों की प्रतिकूल (adversarial) मजबूती।
- क्वांटम‑प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफी।
- आईटी‑ओटी सुरक्षा एकीकरण।
- गोपनीयता‑संरक्षित ट्रेडिंग तंत्र।
- सुरक्षित एज इंटेलिजेंस, अनुकूलनशील नियामक फ्रेमवर्क।
- सुरक्षा निवेश अर्थशास्त्र और सप्लाई‑चेन जोखिम प्रबंधन।
हर स्तर की असुरक्षा को ठीक करना
ग्रिड को साइबर‑थ्रेट्स से बचाने के लिए, साइबर सुरक्षा के सर्वोत्तम अभ्यासों को ग्रिड आर्किटेक्चर में एकीकृत करना आवश्यक है। सामान्यतः, अंतरराष्ट्रीय और स्थानीय साइबर सुरक्षा मानक ग्रिड ऑपरेटरों को यह मार्गदर्शन देते हैं कि उन्हें कौन‑से परिवर्तन लागू करने चाहिए।
“एनर्जी मैनेजमेंट इन्फॉर्मेशन सिस्टम्स (EMIS) दिशानिर्देशों ने ऊर्जा डेटा की सुरक्षा के लिए मानक स्थापित किए हैं, और यूरोपीय संघ में जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR) ने ऊर्जा प्रबंधन के विभिन्न क्षेत्रों में डेटा सुरक्षा पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाला है। ISO/IEC 27001 और NIST साइबर सुरक्षा फ्रेमवर्क जैसे अंतरराष्ट्रीय मानकों को ऊर्जा डोमेन में लागू किया जा सकता है।”
भौतिक खतरों के संदर्भ में, सुरक्षित टेलीमेट्री नेटवर्क में गलत डेटा के इंजेक्ट होने के जोखिम को समाप्त करने का उपाय है। अधिकांश मामलों में, यह बिजली मीटरों सहित भौतिक हार्डवेयर के गंभीर अपडेट की मांग करता है, ताकि केवल सुरक्षित सॉफ़्टवेयर और एन्क्रिप्टेड संचार उपयोग किए जाएँ।
डिजिटल ट्विन, अर्थात् भौतिक प्रणालियों के वर्चुअल मॉडल, भी घटना सिमुलेशन के लिए एक प्रभावी मंच बनाने में मदद कर सकते हैं।
ग्रिड सॉफ़्टवेयर के लिए, एक ज़ीरो‑ट्रस्ट आर्किटेक्चर अपनाना आवश्यक है, जहाँ डेटा वैधता और प्रतिभागी अधिकारों की प्रत्येक चरण पर जाँच की जाती है। मशीन लर्निंग (ML) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग विसंगति‑आधारित डिटेक्टर्स बनाने में किया जा सकता है, जो क्लासिक सिग्नेचर‑आधारित थ्रेट डिटेक्शन से आगे बढ़ते हैं।
बाजार‑संबंधी जोखिमों को इस प्रकार संबोधित किया जाना चाहिए कि किसी भी संभावित हेरफेर का फॉरेंसिक विश्लेषण संभव हो, जिसमें पीयर‑टू‑पीयर (P2P) बाजार भी शामिल हैं। इस संदर्भ में, केवल साइबर सुरक्षा से अधिक, उचित ऑडिटेबल बाजार इन्फ्रास्ट्रक्चर इस असुरक्षा को हल करने की कुंजी है।
क्वांटम कंप्यूटिंग की प्रगति से क्रिप्टोग्राफी को होने वाले जोखिमों के संबंध में, चार पोस्ट‑क्वांटम क्रिप्टोग्राफी (PQC) मानकों में से एक जिसे यू.एस. नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ़ स्टैंडर्ड्स एंड टेक्नोलॉजी ने 2024 में अपनाया, उसे ग्रिड ऑपरेटरों और बिजली बाजार के प्रतिभागियों को शीघ्रता से अपनाना होगा।
स्मार्ट ग्रिड्स में निवेश
GE Vernova
GEV मूल्य चार्ट
GE Vernova (GEV ) वह भाग है जो विशाल समूह General Electric (GE.TO ) का है, जिसे हाल ही में तीन हिस्सों में विभाजित किया गया, जहाँ Vernova ने GE से सभी ऊर्जा‑संबंधी गतिविधियों को संभाला, जिसमें पावर प्लांट और ग्रिड निर्माण से लेकर संबंधित सॉफ़्टवेयर और सेवाएँ शामिल हैं।
स्रोत: GE Vernova
GE Vernova दुनिया की बढ़ती ऊर्जा जरूरतों को पूरा करने में अग्रणी है, और इसके टर्बाइन उत्पादन क्षमता 2030 तक पूरी तरह बुकेड है। यह बड़े‑पैमाने पर बैटरियों के पार्क, औद्योगिक विद्युतिकरण समाधान, साथ ही न्यूक्लियर SMRs, कार्बन सीक्वेस्ट्रेशन, HVDC केबल, हाइड्रोजन गैस टर्बाइन आदि भी तैनात कर रहा है।
GE Vernova स्मार्ट ग्रिड उपकरणों जैसे फ़्लेक्सिबल AC ट्रांसमिशन सिस्टम और सॉफ़्टवेयर जैसे GridOS का प्रमुख आपूर्तिकर्ता भी है। GridOS में निर्मित ज़ीरो ट्रस्ट सुरक्षा आर्किटेक्चर है, जो इस अध्ययन की सुरक्षित ग्रिड ऑर्केस्ट्रेशन, निरंतर प्रमाणीकरण और आंतरिक एवं बाहरी खतरों से सुरक्षा की सिफ़ारिशों के साथ सीधे संरेखित है।
स्रोत: GE Vernova
(आप GE Vernova के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं हमारी समर्पित कंपनी रिपोर्ट में)
नवीनतम GE Vernova (GEV) स्टॉक समाचार और विकास
उल्लेखित अध्ययन
1. Dharmaraj Kanakadhurga et al. Cybersecurity and data science for electricity markets: A review of digital grid management, trading, energy policy and regulatory frameworks. Engineering Science and Technology, an International Journal. Volume 81, सितंबर 2026, 102464. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2026.102464
