エネルギー

スマートグリッドのサイバーセキュリティが投資テーマになりつつある

公開日 2026年7月22日

著者

Jonathan Schramm

何十年もの間、電力と電力網は現代生活と産業文明に不可欠な要件でした。年が経つにつれて、これがさらに当てはまるようになっています。電化が進むことで、化石燃料は輸送、暖房、重工業から遠ざかっています。そして、経済のますます大きな部分が24時間365日超信頼性のITサービスと、ますます大規模で複雑かつ電力を大量に消費するAIデータセンターに依存しています。

同時に、電力供給は再生可能エネルギーからの割合が増加していますが、低炭素である一方で間欠的であり、不安定な生産と変動する需要を調整するためにはるかに大きな努力が必要です。電力をバッテリーパークに蓄える試みでさえ、電力需要と供給を極めて正確に監視する必要性を変えることはできません。

これは問題を引き起こす可能性があります。最新のスマートグリッドほど正確な瞬時データが必要であるほど、サイバー攻撃に対して脆弱になるからです。

ブロックチェーンベースの取引プラットフォームなど、電力網を調整する新しいプラットフォームが登場していますが、これらも敵対的な行動に対して脆弱です。その結果、グリッドへのサイバー攻撃はもはや電力事業者だけの問題ではなく、社会全体に及ぶリスクとなり、広範な経済的影響をもたらす可能性があります。

出典: Engineering Science and Technology, an International Journal

インドのアムリタ工科大学、ルーマニアの国立科学技術大学ポリテフニカ・ブカレスト、トルコのマニサ・チェラル・バヤール大学の研究者による最近の出版物がこれらのリスクを分析しました。彼らはその成果を『Engineering Science and Technology, an International Journal』¹に掲載し、タイトルは「Cybersecurity and data science for electricity markets: A review of digital grid management, trading, energy policy and regulatory frameworks」としています。

スマートグリッドの説明

スマートグリッドの概念は、分散型エネルギー資源（DER：屋根上太陽光パネル、バッテリーエネルギー貯蔵システム、電気自動車）や、先進的計測インフラ（AMI）、モノのインターネット（IoT）デバイス、エネルギー管理システムにおける人工知能（AI）技術に適応できる電力網の概念です。

これは、従来のモデル――数少ない集中型発電所が何百万もの受動的ユーザーに電力を供給し、消費はメーター単位ではなく電力網レベルの平均指標で推定されていた――からの根本的な転換です。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2215098626001904?via%3Dihub

ほとんどのスマートグリッドは、現代の電力網の分散型特性をピアツーピア（P2P）エネルギー取引プラットフォーム、ブロックチェーン技術、データ駆動型市場フレームワークと統合しています。

これはこのトレンドの始まりに過ぎません。再生可能エネルギーとバッテリーのコストが低下することで電力網の分散化はさらに加速し、電気自動車（EV）とAIが、従来の化石燃料駆動システムがグリッド障害時に代替できた時代よりも、さらに重要性を増しています。

出典: Wikipedia

AI とグリッドのサイバー脆弱性

適切なデータの組み立てと接続

AI の台頭は、エネルギー消費の増加だけが原因でグリッドに影響を与えているわけではありません。エネルギー取引システムはますます機械学習（ML）や人工知能（AI）アルゴリズムで運用されており、これらは敵対的攻撃に対して脆弱であることが判明しています。

しかし、この研究まで、サイバーセキュリティ、データ駆動型分析、エネルギー取引の交差点は十分に探求されていませんでした。より具体的には、彼らは次のことを発見しました：

サイバー・物理・経済システムフレームワークの欠如。
連鎖リスクのクロスレイヤーモデリングの不足。
技術的攻撃ベクトルと電力市場運用との明示的な関係の欠如。
AI 関連の敵対的リスクが市場クリアリングモデルに完全に統合されていないこと。
文献スクリーニングプロセスに適用された方法論に関する透明性の欠如。

このギャップを埋めるために、研究者は2014年1月から2026年6月までの間に発表された249件の出版物（標準、業界レポート、政府の勧告）を分析しました。

さまざまな脅威のタイプ

物理的脅威

電力網は多くの脅威にさらされており、研究者はそれらを4つのカテゴリに分類しました。最初は計測ハードウェアが侵害される物理的脅威です。

“スマートメーターと AMI システムは、広範な展開により何百万もの潜在的に露出したエンドポイントが生まれるため、現代の電力配電における最も重要な物理的攻撃対象の一つです。”

さらに問題なのは、多くの物理デバイスが現代の脅威モデルよりも前の古いファームウェアを使用し続けていることです。さらに、Zigbee、Wi‑Fi、セルラーリンクなどのプロトコルを使用した無線通信が不十分に保護されているため、盗聴、リプレイ、マン・イン・ザ・ミドル攻撃が可能になります。

出典: Engineering Science and Technology, an International Journal

通信およびアプリケーションインフラへのサイバー攻撃

物理的脅威がデータのソースを攻撃するのに対し、このカテゴリは IT または通信ネットワーク層を攻撃します。

例えば、市場向けシステム（取引プラットフォーム、決済ポータル、入札インターフェース）を侵害して価格形成を妨害することができます。また、サービス拒否（DoS）攻撃、DNS 操作、ルートハイジャックを利用して、コマンド配信を阻止したり、オペレーターが古いテレメトリに依存せざるを得なくすることで、可視性と制御を低下させることも可能です。

出典: Engineering Science and Technology, an International Journal

サイバー・物理的攻撃

これらの攻撃は、物理的な運用結果をもたらすこと、または物理測定データを操作することを目的としています。

その狙いは、オペレーターの認識、市場クリアリング、価格形成を同時に歪め、主に金銭的利益を得ることです。

有効な推定に対する偽データ注入は、このカテゴリで最も研究が進んでいる攻撃クラスの一つです。

出典: Engineering Science and Technology, an International Journal

このリスクは、分散型電力生産の多様性と増大する存在感によりさらに複雑化します。

“DER 接続資産の増加により、このリスクの範囲が拡大しました。太陽光インバータ、バッテリーシステム、EV 充電インフラは、分散型発電を切断したり、電圧や周波数を不安定にしたり、蓄電の劣化を加速させたり、熱的・安全上の障害に寄与したりするように操作できるネットワーク化されたコントローラに依存しています。”

市場レベルおよびデータ駆動型システムの脅威

この種の攻撃は、電力市場の経済的および情報的メカニズムを直接標的とします。これは、金銭的利益を直接得るために最も頻繁に行われる攻撃であり、通常は市場操作を通じて行われます。

“物理的、サイバー、サイバー・物理的攻撃とは異なり、主な目的は金銭的または情報的な結果であり、FDI などのサイバー・物理的メカニズムがしばしばその手段となります。”

特に、価格や市場クリアリング情報への特権的アクセスは、利益を得る操作を可能にします。これには、センサー密度の大幅な増加、測定の冗長化、異常データ検出手法、状態推定の相互検証、そして高度な市場監視メカニズムによって対抗できます。

出典: Engineering Science and Technology, an International Journal

スマートグリッドの脆弱性の修正

将来の脅威

スマートグリッドのサイバー脆弱性を修正することは、現在の脅威に対して耐性を持たせるだけでなく、予測可能な将来の脅威にも対応することを意味します。これには以下が含まれます：

機械学習モデルの敵対的ロバスト性。
量子耐性暗号。
IT と OT のセキュリティ統合。
プライバシー保護型取引メカニズム。
安全なエッジインテリジェンス、適応的規制フレームワーク。
セキュリティ投資経済学とサプライチェーンリスク管理。

すべての脆弱性レベルの修正

グリッドのサイバー脅威への曝露を修正するには、サイバーセキュリティのベストプラクティスをグリッドアーキテクチャに統合する必要があります。一般に、国際的および地域的なサイバーセキュリティ標準は、グリッド運用者が実施すべき変更について確かな指針を提供します。

“エネルギー管理情報システム（EMIS）ガイドラインはエネルギーデータの保護に関する標準を確立しており、EU の一般データ保護規則（GDPR）はエネルギー管理のさまざまな領域におけるデータ保護に大きな影響を与えています。ISO/IEC 27001 や NIST サイバーセキュリティフレームワークなど、国際的に受け入れられた標準がサイバーセキュリティのために策定されており、エネルギー分野にも適用可能です。”

物理的脅威の場合、誤ったデータがネットワークに注入される危険を解決するには、セキュアなテレメトリが必要です。多くの場合、特に電力メーターなどの物理ハードウェアを大幅に更新し、セキュアなソフトウェアと暗号化通信のみを使用させる必要があります。

デジタルツイン（物理システムの仮想モデル）は、インシデントシミュレーションの有力なプラットフォーム作成にも役立ちます。

グリッドソフトウェアに関しては、データの有効性と参加者の認可がすべての段階で検証されるゼロトラストアーキテクチャを採用する必要があります。機械学習（ML）や人工知能（AI）も、従来のシグネチャベースの脅威検知を超えて、異常検知器の作成に利用できます。

市場連動リスクは、P2P 市場を含むあらゆる潜在的な操作に対するフォレンジック分析を可能にすることで対処すべきです。この点で、サイバーセキュリティだけでなく、適切に監査可能な市場インフラがこの脆弱性解決の鍵となります。

量子コンピューティングの進展による暗号へのリスクに関しては、米国標準技術研究所（NIST）が2024年に採択した4つのポスト量子暗号（PQC）標準のうちの1つを、グリッド運用者および電力市場の参加者が迅速に採用する必要があります。

出典: Engineering Science and Technology, an International Journal

スマートグリッドへの投資

GE Vernova

GEV 価格チャート

GE Vernova (GEV ) は、巨大コングロマリット General Electric (GE.TO ) の一部で、最近3つに分割され、Vernova が GE からエネルギー関連事業すべて（発電所やグリッドの建設から関連ソフトウェア・サービスまで）を引き継ぎました。

出典: GE Vernova

GE Vernova は、世界の増大する電力需要に応える最前線にあり、タービンの生産能力はすべて 2030 年まで予約済みです。また、大規模バッテリーパークや産業用電化ソリューション、さらには原子力小型モジュール炉（SMR）、炭素隔離、HVDC ケーブル、水素ガスタービンなども展開しています。

GE Vernova は、柔軟な交流送電システム（FACTS）などのスマートグリッド機器や、GridOS といったソフトウェアの主要サプライヤーでもあります。GridOS は組み込みのゼロトラストセキュリティアーキテクチャを使用しており、本研究の安全なグリッドオーケストレーション、継続的認証、内部外部脅威からの保護に関する推奨事項と直接合致しています。