现代数据中心日益依赖大规模 GPU 集群和现场可再生能源，导致计算负载与电力电子主导电网之间形成紧密耦合的物理信息系统。本文提出了一种此前未被探索的脆弱性 Bit2Watt：攻击者通过操纵 GPU 工作负载，诱导受控的高频功率调制，从而破坏本地电力基础设施的稳定性，并反向传播以中断计算服务。与传统的攻击（如攻击电网侧设备或通信链路）不同，Bit2Watt 完全在网络层作为合法租户运行，能够放大波动、谐波失真和阻尼退化，尤其在高分布式能源渗透场景下。该风险难以通过常规的云侧和设施侧监控检测，因为它利用了合法的工作负载执行路径，并将其独特行为集中在高频分量中，而常见遥测对此捕获较弱。作者通过基于阻抗的分析、电力系统仿真以及针对 GPU 和并网光伏逆变器的实际实验验证了 Bit2Watt。在同步最坏情况聚合模型下，操纵一个 90% 分布式能源的 1MW 本地电力系统中的 1000 个 GPU，会使电流总谐波失真达到 46.8%，阻尼比降至 -0.27。进一步研究表明，由此引起的电能质量下降会给数据中心供电设备带来压力，触发保护机制，并在极端模拟情况下导致输电级系统级联故障。此外，本文还分析了可能的 Watt2Bit 反馈路径，包括拒绝服务风险以及通过 EMI 侧信道进行隐秘信息窃取。该工作强调了迫切需要跨层防御机制，协同考虑工作负载调度和电力电子。

本论文对两种旨在对乌克兰电网实施停电的恶意软件进行了深入分析。研究者设计并实现了一种新型沙箱环境，该沙箱能够模拟变电站中的各类网络拓扑、设备特性和通信协议，从而安全地执行专门针对变电站设备的恶意代码，并详细记录攻击者在变电站设备上可能执行的精确操作序列。通过对恶意软件的动态分析，论文揭示了此前未被记录的恶意行为，例如对MMS（制造报文规范）协议载荷的详细算法还原。此外，论文还探讨了未来类似恶意软件可能造成的不同影响，通过比较攻击不同目标（如断路器、保护继电器等）所产生的物理后果，说明攻击目标的差异会直接导致不同程度的电网扰动或停电范围。该研究的主要贡献包括：首次公开了Industroyer类恶意软件在IEC 61850环境下的具体协议交互细节；提供了一套可复用的沙箱仿真框架用于工控恶意软件分析；以及从攻击者视角系统化阐述了工控系统攻击的潜在影响路径。适合工控安全研究员、电力系统防御工程师及威胁情报分析师阅读。