論文の概要: Deep Learning based Covert Attack Identification for Industrial Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12360v1
• Date: Fri, 25 Sep 2020 17:48:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 23:23:22.658381
• Title: Deep Learning based Covert Attack Identification for Industrial Control Systems
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく産業制御システムにおけるカバート攻撃同定
• Authors: Dan Li, Paritosh Ramanan, Nagi Gebraeel, and Kamran Paynabar
• Abstract要約: 我々は、スマートグリッドに対する秘密攻撃と呼ばれるサイバー攻撃を検出し、診断し、ローカライズするために使用できるデータ駆動フレームワークを開発した。 このフレームワークは、オートエンコーダ、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とLong-Short-Term-Memory層、Deep Neural Network(DNN)を組み合わせたハイブリッド設計である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.299113288020827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cybersecurity of Industrial Control Systems (ICS) is drawing significant concerns as data communication increasingly leverages wireless networks. A lot of data-driven methods were developed for detecting cyberattacks, but few are focused on distinguishing them from equipment faults. In this paper, we develop a data-driven framework that can be used to detect, diagnose, and localize a type of cyberattack called covert attacks on smart grids. The framework has a hybrid design that combines an autoencoder, a recurrent neural network (RNN) with a Long-Short-Term-Memory (LSTM) layer, and a Deep Neural Network (DNN). This data-driven framework considers the temporal behavior of a generic physical system that extracts features from the time series of the sensor measurements that can be used for detecting covert attacks, distinguishing them from equipment faults, as well as localize the attack/fault. We evaluate the performance of the proposed method through a realistic simulation study on the IEEE 14-bus model as a typical example of ICS. We compare the performance of the proposed method with the traditional model-based method to show its applicability and efficacy.
• Abstract（参考訳）: 産業制御システムのサイバーセキュリティ(ICS)は、データ通信が無線ネットワークをますます活用しているため、重大な懸念を招いている。 サイバー攻撃を検出するために多くのデータ駆動型手法が開発されたが、機器の故障と区別することに注力する者は少ない。 本稿では,スマートグリッド上でのcovert攻撃と呼ばれるサイバー攻撃の種類を検出し,診断し,ローカライズするための,データ駆動型フレームワークを開発した。 このフレームワークは、オートエンコーダ、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とLong-Short-Term-Memory(LSTM)層とDeep Neural Network(DNN)を組み合わせたハイブリッド設計である。 このデータ駆動フレームワークは、センサ測定の時系列から特徴を抽出する汎用物理システムの時間的挙動を考慮し、隠密な攻撃の検出、機器の故障との区別、アタック/フォールトのローカライズに使用できる。 ICS の典型例として,IEEE 14-bus モデルを用いた実例シミュレーションによる提案手法の性能評価を行った。 提案手法の性能を従来のモデルベース手法と比較し,適用性と有効性を示す。

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