論文の概要: Inter-Domain Fusion for Enhanced Intrusion Detection in Power Systems: An Evidence Theoretic and Meta-Heuristic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10484v1
• Date: Sat, 20 Nov 2021 00:05:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-26 06:00:50.627983
• Title: Inter-Domain Fusion for Enhanced Intrusion Detection in Power Systems: An Evidence Theoretic and Meta-Heuristic Approach
• Title（参考訳）: 電力系統における侵入検出強化のためのドメイン間融合--エビデンス理論とメタヒューリスティックアプローチ
• Authors: Abhijeet Sahu and Katherine Davis
• Abstract要約: ICSネットワークにおけるIDSによる不正な警告は、経済的および運用上の重大な損害をもたらす可能性がある。 本研究は,CPS電力系統における誤警報の事前分布を伴わずに不確実性に対処し,誤警報を低減する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: False alerts due to misconfigured/ compromised IDS in ICS networks can lead to severe economic and operational damage. To solve this problem, research has focused on leveraging deep learning techniques that help reduce false alerts. However, a shortcoming is that these works often require or implicitly assume the physical and cyber sensors to be trustworthy. Implicit trust of data is a major problem with using artificial intelligence or machine learning for CPS security, because during critical attack detection time they are more at risk, with greater likelihood and impact, of also being compromised. To address this shortcoming, the problem is reframed on how to make good decisions given uncertainty. Then, the decision is detection, and the uncertainty includes whether the data used for ML-based IDS is compromised. Thus, this work presents an approach for reducing false alerts in CPS power systems by dealing uncertainty without the knowledge of prior distribution of alerts. Specifically, an evidence theoretic based approach leveraging Dempster Shafer combination rules are proposed for reducing false alerts. A multi-hypothesis mass function model is designed that leverages probability scores obtained from various supervised-learning classifiers. Using this model, a location-cum-domain based fusion framework is proposed and evaluated with different combination rules, that fuse multiple evidence from inter-domain and intra-domain sensors. The approach is demonstrated in a cyber-physical power system testbed with Man-In-The-Middle attack emulation in a large-scale synthetic electric grid. For evaluating the performance, plausibility, belief, pignistic, etc. metrics as decision functions are considered. To improve the performance, a multi-objective based genetic algorithm is proposed for feature selection considering the decision metrics as the fitness function.
• Abstract（参考訳）: ICSネットワークの不正な構成や不正なIDSによる偽の警告は、経済的および運用上の重大な損害をもたらす可能性がある。 この問題を解決するために、研究は誤報を減らす深層学習技術を活用することに注力してきた。 しかし欠点は、これらの作業が物理的およびサイバーセンサーが信頼できるものであると暗黙的に仮定することが多いことだ。 CPSのセキュリティに人工知能や機械学習を使用する場合、データの不正な信頼は大きな問題である。 この欠点に対処するために、不確実性に対して適切な意思決定を行う方法が再検討されている。 そして、決定は検出され、不確実性には、MLベースのIDSに使用されるデータが損なわれているかどうかが含まれる。 そこで本研究では,CPS電力系統における誤報を,事前の警告分布の知識を必要とせず,不確実性に対処して低減する手法を提案する。 具体的には,Dempster Shaferの組み合わせルールを利用したエビデンス理論に基づくアプローチを提案する。 教師付き学習分類器から得られる確率スコアを利用する多仮説質量関数モデルが設計されている。 このモデルを用いて、ドメイン間およびドメイン内センサーから複数のエビデンスを融合させる、位置領域ベース融合フレームワークを提案し、異なる組み合わせルールで評価する。 このアプローチは、大規模な合成電力グリッドで中間者攻撃エミュレーションをテストしたサイバー物理電力システムで実証されている。 性能評価には, 信頼性, 信条, 便宜性などの指標を判定関数として検討する。 適合度関数として決定指標を考慮し,特徴選択のための多目的遺伝的アルゴリズムを提案する。

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