論文の概要: Hybrid Cloud-Edge Collaborative Data Anomaly Detection in Industrial Sensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09942v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 08:03:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-04-22 14:53:40.659287
• Title: Hybrid Cloud-Edge Collaborative Data Anomaly Detection in Industrial Sensor Networks
• Title（参考訳）: 産業センサネットワークにおけるハイブリッドクラウドエッジ協調データ異常検出
• Authors: Tao Yang, Jinming Wang, Weijie Hao, Qiang Yang, Wenhai Wang
• Abstract要約: 本稿では,クラウドエッジ協調産業センサネットワークにおけるハイブリッド異常検出手法を提案する。 提案されたアプローチは、全体的なリコールの11.19%の増加と、F1スコアの14.29%の改善を達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.06269863500741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial control systems (ICSs) are facing increasing cyber-physical attacks that can cause catastrophes in the physical system. Efficient anomaly detection models in the industrial sensor networks are essential for enhancing ICS reliability and security, due to the sensor data is related to the operational state of the ICS. Considering the limited availability of computing resources, this paper proposes a hybrid anomaly detection approach in cloud-edge collaboration industrial sensor networks. The hybrid approach consists of sensor data detection models deployed at the edges and a sensor data analysis model deployed in the cloud. The sensor data detection model based on Gaussian and Bayesian algorithms can detect the anomalous sensor data in real-time and upload them to the cloud for further analysis, filtering the normal sensor data and reducing traffic load. The sensor data analysis model based on Graph convolutional network, Residual algorithm and Long short-term memory network (GCRL) can effectively extract the spatial and temporal features and then identify the attack precisely. The proposed hybrid anomaly detection approach is evaluated using a benchmark dataset and baseline anomaly detection models. The experimental results show that the proposed approach can achieve an overall 11.19% increase in Recall and an impressive 14.29% improvement in F1-score, compared with the existing models.
• Abstract（参考訳）: 産業制御システム(ICS)は、物理的システムに大惨事を引き起こすサイバー物理攻撃の増大に直面している。 産業センサネットワークにおける効率的な異常検出モデルは、ICSの運用状態に関連するセンサデータのため、ICSの信頼性とセキュリティを高めるために不可欠である。 本稿では,クラウド・エッジ協調型産業用センサネットワークにおけるハイブリッド異常検出手法を提案する。 ハイブリッドアプローチは、エッジにデプロイされたセンサデータ検出モデルと、クラウドにデプロイされたセンサデータ分析モデルで構成される。 ガウスアルゴリズムとベイジアンアルゴリズムに基づくセンサデータ検出モデルは、異常センサデータをリアルタイムで検出し、クラウドにアップロードすることで、通常のセンサデータをフィルタリングし、トラフィック負荷を低減する。 グラフ畳み込みネットワーク、残差アルゴリズム、長期短期記憶ネットワーク(gcrl)に基づくセンサデータ解析モデルは、空間的および時間的特徴を効果的に抽出し、攻撃を正確に識別することができる。 提案手法は,ベンチマークデータセットとベースライン異常検出モデルを用いて評価する。 実験の結果、提案手法は、既存のモデルと比較して、総じて11.19%のリコールが増加し、14.29%のF1スコアが改善された。

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