論文の概要: Digital Twin-based Intrusion Detection for Industrial Control Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09999v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 16:03:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 14:20:12.812015
- Title: Digital Twin-based Intrusion Detection for Industrial Control Systems
- Title（参考訳）: ディジタルツインによる産業制御システムの侵入検出
- Authors: Seba Anna Varghese and Alireza Dehlaghi Ghadim and Ali Balador and
Zahra Alimadadi and Panos Papadimitratos
- Abstract要約: 本研究は,産業制御システムのためのディジタルツインベースのセキュリティフレームワークに寄与する。
4種類のプロセス認識攻撃シナリオが,産業用充填プラントのスタンドアロンのディジタルツイン上に実装されている。
8つの教師付き機械学習アルゴリズムのオフライン評価に基づいて,重ねられたアンサンブルをリアルタイム侵入検出として提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5459797813771499
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Digital twins have recently gained significant interest in simulation,
optimization, and predictive maintenance of Industrial Control Systems (ICS).
Recent studies discuss the possibility of using digital twins for intrusion
detection in industrial systems. Accordingly, this study contributes to a
digital twin-based security framework for industrial control systems, extending
its capabilities for simulation of attacks and defense mechanisms. Four types
of process-aware attack scenarios are implemented on a standalone open-source
digital twin of an industrial filling plant: command injection, network Denial
of Service (DoS), calculated measurement modification, and naive measurement
modification. A stacked ensemble classifier is proposed as the real-time
intrusion detection, based on the offline evaluation of eight supervised
machine learning algorithms. The designed stacked model outperforms previous
methods in terms of F1-Score and accuracy, by combining the predictions of
various algorithms, while it can detect and classify intrusions in near
real-time (0.1 seconds). This study also discusses the practicality and
benefits of the proposed digital twin-based security framework.
- Abstract（参考訳）: ディジタル双子は最近、産業用制御システム(ics)のシミュレーション、最適化、予測保守に多大な関心を寄せている。
近年,産業システムにおけるディジタル双生児による侵入検知の可能性について検討している。
そこで本研究では,産業制御システムのためのディジタルツインベースのセキュリティフレームワークに寄与し,攻撃と防御機構のシミュレーション機能を拡張した。
産業用充填プラントのスタンドアロンのデジタルツインに, コマンドインジェクション, ネットワークデニアル・オブ・サービス(DoS), 計算された計測修正, ナイーブ測定修正の4種類のプロセス認識攻撃シナリオを実装した。
8つの教師付き機械学習アルゴリズムのオフライン評価に基づいて,リアルタイム侵入検出としてスタックドアンサンブル分類器を提案する。
設計された積み重ねモデルは、様々なアルゴリズムの予測を組み合わせることで、F1スコアと精度で従来の手法よりも優れ、ほぼリアルタイム(0.1秒)に侵入を検知し分類することができる。
本研究は,デジタルツインベースのセキュリティフレームワークの実用性とメリットについても論じる。
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