Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Deep Multi-Modal Cyber-Attack Detection in Industrial Control Systems

論文の概要: A Deep Multi-Modal Cyber-Attack Detection in Industrial Control Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01440v1
Date: Tue, 4 Apr 2023 01:27:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-04-05 15:50:31.850897
Title: A Deep Multi-Modal Cyber-Attack Detection in Industrial Control Systems
Title（参考訳）: 産業制御システムにおけるディープマルチモーダルサイバーアタック検出
Authors: Sepideh Bahadoripour, Ethan MacDonald, Hadis Karimipour
Abstract要約: 本研究は、ICSのネットワークとセンサのモダリティデータを、ICSの深層多モードサイバー攻撃検出モデルで処理する。以上の結果から,提案モデルが既存の単一モダリティモデルや最近の文献よりも優れていることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The growing number of cyber-attacks against Industrial Control Systems (ICS) in recent years has elevated security concerns due to the potential catastrophic impact. Considering the complex nature of ICS, detecting a cyber-attack in them is extremely challenging and requires advanced methods that can harness multiple data modalities. This research utilizes network and sensor modality data from ICS processed with a deep multi-modal cyber-attack detection model for ICS. Results using the Secure Water Treatment (SWaT) system show that the proposed model can outperform existing single modality models and recent works in the literature by achieving 0.99 precision, 0.98 recall, and 0.98 f-measure, which shows the effectiveness of using both modalities in a combined model for detecting cyber-attacks.
Abstract（参考訳）: 近年、産業制御システム(ICS)に対するサイバー攻撃の増加は、破滅的な影響の恐れから、セキュリティ上の懸念を高めている。 ICSの複雑な性質を考えると、サイバー攻撃を検出することは極めて困難であり、複数のデータモダリティを利用する高度な方法が必要である。本研究は、ICSのネットワークとセンサのモダリティデータを、ICSの深層多モードサイバー攻撃検出モデルで処理する。安全水処理 (swat) システムを用いた結果, 提案手法は, サイバー攻撃検出モデルと組み合わせたモデルにおいて, 両モダリティを併用することにより, 0.99 精度, 0.98 リコール, 0.98 f-measure を達成することにより, 既存の単一モダリティモデルや最近の文献に勝ることがわかった。

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