論文の概要: SoK: Evaluations in Industrial Intrusion Detection Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02929v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 07:49:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 13:36:10.763549
- Title: SoK: Evaluations in Industrial Intrusion Detection Research
- Title（参考訳）: SoK:産業侵入検知研究における評価
- Authors: Olav Lamberts, Konrad Wolsing, Eric Wagner, Jan Pennekamp, Jan Bauer, Klaus Wehrle, Martin Henze,
- Abstract要約: 産業侵入検知システムは、最も洗練された侵入さえもタイムリーに発見しようとする。
社会に対する批判のため、この急速に成長する分野は様々な背景から研究者を惹きつけている。
609の論文を分析したところ, この研究分野の急速な成長は, 肯定的かつ否定的な結果をもたらすことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.356036431147889
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Industrial systems are increasingly threatened by cyberattacks with potentially disastrous consequences. To counter such attacks, industrial intrusion detection systems strive to timely uncover even the most sophisticated breaches. Due to its criticality for society, this fast-growing field attracts researchers from diverse backgrounds, resulting in 130 new detection approaches in 2021 alone. This huge momentum facilitates the exploration of diverse promising paths but likewise risks fragmenting the research landscape and burying promising progress. Consequently, it needs sound and comprehensible evaluations to mitigate this risk and catalyze efforts into sustainable scientific progress with real-world applicability. In this paper, we therefore systematically analyze the evaluation methodologies of this field to understand the current state of industrial intrusion detection research. Our analysis of 609 publications shows that the rapid growth of this research field has positive and negative consequences. While we observe an increased use of public datasets, publications still only evaluate 1.3 datasets on average, and frequently used benchmarking metrics are ambiguous. At the same time, the adoption of newly developed benchmarking metrics sees little advancement. Finally, our systematic analysis enables us to provide actionable recommendations for all actors involved and thus bring the entire research field forward.
- Abstract（参考訳）: 産業システムは、破壊的な結果をもたらす可能性のあるサイバー攻撃によってますます脅かされている。
このような攻撃に対抗するために、工業用侵入検知システムは、最も洗練された侵入でさえタイムリーに発見しようと試みている。
社会への批判から、この急速に成長するフィールドは様々な背景から研究者を惹きつけ、2021年だけで130の新たな発見アプローチを生み出した。
この大きな勢いは、様々な有望な道の探索を促進するが、同様に研究の景観を断片化し、有望な進歩を埋めるリスクを負う。
そのため、このリスクを軽減し、現実の応用性を備えた持続可能な科学的進歩への取り組みを促進するために、健全で理解可能な評価が必要である。
そこで本稿では,産業侵入検知研究の現状を理解するために,本分野の評価手法を体系的に分析する。
609の論文を分析したところ, この研究分野の急速な成長は, 肯定的かつ否定的な結果をもたらすことがわかった。
公開データセットの利用の増加を観察する一方で、パブリッシュは依然として平均1.3データセットしか評価せず、頻繁に使用されるベンチマークメトリクスは曖昧である。
同時に、新しく開発されたベンチマークメトリクスの採用は、ほとんど進歩していない。
最後に、系統分析により、関係するすべてのアクターに対して実行可能なレコメンデーションを提供し、研究分野全体を前進させます。
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