論文の概要: An Approach to Abstract Multi-stage Cyberattack Data Generation for ML-Based IDS in Smart Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13737v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 11:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 11:38:03.622341
• Title: An Approach to Abstract Multi-stage Cyberattack Data Generation for ML-Based IDS in Smart Grids
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおけるMLベースIDSのための多段階サイバー攻撃データ生成の一手法
• Authors: Ömer Sen, Philipp Malskorn, Simon Glomb, Immanuel Hacker, Martin Henze, Andreas Ulbig,
• Abstract要約: スマートグリッドにおける機械学習モデルを学習するためのグラフベースアプローチを用いて合成データを生成する手法を提案する。 我々は、グラフ定式化によって定義された多段階サイバー攻撃の抽象形式を使用し、ネットワーク内の攻撃の伝播挙動をシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5655761752240505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Power grids are becoming more digitized, resulting in new opportunities for the grid operation but also new challenges, such as new threats from the cyber-domain. To address these challenges, cybersecurity solutions are being considered in the form of preventive, detective, and reactive measures. Machine learning-based intrusion detection systems are used as part of detection efforts to detect and defend against cyberattacks. However, training and testing data for these systems are often not available or suitable for use in machine learning models for detecting multi-stage cyberattacks in smart grids. In this paper, we propose a method to generate synthetic data using a graph-based approach for training machine learning models in smart grids. We use an abstract form of multi-stage cyberattacks defined via graph formulations and simulate the propagation behavior of attacks in the network. Within the selected scenarios, we observed promising results, but a larger number of scenarios need to be studied to draw a more informed conclusion about the suitability of synthesized data.
• Abstract（参考訳）: 電力網はデジタル化され、グリッド運用の新たな機会が生まれつつあり、サイバードメインからの新たな脅威のような新たな課題も生じている。 これらの課題に対処するため、サイバーセキュリティソリューションは、予防的、刑事的、反応的な手段の形で検討されている。 機械学習に基づく侵入検知システムは、サイバー攻撃を検知し、防御するために使用される。 しかし、これらのシステムのトレーニングとテストデータは、しばしば、スマートグリッドにおける多段階のサイバー攻撃を検出する機械学習モデルで使用するのに適していない。 本稿では,スマートグリッドにおける機械学習モデルを学習するためのグラフベースアプローチを用いて,合成データを生成する手法を提案する。 我々は、グラフ定式化によって定義された多段階サイバー攻撃の抽象形式を使用し、ネットワーク内の攻撃の伝播挙動をシミュレートする。 選択したシナリオの中では,有望な結果が得られたが,さらに多くのシナリオが研究され,合成データの適合性に関するより深い結論が導かれる必要がある。

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