論文の概要: Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13502v4
• Date: Fri, 7 Jun 2024 13:36:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 19:37:58.005416
• Title: Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process
• Title（参考訳）: 障害検出・診断における敵対的攻撃と防御--テネシー・イーストマン・プロセスの総合的ベンチマーク
• Authors: Vitaliy Pozdnyakov, Aleksandr Kovalenko, Ilya Makarov, Mikhail Drobyshevskiy, Kirill Lukyanov,
• Abstract要約: 機械学習をACS(Automated Control Systems)に統合することで、産業プロセス管理における意思決定が促進される。 これらの技術を広く採用する際の制限の1つは、敵の攻撃に対するニューラルネットワークの脆弱性である。 本研究では、テネシー・イーストマン・プロセス・データセットを用いて、ACSにおける障害診断のためのディープラーニングモデルをデプロイする際の脅威について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.677420930301736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Integrating machine learning into Automated Control Systems (ACS) enhances decision-making in industrial process management. One of the limitations to the widespread adoption of these technologies in industry is the vulnerability of neural networks to adversarial attacks. This study explores the threats in deploying deep learning models for fault diagnosis in ACS using the Tennessee Eastman Process dataset. By evaluating three neural networks with different architectures, we subject them to six types of adversarial attacks and explore five different defense methods. Our results highlight the strong vulnerability of models to adversarial samples and the varying effectiveness of defense strategies. We also propose a novel protection approach by combining multiple defense methods and demonstrate it's efficacy. This research contributes several insights into securing machine learning within ACS, ensuring robust fault diagnosis in industrial processes.
• Abstract（参考訳）: 機械学習をACS(Automated Control Systems)に統合することで、産業プロセス管理における意思決定が促進される。 業界におけるこれらの技術の普及の限界の1つは、敵の攻撃に対するニューラルネットワークの脆弱性である。 本研究では、テネシー・イーストマン・プロセス・データセットを用いて、ACSにおける障害診断のためのディープラーニングモデルをデプロイする際の脅威について検討する。 3つのニューラルネットワークを異なるアーキテクチャで評価することにより、6種類の敵攻撃を行い、5つの異なる防御方法を探索する。 本研究は, 対戦型サンプルに対するモデルの強い脆弱性と, 防衛戦略の有効性を明らかにするものである。 また,複数の防御手法を組み合わせた新しい保護手法を提案し,その有効性を実証する。 本研究は,ACS内での機械学習の安全性,産業プロセスにおける堅牢な故障診断の確保に関するいくつかの知見に寄与する。

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