論文の概要: LLM-assisted Physical Invariant Extraction for Cyber-Physical Systems Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10918v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 00:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.422225
• Title: LLM-assisted Physical Invariant Extraction for Cyber-Physical Systems Anomaly Detection
• Title（参考訳）: サイバー物理システム異常検出のためのLCM支援物理不変抽出
• Authors: Danial Abshari, Chenglong Fu, Meera Sridhar,
• Abstract要約: サイバー物理システム(CPS)は、破滅的な影響のあるサイバー攻撃に対して脆弱である。 CPS設計文書は、しばしば意味的にリッチな物理手順の記述を含んでいる。 異常検出のためのCPSテストベッドから物理不変量を抽出する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.276945627589248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern industrial infrastructures rely heavily on Cyber-Physical Systems (CPS), but these are vulnerable to cyber-attacks with potentially catastrophic effects. To reduce these risks, anomaly detection methods based on physical invariants have been developed. However, these methods often require domain-specific expertise to manually define invariants, making them costly and difficult to scale. To address this limitation, we propose a novel approach to extract physical invariants from CPS testbeds for anomaly detection. Our insight is that CPS design documentation often contains semantically rich descriptions of physical procedures, which can profile inter-correlated dynamics among system components. Leveraging the built-in physics and engineering knowledge of recent generative AI models, we aim to automate this traditionally manual process, improving scalability and reducing costs. This work focuses on designing and optimizing a Retrieval-Augmented-Generation (RAG) workflow with a customized prompting system tailored for CPS documentation, enabling accurate extraction of semantic information and inference of physical invariants from complex, multimodal content. Then, rather than directly applying the inferred invariants for anomaly detection, we introduce an innovative statistics-based learning approach that integrates these invariants into the training dataset. This method addresses limitations such as hallucination and concept drift, enhancing the reliability of the model. We evaluate our approach on real-world public CPS security dataset which contains 86 data points and 58 attacking cases. The results show that our approach achieves a high precision of 0.923, accurately detecting anomalies while minimizing false alarms.
• Abstract（参考訳）: 現代の産業インフラはサイバー物理システム(CPS)に大きく依存しているが、それらは破滅的な影響のあるサイバー攻撃に弱い。 これらのリスクを軽減するため,物理不変量に基づく異常検出手法が開発されている。 しかしながら、これらのメソッドは、手動で不変量を定義するためにドメイン固有の専門知識を必要とすることが多く、コストがかかり、スケールが難しい。 この制限に対処するため,異常検出のためのCPSテストベッドから物理不変量を抽出する手法を提案する。 我々の洞察では、CPS設計文書は、しばしば、システムコンポーネント間の相関関係のダイナミクスをプロファイルできる、物理的手順のセマンティックにリッチな記述を含んでいる。 最近の生成AIモデルの内蔵物理とエンジニアリング知識を活用して、この従来的な手作業プロセスの自動化、スケーラビリティの向上、コスト削減を目標としています。 本研究は,CPSドキュメンテーション用にカスタマイズされたプロンプトシステムにより,複雑なマルチモーダルコンテンツから意味情報の正確な抽出と物理不変量の推論を可能にすることを目的としたRAG(Retrieval-Augmented-Generation)ワークフローの設計と最適化に重点を置いている。 そして,予測不変量を直接異常検出に適用するのではなく,これらの不変量をトレーニングデータセットに統合する,革新的な統計に基づく学習手法を導入する。 この方法は幻覚やコンセプトドリフトといった制約に対処し、モデルの信頼性を高める。 我々は,86個のデータポイントと58個の攻撃ケースを含む実世界の公開CPSセキュリティデータセットに対するアプローチを評価した。 その結果, 誤報を最小化しつつ, 異常を正確に検出し, 精度0.923の精度が得られた。

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