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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10918v2
• Date: Mon, 02 Jun 2025 16:27:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.43944
• Title: INVARLLM: LLM-assisted Physical Invariant Extraction for Cyber-Physical Systems Anomaly Detection
• Title（参考訳）: INVARLLM:サイバー物理系異常検出のためのLCM支援物理不変抽出
• Authors: Danial Abshari, Peiran Shi, Chenglong Fu, Meera Sridhar, Xiaojiang Du,
• Abstract要約: サイバー物理システム(CPS)は、物理法に違反しているサイバー物理攻撃に対して脆弱である。 大規模言語モデル(LLM)を用いて,CPS文書から意味情報を抽出し,物理的不変量を生成するハイブリッドフレームワークを提案する。 このアプローチは、LLMセマンティック理解と経験的検証を組み合わせて、解釈可能性と信頼性の両方を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.192308838452927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cyber-Physical Systems (CPS) are vulnerable to cyber-physical attacks that violate physical laws. While invariant-based anomaly detection is effective, existing methods are limited: data-driven approaches lack semantic context, and physics-based models require extensive manual work. We propose INVARLLM, a hybrid framework that uses large language models (LLMs) to extract semantic information from CPS documentation and generate physical invariants, then validates these against real system data using a PCMCI+-inspired K-means method. This approach combines LLM semantic understanding with empirical validation to ensure both interpretability and reliability. We evaluate INVARLLM on SWaT and WADI datasets, achieving 100% precision in anomaly detection with no false alarms, outperforming all existing methods. Our results demonstrate that integrating LLM-derived semantics with statistical validation provides a scalable and dependable solution for CPS security.
• Abstract（参考訳）: サイバー物理システム(CPS)は、物理法に違反しているサイバー物理攻撃に対して脆弱である。 不変ベースの異常検出は有効であるが、既存の手法は限定的であり、データ駆動型アプローチは意味的な文脈を欠いている。 InVARLLMは,大規模言語モデル(LLM)を用いてCPS文書から意味情報を抽出し,物理的不変量を生成するハイブリッドフレームワークである。 このアプローチは、LLMセマンティック理解と経験的検証を組み合わせて、解釈可能性と信頼性の両方を保証する。 我々は,SWATおよびWADIデータセット上でのINVARLLMを評価し,誤報のない異常検出において100%精度を達成し,既存手法よりも優れていた。 以上の結果から,LCM由来のセマンティクスを統計的検証と統合することで,CPSセキュリティのスケーラブルで信頼性の高いソリューションが実現できることが示唆された。

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