Fugu-MT 論文翻訳(概要): Encryption-Aware Anomaly Detection in Power Grid Communication Networks

論文の概要: Encryption-Aware Anomaly Detection in Power Grid Communication Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04901v1
Date: Fri, 06 Dec 2024 09:58:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-09 15:54:53.230654
Title: Encryption-Aware Anomaly Detection in Power Grid Communication Networks
Title（参考訳）: 電力グリッド通信網における暗号化対応異常検出
Authors: Omer Sen, Mehdi Akbari Gurabi, Milan Deruelle, Andreas Ulbig, Stefan Decker,
Abstract要約: スマートグリッドへの移行により、電力システムは高度なサイバー脅威に対してより脆弱になった。本研究は、統計と機械学習を用いて不規則なパターンを識別する暗号化電力グリッドシステムの低レベル通信層に焦点を当てている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: The shift to smart grids has made electrical power systems more vulnerable to sophisticated cyber threats. To protect these systems, holistic security measures that encompass preventive, detective, and reactive components are required, even with encrypted data. However, traditional intrusion detection methods struggle with encrypted traffic, our research focuses on the low-level communication layers of encrypted power grid systems to identify irregular patterns using statistics and machine learning. Our results indicate that a harmonic security concept based on encrypted traffic and anomaly detection is promising for smart grid security; however, further research is necessary to improve detection accuracy.
Abstract（参考訳）: スマートグリッドへの移行により、電力システムは高度なサイバー脅威に対してより脆弱になった。これらのシステムを保護するには、暗号化されたデータであっても、予防的、探偵的、リアクティブなコンポーネントを含む全体的なセキュリティ対策が必要である。しかし,従来の侵入検出手法は,暗号化された電力網システムの低レベル通信層に着目し,統計や機械学習を用いて不規則なパターンを識別する。この結果から,暗号化されたトラフィックと異常検出に基づく高調波セキュリティの概念は,スマートグリッドセキュリティにとって有望であるが,検出精度の向上にはさらなる研究が必要であることが示唆された。

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