論文の概要: Hybrid Temporal Differential Consistency Autoencoder for Efficient and Sustainable Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06320v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 09:22:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 00:51:15.263852
• Title: Hybrid Temporal Differential Consistency Autoencoder for Efficient and Sustainable Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
• Title（参考訳）: サイバー物理システムにおける高効率かつ持続可能な異常検出のためのハイブリッド時間差分整合オートエンコーダ
• Authors: Michael Somma,
• Abstract要約: 重要なインフラ、特に配水システムに対するサイバー攻撃は、急速なデジタル化により増加した。 本研究では,センサデータの時間相関を利用した異常検出における重要な課題に対処する。 本稿では,決定論的ノードと従来の統計ノードの両方を組み込んでTDCを拡張するハイブリッドTDC-AEという,ハイブリッドオートエンコーダに基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyberattacks on critical infrastructure, particularly water distribution systems, have increased due to rapid digitalization and the integration of IoT devices and industrial control systems (ICS). These cyber-physical systems (CPS) introduce new vulnerabilities, requiring robust and automated intrusion detection systems (IDS) to mitigate potential threats. This study addresses key challenges in anomaly detection by leveraging time correlations in sensor data, integrating physical principles into machine learning models, and optimizing computational efficiency for edge applications. We build upon the concept of temporal differential consistency (TDC) loss to capture the dynamics of the system, ensuring meaningful relationships between dynamic states. Expanding on this foundation, we propose a hybrid autoencoder-based approach, referred to as hybrid TDC-AE, which extends TDC by incorporating both deterministic nodes and conventional statistical nodes. This hybrid structure enables the model to account for non-deterministic processes. Our approach achieves state-of-the-art classification performance while improving time to detect anomalies by 3%, outperforming the BATADAL challenge leader without requiring domain-specific knowledge, making it broadly applicable. Additionally, it maintains the computational efficiency of conventional autoencoders while reducing the number of fully connected layers, resulting in a more sustainable and efficient solution. The method demonstrates how leveraging physics-inspired consistency principles enhances anomaly detection and strengthens the resilience of cyber-physical systems.
• Abstract（参考訳）: 重要なインフラ、特に配水システムに対するサイバー攻撃は、急速なデジタル化とIoTデバイスと産業制御システム(ICS)の統合により増加した。 これらのサイバー物理システム(CPS)は新たな脆弱性を導入し、潜在的な脅威を軽減するために堅牢で自動化された侵入検知システム(IDS)を必要とする。 本研究では,センサデータの時間相関を利用し,物理原理を機械学習モデルに統合し,エッジアプリケーションの計算効率を最適化することにより,異常検出における重要な課題に対処する。 本研究では、時間差分整合(TDC)損失の概念に基づいて、システムのダイナミクスを捉え、動的状態間の有意義な関係性を保証する。 本研究は,TDC-AEと呼ばれるハイブリッドオートエンコーダに基づく手法を提案し,決定論的ノードと従来の統計ノードを併用してTDCを拡張した。 このハイブリッド構造により、モデルは非決定論的プロセスを考慮することができる。 提案手法は,最先端の分類性能を向上しつつ,異常検出時間を3%改善し,ドメイン固有の知識を必要とせず,BATADALチャレンジリーダよりも優れ,広く適用可能である。 さらに、従来のオートエンコーダの計算効率を維持しながら、完全に接続されたレイヤーの数を減らし、より持続的で効率的な解が得られる。 本手法は,物理に着想を得た整合性原理の活用によって異常検出が促進され,サイバー物理システムのレジリエンスが向上することを示す。

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