論文の概要: zkSTAR: A zero knowledge system for time series attack detection enforcing regulatory compliance in critical infrastructure networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23060v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 06:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.593145
• Title: zkSTAR: A zero knowledge system for time series attack detection enforcing regulatory compliance in critical infrastructure networks
• Title（参考訳）: zkSTAR: 重要なインフラストラクチャネットワークにおける規制コンプライアンスを強制する時系列攻撃検出のためのゼロナレッジシステム
• Authors: Paritosh Ramanan, H. M. Mohaimanul Islam, Abhiram Reddy Alugula,
• Abstract要約: 産業制御システム(ICS)は、重要なインフラネットワークの運用のバックボーンを形成する。 規制当局は、システム全体のセキュリティと信頼性を確保するために、より厳格なコンプライアンス要件を課している。 中心的な課題は、機密性の高い運用データを開示するユーティリティを必要とせずに、規制当局が検出メカニズムの有効性を検証することである。 我々は、zk-SNARKを利用してこれらの要求を調整し、証明可能な検出保証を可能にするサイバー攻撃検出フレームワークであるzkSTARを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial control systems (ICS) form the operational backbone of critical infrastructure networks (CIN) such as power grids, water supply systems, and gas pipelines. As cyber threats to these systems escalate, regulatory agencies are imposing stricter compliance requirements to ensure system-wide security and reliability. A central challenge, however, is enabling regulators to verify the effectiveness of detection mechanisms without requiring utilities to disclose sensitive operational data. In this paper, we introduce zkSTAR, a cyberattack detection framework that leverages zk-SNARKs to reconcile these requirements and enable provable detection guarantees while preserving data confidentiality. Our approach builds on established residual-based statistical hypothesis testing methods applied to state-space detection models. Specifically, we design a two-pronged zk-SNARK architecture that enforces temporal consistency of the state-space dynamics and statistical consistency of the detection tests, allowing regulators to temporally verify alarm correctness without visibility into utility-level data. We formally analyze the soundness and zero knowledge properties of our framework and validate its practical feasibility through computational experiments on real-world ICS datasets. As a result, our work demonstrates a scalable, privacy-preserving alternative for regulatory compliance for ICS driven critical infrastructure networks.
• Abstract（参考訳）: 産業制御システム(ICS)は、電力網、給水システム、ガスパイプラインなどの重要なインフラネットワーク(CIN)の運用バックボーンを形成する。 これらのシステムに対するサイバー脅威がエスカレートするにつれて、規制当局はシステム全体のセキュリティと信頼性を確保するために、より厳格なコンプライアンス要件を課している。 しかし、重要な課題は、機密性の高い運用データを開示するユーティリティを必要とせずに、規制当局が検出メカニズムの有効性を検証できるようにすることである。 本稿では,zk-SNARKを用いたサイバー攻撃検出フレームワークであるzkSTARを紹介する。 提案手法は, 状態空間検出モデルに適用した残差統計仮説試験法に基づく。 具体的には、状態空間のダイナミクスの時間的一貫性と検出テストの統計的一貫性を強制する二段階のzk-SNARKアーキテクチャを設計する。 実世界のICSデータセット上での計算実験により,本フレームワークの健全性とゼロ知識特性を解析し,その実用性を検証する。 その結果、ICS駆動のクリティカルインフラストラクチャネットワークに対する規制コンプライアンスに対する、スケーラブルでプライバシ保護の代替手段を実証した。

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