論文の概要: Systematic Integration of Digital Twins and Constrained LLMs for Interpretable Cyber-Physical Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03790v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 16:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.772284
• Title: Systematic Integration of Digital Twins and Constrained LLMs for Interpretable Cyber-Physical Anomaly Detection
• Title（参考訳）: サイバー物理異常検出のためのディジタル双極子と拘束LDMの系統的統合
• Authors: Konstantinos E. Kampourakis, Vasileios Gkioulos, Sokratis Katsikas,
• Abstract要約: 産業制御システム(ICS)を標的としたサイバー攻撃は、ますます洗練され、識別が困難になっている。 このような攻撃を検知するには、低レベルの振る舞いキューと高レベルのセマンティック解釈を統合する必要がある。 本稿では,Digital Twin(DT)によるハイブリッド検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber attacks targeting Industrial Control Systems (ICS) have become increasingly sophisticated and hard to identify. Detecting such attacks requires integrating low-level behavioral cues with high-level semantic interpretation, a capability that traditional anomaly detectors lack. This paper presents a Digital Twin (DT)-driven hybrid detection approach that combines deterministic heuristics with systematic, constrained Large Language Model (LLM) reasoning to achieve real-time incident detection. The DT maintains a synchronized, feature-enriched representation of the Secure Water Treatment (SWaT) process, deriving behavioral descriptors. Heuristics identify characteristic signatures of spoofing, valve forcing, denial-of-service, and bias drift, while the LLM is invoked only when heuristics abstain. A constrained JSON schema and semantic plausibility filters ensure physically consistent LLM outputs, and a temporal smoothing layer stabilizes the final decision signal. Evaluation on four canonical SWaT attack scenarios shows that the proposed detector precisely localizes each attack interval with low time-to-detect and zero False Positives (FPs) in the evaluated benign region. Results are consistent across both a local LLaMA model and a cloud-based GPT model, demonstrating the robustness of the constrained hybrid architecture. The findings highlight the potential of DT-guided LLM reasoning as a reliable and interpretable approach to ICS anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 産業制御システム(ICS)を標的としたサイバー攻撃は、ますます洗練され、識別が困難になっている。 このような攻撃を検出するには、従来の異常検知器に欠けている高レベルの意味解釈と低レベルの行動手がかりを統合する必要がある。 本稿では,決定論的ヒューリスティックスと体系的制約付き大言語モデル(LLM)推論を組み合わせ,リアルタイムなインシデント検出を実現するDigital Twin(DT)によるハイブリッド検出手法を提案する。 DTはセキュア水処理(SWaT)プロセスの同期された機能豊富な表現を維持し、行動記述子を導出する。 ヒューリスティックスでは、スプーフィング、バルブ強制、サービス拒否、バイアスドリフトの特徴的なシグネチャが特定され、一方LLMはヒューリスティックスが吸収されたときにのみ呼び出される。 制約付きJSONスキーマとセマンティック・プラウザビリティ・フィルタにより物理的に一貫したLCM出力が保証され、時間スムージング層が最終決定信号を安定化する。 4つの標準SWaT攻撃シナリオの評価は,提案検出器が各攻撃間隔を低時間で正確に定位し,FP(False Positives)がゼロであることを示す。 結果は、ローカルなLLaMAモデルとクラウドベースのGPTモデルの両方で一致しており、制約されたハイブリッドアーキテクチャの堅牢性を示している。 以上の結果から, DT誘導LDM推論がICS異常検出に対する信頼性および解釈可能なアプローチである可能性が示唆された。

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