論文の概要: ICS Cybersecurity Datasets: A Systematic Meta-Review of Coverage, Evaluation Practice, and Structural Gaps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24757v1
- Date: Tue, 25 Aug 2026 15:56:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-26 14:09:35.088571
- Title: ICS Cybersecurity Datasets: A Systematic Meta-Review of Coverage, Evaluation Practice, and Structural Gaps
- Title（参考訳）: ICSサイバーセキュリティデータセット - カバー, 評価, 構造ギャップの体系的メタレビュー
- Abstract要約: 産業制御システム(ICS)における侵入検知の研究は、公開データセットに大きく依存している。
集合データセットコーパスが現在の評価クレームをサポートするかどうかを体系的に評価する以前の研究はない。
本稿は,2019年から2026年までの18研究のメタレビューを通じて,このギャップに対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8501872563258678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Intrusion detection research in Industrial Control Systems (ICS) heavily depends on public datasets, yet no prior work has systematically assessed whether the collective dataset corpus supports current evaluation claims. This paper addresses this gap through a meta-review of 18 studies between 2019 and 2026, from which 83 ICS, or ICS directly related, cybersecurity datasets are identified, harmonised, and characterised using a unified five-dimensional taxonomy. The taxonomy reveals that the corpus is structurally skewed: 85.5% of datasets concentrate on late-stage OT Disruption tactics, cross-stage IT/OT progression sequences are present in only 8.4% of cases, field-device evidence at Level 0 of the Purdue hierarchy is effectively absent, and operationally sourced data accounts for only 15.7% of the collection. A parallel audit of evaluation practices shows that zero report streaming evaluation, fewer than half apply disciplined train/test partitioning, and only two satisfy reproducibility requirements. Furthermore, a taxonomy-evaluation coupling analysis shows that dataset imbalances constrain the scope and feasibility of several evaluation practices. Based on these findings, we identify three structural imbalances: i) architectural shallowness, ii) progression compression, and iii) cross-domain substitution, and derive a coordinated research agenda which covers cross-stage corpus construction, temporally structured benchmarking, event-level label standards, and governance frameworks for operational data sharing.
- Abstract（参考訳）: 産業制御システム(ICS)における侵入検知の研究は、公開データセットに大きく依存しているが、集合データセットコーパスが現在の評価クレームをサポートするかどうかを体系的に評価する以前の研究は行われていない。
本稿は、2019年から2026年の間に行われた18の研究では、83のICS(ICS)とICS(ICS)が直接関連し、サイバーセキュリティデータセットを識別し、調和させ、統合された5次元分類法を用いて特徴付けるというメタレビューを通して、このギャップに対処する。
85.5%のデータセットが後期OT破壊戦術に集中し、クロスステージIT/OT進行シーケンスがわずか8.4%のケースに存在し、Purdue階層のレベル0のフィールドデバイスエビデンスが事実上欠落している。
評価プラクティスの並列監査では、レポートストリーミングの評価がゼロで、半数未満が規律付き列車/テストの分割を適用し、再現性要件を満たすのは2つだけです。
さらに、分類・評価結合分析により、データセットの不均衡が、いくつかの評価プラクティスのスコープと実現可能性を制限することを示した。
これらの結果から,3つの構造的不均衡を同定した。
一 建築の浅さ
二 進行圧縮、及び
三 クロスドメインの代替であって、クロスステージコーパスの構築、時間的構成のベンチマーク、イベントレベルのラベル標準及び運用データ共有のためのガバナンスの枠組みを網羅する調整された研究課題を導出すること。
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