論文の概要: Adversarial Process Disturbances at a Deployable Alarm Budget: Detector Evaluation on a Simulator and a Real Plant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38786v1
• Date: Wed, 28 Oct 2026 19:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-03 08:43:59.133511
• Title: Adversarial Process Disturbances at a Deployable Alarm Budget: Detector Evaluation on a Simulator and a Real Plant
• Title（参考訳）: 展開可能なアラーム予算における副次的プロセス障害:シミュレータと実プラントの検出器評価
• Abstract要約: 我々は, 古典的, 神経的, 依存的, 因果的な11個の検出器を模擬化学プロセスとナトリウム熱水和施設で評価した。 土着の断層ではなく、脅威モデルに起因した外乱、1つの構造は両方のプロセスに適用される。 シミュレーションパネルは、植物テレメトリ検出の崩壊とニューラルファミリーの軌跡について、展開可能で、ニューラルマッチングの古典的なように見える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial anomaly detection is evaluated largely on simulators, and recent work reports large drops, with unstable rankings, on real plant data. We ask whether that extends to the security case. We evaluate eleven detectors across classical, neural, dependency and causal families on a simulated chemical process and a sodium thermal-hydraulic facility: different processes sharing no equipment, but both continuous, at steady state, and perturbed only through temperature, pressure, flow and valve, never composition. Three conditions prior work does not cover: disturbances authored against a threat model rather than native faults; one construction applied to both processes; and detection read at a declared false-alarm budget. The drop persists throughout. The simulator panel looks deployable, neural matching classical; on plant telemetry detection collapses and the neural family trails, a gap that in-sample thresholds likely understate. Which detector wins transfers between the two processes; how often it fires does not. Two results hold on both. Sequential valve manipulation defeats the whole panel: at tier 2 no detector flags more than 0.17 of its perturbed samples, against 0.89 or better for most disturbances. And the plant's collapse is not merely that its disturbances are weaker, though they are by about twelvefold; matched on measured strength, the plant is never the better detected.
• Abstract（参考訳）: 産業的異常検出は主にシミュレーターで評価され、最近の研究は、実際の植物データ上で不安定なランキングで大規模な減少を報告している。 私たちはそれがセキュリティケースに拡張されるかどうか尋ねる。 我々は, 古典的, 神経的, 依存的, 因果的な11つの検出器を, 模擬化学プロセスとナトリウム熱水和施設で評価した。 作業前の3つの条件は、ネイティブな障害ではなく脅威モデルに起因した障害、両方のプロセスに適用された1つの構築、宣言された偽アラーム予算で読み取られた検出である。 降水は至る所で続いている。 シミュレーションパネルは展開可能で、古典的なニューラルマッチングのように見える。植物テレメトリ検出の崩壊とニューラルファミリートレイルでは、サンプル内しきい値が地下にある可能性がある。 どの検出器が2つのプロセス間の転送に勝利する。 2つの結果は両方に留まる。 シークエンシャルバルブの操作は全パネルを圧倒し、第2層では摂動サンプルの0.17以上の検知フラグはなく、ほとんどの障害に対して0.89以上である。 そして、植物が崩壊するのは、その乱れが弱くなるだけでなく、約12倍の強度で、測定された強度と一致すれば、植物はよりよく検出されることはない。

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