Abstract-I detta dokument föreslår och utvärderar vi tillämpningen av oövervakade maskininlärning till anomali upptäckt för en Cyber-Physical System (CPS). Vi jämför två metoder: Deep Neural Networks (DNN) anpassade till tidsseriedata som genereras av en CPS, och en klass Support Vector Machines (SVM). Dessa metoder utvärderas mot data från testbädden Secure Water Treatment (SWaT), en nedskalad men fullt fungerande reningsanläggning för råvatten. För båda metoderna tränar vi först detektorer med hjälp av en logg genererad av SWaT som fungerar under normala förhållanden. Därefter utvärderar vi resultatet av båda metoderna med hjälp av en logg genererad av SWaT som arbetar under 36 olika attackscenarier. Vi finner att vår DNN genererar färre falska positiva värden än vår enklassiga SVM medan vår SVM upptäcker något fler anomalier. Sammantaget har vår DNN en något bättre F-åtgärd än vår SVM. Vi diskuterar egenskaperna hos den DNN och en klass SVM som används i detta experiment, och jämför fördelarna och nackdelarna med de två metoderna.
Inoue och så vidare. REF genomförde en jämförande studie av två metoder för anomali upptäckt: djupa neurala nätverk och en klass stöd vektor maskiner.
Anomaly Detection for a Water Treatment System Using Unsupervised Machine Learning
{'venue': 'Proc. IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW 2017): Data Mining for Cyberphysical and Industrial Systems (DMCIS 2017), pages 1058-1065. IEEE, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}