Dagens Cyber-Physical Systems (CPS) är stora, komplexa och monterade med nätverkssensorer och ställdon som är måltavlor för cyberattacker. Konventionella detektionsmetoder kan inte hantera CPS allt mer dynamiska och komplexa. Å andra sidan genererar nätverkssensorer och ställdon stora mängder dataströmmar som kontinuerligt kan övervakas för intrångshändelser. Oförutsedda maskininlärningsmetoder kan användas för att modellera systemets beteende och klassificera avvikande beteenden som möjliga attacker. I detta arbete föreslog vi en ny Generative Adversarial Networks-baserad Anomaly Detection (GAN-AD) metod för sådana komplexa nätverkade CPSs. Vi använde LSTM-RNN i vår GAN för att fånga fördelningen av den multivariata tidsserien av sensorer och ställdon under normala arbetsförhållanden hos en CPS. Istället för att behandla varje sensors och ställdons tidsserie självständigt, modellerar vi tidsserien av flera sensorer och ställdon i CPS samtidigt för att ta hänsyn till potentiella latenta interaktioner mellan dem. För att utnyttja både generatorn och discriminatorn av vår GAN, använde vi den GAN-tränade discriminatorn tillsammans med resterna mellan generator-rekonstruerade data och de faktiska proverna för att upptäcka eventuella avvikelser i den komplexa CPS. Vi använde vår GAN-AD för att skilja onormala attackerade situationer från normala arbetsförhållanden för en komplex sex-stegs Secure Water Treatment (SWaT) system. Experimentella resultat visade att den föreslagna strategin är effektiv när det gäller att identifiera anomalier orsakade av olika attacker med hög upptäcktsfrekvens och låg falsk positiv frekvens jämfört med befintliga metoder.
GAN-AD REF föreslås modellera tidsserier för anomalidetektering i Cyber-Physical Sytems (CPS).
Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks for Multivariate Time Series
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}