Abstract-Recently, ett antal djupt lärande-baserade anomali detektionsalgoritmer föreslogs för att upptäcka attacker i dynamiska industriella kontrollsystem. Detektorerna arbetar med uppmätta sensordata och utnyttjar fysiska processmodeller har lärt sig a priori. Att undvika upptäckt av sådana system är utmanande, eftersom en angripare måste manipulera ett begränsat antal sensoravläsningar i realtid med realistiska störningar enligt systemets nuvarande tillstånd. I detta arbete föreslår vi ett antal undandragande attacker (med olika antaganden om angriparens kunskap), och jämför attackernas kostnad och effektivitet mot replay attacker. I synnerhet visar vi att en replay attack på en delmängd av sensorvärden kan upptäckas lätt eftersom det bryter fysiska begränsningar. Däremot våra föreslagna attacker utnyttja manipulerade sensoravläsningar som observerar inlärda fysiska begränsningar i systemet. Vår föreslagna white box angripare använder en optimering tillvägagångssätt med en upptäckt oracle, medan vår svarta box angripare använder en autoencoder (eller en konvolutional neurala nätverk) för att översätta anomaliska data till normal data. Våra föreslagna tillvägagångssätt implementeras och utvärderas på två olika datauppsättningar som hänför sig till vattendistributionsnätens domän. Vi visade sedan hur effektivt attacken i realtid var på en realistisk testbädd. Resultaten visar att noggrannheten hos detektionsalgoritmerna kan minskas avsevärt genom motåtgärder i realtid: för BATADAL-datauppsättningen kan angriparen minska detektionsnoggrannheten från 0,6 till 0,14. Dessutom diskuterar och genomför vi en Tillgänglighetsattack, där angriparen introducerar detektionshändelser med minimala förändringar av rapporterad data, för att minska förtroendet för detektorn.
Författarna till REF betraktade en white-box angripare som genererar två olika uppsättningar av spoofed sensor värden: en skickas till PLC, och den andra skickas till detektorn.
Real-time Evasion Attacks with Physical Constraints on Deep Learning-based Anomaly Detectors in Industrial Control Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}