De industriella kontrollsystemen står inför ett ökande antal sofistikerade cyberattacker som kan få mycket farliga konsekvenser för människor och deras miljöer. För att hantera dessa frågor bör ny teknik och nya metoder antas. I detta dokument fokuserar vi på säkerheten för kommandon i industriellt sakernas internet mot förfalskade kommandon och omdirigering av kommandon. I detta syfte föreslår vi en säkerhetsarkitektur som integrerar Blockchain och teknik för programvarudefinierat nätverk (SDN). Den föreslagna säkerhetsarkitekturen består av: a) ett intrångsdetekteringssystem, nämligen RSL-KNN, som kombinerar Random Subspace Learning (RSL) och K-Nearest Neighbor (KNN) för att försvara sig mot de smidda kommandona, som riktar sig mot den industriella kontrollprocessen, och b) ett blockkedjebaserat integritetskontrollsystem (BICS), som kan förhindra omdirigering attack, som manipulerar med OpenFlow reglerna för SDN-aktiverade industriella IoT-system. Vi testar den föreslagna säkerhetslösningen på ett Industrial Control System Cyber attack Dataset och på en experimentell plattform som kombinerar programvarudefinierade nätverk och blockchain teknik. Utvärderingsresultaten visar att den föreslagna säkerhetslösningen är effektiv och ändamålsenlig.
Inom det framväxande området Internet of Things (IoT) har blockchain-tekniken i stor utsträckning använts i olika scenarier, författarna till REF-design en säkerhetsarkitektur som tillämpar blockchain-tekniken och det programvarudefinierade nätverket (SDN) för att förbättra IoT:s förmåga att hantera sofistikerade cyberattacker.
Blockchain and Random Subspace Learning-Based IDS for SDN-Enabled Industrial IoT Security
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}