Abstract-I detta papper presenterar vi en intrångsdetektering modul som kan upptäcka skadlig nätverkstrafik i ett SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) system. Skadliga data i ett SCADA-system stör dess korrekta funktion och manipulerar dess normala funktion. OCSVM (One-Class Support Vector Machine) är en intrångsdetekteringsmekanism som inte behöver några märkta data för utbildning eller någon information om vilken typ av anomali som förväntas för detektionsprocessen. Denna funktion gör den idealisk för behandling av SCADA miljödata och automatisera SCADA prestandaövervakning. Den OCSVM-modul som utvecklats är tränad av nätverk spår utanför linjen och upptäcka avvikelser i systemet i realtid. För att minska de omkostnader som orsakas av kommunicerade larm föreslår vi en ny detekteringsmekanism som bygger på kombinationen av OCSVM med ett rekursivt k-means klusterförfarande. Den föreslagna intrångsdetekteringsmodulen K‐OCSVM kan skilja allvarliga larm från möjliga attacker oberoende av värdena för parametrar σ och v, vilket gör den idealisk för realtids intrångsdetekteringsmekanismer för SCADA-system. De allvarligaste larmen kommuniceras sedan med användningen av IDMEF-filer till ett IDSIDS-system (Intrusion Detection System) som utvecklats inom ramen för CockpitCI-projektet. Larmmeddelanden innehåller information om orsaken till händelsen, tidpunkten för intrånget och en klassificering av larmet.
Typisk forskning om intrångsdetektering baserad på OCSVM i industriella kontrollsystem är följande: L. A. Maglaras REF presenterade en intrångsdetekteringsmodell, som kan upptäcka skadlig nätverkstrafik i ett system för övervakningskontroll och datainsamling (SCADA).
A real time OCSVM Intrusion Detection module with low overhead for SCADA systems
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}