Sammanfattning av denna webbsida: Deterministiska och begränsade nätverken av industriella kontrollsystem skiljer dem från mer öppna nätverk, såsom lokala nätverk i kontorsmiljöer. Detta förbättrar användbarheten av nätsäkerhet, övervakningsmetoder som skulle vara mindre genomförbara i mer öppna miljöer. En av dessa metoder är maskininlärning baserad anomali upptäckt. Utan lämplig anpassning för de särskilda kraven i det industriella kontrollsystemet nätverksmiljö, många befintliga anomali eller missbruk detektionssystem kommer att utföra suboptimalt. En maskininlärning baserad metod kan minska mängden manuell anpassning som krävs för olika industriella styrsystem nätverk. I detta papper analyserar vi en möjlig uppsättning funktioner som ska användas i en maskininlärning baserad anomali detektionssystem i den verkliga världen industriella kontrollsystemet nätverksmiljö under utredning. Det nätverk som undersöks representeras av arkitektoniska ritningar och resultat från nätverksspårningsanalyser. Nätverksspåret fångas upp från ett direktlöpande industriprocessstyrnät och omfattar både kontrolldata och data som flödar mellan kontrollnätverket och kontorsnätet. Vi begränsar utredningen till IP-trafiken i spåren.
I REF, författarna använder data från en levande industriell process kontrollnätverk och därefter presentera en maskininlärning baserad metod för anomali upptäckt.
Network Traffic Features for Anomaly Detection in Specific Industrial Control System Network
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}