Abstract-We beskriver en anomali detektionsmetod för industriella styrsystem (ICS) som kombinerar analysen av nätverkspaketets innehåll som överförs mellan ICS noder och deras tidsseriestruktur. I synnerhet utnyttjar vi de förutsägbara och regelbundna kommunikationsmönster som finns mellan så kallade fältenheter i ICS-nätverk. Genom att observera ett system under en tidsperiod utan anomalier utvecklar vi en base-line signaturdatabas för allmänna paket. Ett Bloom-filter används för att lagra signaturdatabasen som sedan används för att upptäcka anomalier på paketnivå. Dessutom närmar vi oss tidsserien anomali upptäckt genom att föreslå en staplad Long Short Term Memory (LSTM) nätverksbaserade softmax klassificerare som lär sig att förutsäga de mest sannolika paketsignaturer som sannolikt kommer att inträffa med tanke på tidigare sett pakettrafik. Slutligen, genom inspektionen av en verklig datauppsättning som skapats från ett gasledningssystem SCADA, visar vi att ett system för att upptäcka avvikelser som kombinerar båda metoderna kan uppnå högre prestanda jämfört med olika moderna tekniker.
Feng et al. (Feng m.fl.) I REF föreslås ett system för att upptäcka anomalier på flera nivåer där de kombinerar ett Bloom-filter med ett nätverk för långtidsminne (LSTM) för att upptäcka skadlig trafik i en gasledning SCADA-datauppsättning.
Multi-level Anomaly Detection in Industrial Control Systems via Package Signatures and LSTM Networks
{'venue': '2017 47th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)', 'journal': '2017 47th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}