Endüstriyel Kontrol Sistemlerinde Yenilikçi Anomali Tespit Sistemlerinin İncelenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Endüstriyel Kontrol Sistemleri (ICS) veya SCADA ağları, mimarileri tescilli donanım, yazılım ve protokollerden standart ve açık kaynaklara geçtikçe siber saldırıların hedefi haline gelmektedir. Büyük ölçekli sensör verileri, olağan dışı durumları ve siber saldırı olaylarını sürekli olarak izlenebilir kılmaktadır. Mevcut denetimsiz makine öğrenimi yaklaşımları, anormallikleri tespit etmek için sistemdeki sensörler arasındaki uzamsal-zamansal korelasyonu ve diğer bağımlılıkları tam olarak kullanmamıştır. Bu makale, Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN), Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), Stacked Autoencoder (SAE), Uzun Kısa Süreli Bellek gibi çeşitli mimarilerin SCADA ağlarındaki anomalilerin tespit edilmesinde kullanılan yaklaşımların incelenmesidir. Ayrıca makalede bu yöntemlerin incelenmesine ek olarak Uzun-Kısa Süreli-Bellek Tekrarlayan Sinir Ağlarını (LSTM-RNN) temel modeller (yani, üreteç ve ayrımcı) olarak kullanan, Üretken Çelişkili Ağlara (GAN'lar) dayalı denetimsiz çok değişkenli bir anomalli tespit yöntemini detaylı olarak sunmaktadır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Mühendislik bilimleri ve araştırmaları dergisi (Online)
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
5
Sayı
1