工业入侵检测系统的部署挑战
密码学与安全
2024-03-05 v1
摘要
随着针对工业控制系统（ICS）的网络攻击威胁日益加剧，定制化工业入侵检测系统（IIDS）的开发在研究领域受到了广泛关注。尽管现有文献提出了在受控环境中评估的有效IIDS解决方案，但在实际工业环境中的部署面临若干挑战。本文强调了两个关键但常被忽视的方面，它们显著影响实际部署，即需要足够数量的数据来训练IIDS模型，以及寻找合适超参数的挑战，特别是对于仅使用真实ICS数据训练的IIDS。通过对多个最先进的IIDS和不同数据集进行实证实验，我们确定了这些问题在部署IIDS中的关键性。我们的发现表明，监督式IIDS需要大量的恶意训练数据，考虑到在实际工业环境中记录和标注攻击的复杂性，这可能是不可行的。此外，虽然其他IIDS通过仅需要良性训练数据来规避前一个问题，但它们可能面临设置适当超参数的困难，这同样会降低其性能。通过揭示这些挑战，我们旨在增强对在ICS中部署有效网络安全解决方案所必需的限制和考虑因素的理解，这可能是IIDS部署较少的原因之一。
引用
@article{arxiv.2403.01809,
title = {Deployment Challenges of Industrial Intrusion Detection Systems},
author = {Konrad Wolsing and Eric Wagner and Frederik Basels and Patrick Wagner and Klaus Wehrle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.01809},
year = {2024}
}