EPASAD：基于椭球决策边界的过程感知隐蔽攻击检测器
密码学与安全
2022-04-11 v1 机器学习
摘要
由于关键基础设施（CI）在国家经济中的重要性，它们一直是网络攻击者的有利目标。这些关键基础设施通常是信息物理系统（CPS），如电网、水和污水处理设施、石油和天然气管道等。近年来，这些系统多次遭受网络攻击。研究人员一直在为关键基础设施开发网络安全解决方案，以避免持久性损害。根据标准框架，基于识别、保护、检测、响应和恢复的网络安全是这些研究的核心。检测逃避防火墙、杀毒软件以及主机/网络入侵检测等标准防护的正在进行中的攻击已变得重要，因为此类攻击最终会影响系统的物理动态。因此，物理动态中的异常检测被证明是实现纵深防御的有效手段。PASAD是传感器/执行器数据异常检测的一个例子，代表了此类系统的物理动态。我们提出EPASAD，它改进了PASAD中使用的检测技术以检测这些微隐蔽攻击，因为我们的实验表明PASAD基于球形边界的检测无法检测到。我们的方法EPASAD通过使用椭球边界克服了这一问题，从而在各维度上收紧边界，而球形边界对所有维度一视同仁。我们使用TE过程模拟器和C-town数据集生成的数据集验证EPASAD。结果表明，对于两个数据集，EPASAD分别将PASAD的平均召回率提高了5.8%和9.5%。
引用
@article{arxiv.2204.04154,
title = {EPASAD: Ellipsoid decision boundary based Process-Aware Stealthy Attack Detector},
author = {Vikas Maurya and Rachit Agarwal and Saurabh Kumar and Sandeep Kumar Shukla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04154},
year = {2022}
}
备注
Submitted