基于图卷积网络的工业控制系统可疑通信对估计
密码学与安全
2023-04-06 v1
摘要
白名单被视为工业控制系统所用网络的一种有效安全监控方法，其中白名单由观测到的服务器 IP 地址、TCP/UDP 端口号与客户端 IP 地址（通信三元组）的元组构成。然而，该方法导致频繁的误检。为减少基于简单白名单判断所产生的误报，我们提出一种对通信进行评分以判断不在白名单中的通信为正常或异常的新框架。为解决此问题，我们开发了基于图卷积网络的可疑通信对估计方法，使用关系图卷积网络，并评估了其性能。为此，我们收集了日本松下公司旗下三家工厂的网络流量。所提方法获得了 0.957 的接收者操作特征曲线下面积，优于 DistMult（一种直接优化节点嵌入的方法）和启发式方法（利用多重图的一阶与二阶邻近度对三元组评分）等基线方法。该方法使安全运维人员能够聚焦于重大告警。
引用
@article{arxiv.2007.10204,
title = {Graph Convolutional Network-based Suspicious Communication Pair Estimation for Industrial Control Systems},
author = {Tatsumi Oba and Tadahiro Taniguchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10204},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 3 figures