在有限过程知识下识别工控系统的近最优单次攻击
密码学与安全
2022-04-21 v1
摘要
工业控制系统（ICSs）依赖不安全的协议与设备来监控和运行关键基础设施。已有工作表明，具备详细系统知识的强大攻击者可以操纵交换的传感器数据以恶化过程性能，甚至导致工厂全面停机。识别这些攻击需要遍历所有可能的传感器数值，并运行详细的系统仿真或分析以确定最优攻击。该设置使攻击者能够在系统操作员察觉操纵之前，识别出首次应用于系统时影响最大的攻击。本工作中，我们研究受约束且缺乏详细系统知识与仿真器的攻击者是否能识别可比的攻击。具体而言，攻击者仅需关于工厂中一般信息流的抽象知识，而非精确算法、运行参数、过程模型或仿真器。我们提出一种允许单次攻击的方法，即能在首次尝试时可靠关停系统的近最优攻击。该方法在两个用例上应用并验证，证明取得了与依赖详细系统信息与仿真的已有工作可比的结果。
引用
@article{arxiv.2204.09106,
title = {Identifying Near-Optimal Single-Shot Attacks on ICSs with Limited Process Knowledge},
author = {Herson Esquivel-Vargas and John Henry Castellanos and Marco Caselli and Nils Ole Tippenhauer and Andreas Peter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.09106},
year = {2022}
}
备注
This paper has been accepted at Applied Cryptography and Network Security (ACNS) 2022