过程中的安全：在工业过程数据中检测攻击
密码学与安全
2019-09-10 v1
摘要
由于第四次工业革命，工业应用利用了通信与嵌入式设备的进展。这使得工业用户在降低成本与投入的同时提高了效率与可管理性。此外，造就所谓工业4.0的第四次工业革命在工业环境中开辟了大量新颖的用途与业务场景。然而，这一进展的代价是工业企业攻击面的扩大。先前与公共网络物理隔离的操作网络如今被连接起来以利用新的通信能力。这催生了对工业入侵检测解决方案的需求，其须兼容工业中长期运行的机器以及异构且快速变化的网络。本工作中，我们对过程数据进行分析。数据在真实硬件上生成并监控。在建立阶段后，将攻击引入系统以影响过程行为。一种基于时间序列的异常检测方法——矩阵轮廓（Matrix Profiles）——被调整以适应特定需求并应用于入侵检测。结果表明这些方法可应用于检测过程行为中的攻击。此外，它们易于集成到现有过程环境中。另外，单类分类器单类支持向量机（One-Class Support Vector Machines）与孤立森林（Isolation Forest）在无时间概念的情况下应用于数据。矩阵轮廓在生成与可视化结果方面表现良好，而单类分类器表现不佳。
引用
@article{arxiv.1909.03730,
title = {Security in Process: Detecting Attacks in Industrial Process Data},
author = {Simon D. Duque Anton and Anna Pia Lohfink and Christoph Garth and Hans Dieter Schotten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.03730},
year = {2019}
}