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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Xingchao Bian (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
91 - 96 (6page)

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We propose a framework called Stacked Gated Recurrent Unit - Infrequent Residual Analysis (SG-IRA) that detects anomalies in time-series data that can be trained on streams of raw sensor data without any pre-labeled dataset. To enable such unsupervised learning, SG-IRA includes an estimation model that uses a stacked Gated Recurrent Unit (GRU) structure and an analysis method that detects anomalies based on the difference between the estimated value and the actual measurement (residual). SG-IRA’s residual analysis method dynamically adapts the detection threshold from the population using frequency analysis, unlike the baseline model that relies on a constant threshold. In this paper, SG-IRA is evaluated using the industrial control systems (ICS) datasets. SG-IRA improves the detection performance (F1 score) by 5.9% compared to the baseline model.
#Industrial Control System Security Threat Detection #Anomaly Detection #Time-series data #Stackd-GRU #Frequency Analysis #Unsupervised learning #TaPR

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Backgrounds
Ⅲ. SG-IRA Mechanism
Ⅳ. Results
Ⅴ. Discussions
Ⅵ. Conclusions
References

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