산업제어시스템에서 앙상블 순환신경망 모델을 이용한 비정상 탐지

김효석; 김용민

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김효석 (안랩) 김용민 (전남대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제31권 제3호

발행연도: 2021.6

수록면: 401 - 410 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

산업제어시스템의 운전 환경에서 앙상블 순환 신경망을 이용한 비정상 공정 탐지

김효석 2022.01 학위논문

2021

산업제어시스템에서 앙상블 순환신경망 모델을 이용한 비정상 탐지

김효석 , 김용민 정보보호학회논문지 2021.06 학술저널

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최근 산업제어시스템은 인터넷에 연결하지 않은 폐쇄적 상태로 운영하는 과거와 달리 원격지에서 데이터를 확인하고 시스템 유지보수를 위해서 개방적 통합적인 스마트한 환경으로 변화하고 있다. 반면에 상호연결성이 증가하는 만큼 산업제어시스템을 대상으로 사이버 공격이 증가함에 따라 산업 공정의 비정상 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 산업 공정의 결정적 규칙적인 점을 고려하여 정상데이터만을 학습시킨 탐지 모델의 결과 값과 실제 값을 비교해서 비정상 여부를 판별하는 것이 적절하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 HAI 데이터셋 20.07과 21.03을 이용하며, 순환신경망에 게이트 구조가 적용된 GRU 알고리즘으로 서로 다른 타임 스텝을 적용한 모델을 결합하여 앙상블 모델을 생성한다. 그리고 다양한 성능평가 분석을 통해 단일 모델과 앙상블 순환신경망 모델의 탐지 성능을 비교하였으며 제안하는 모델이 산업제어시스템에서 비정상 탐지하는데 더욱 적합한 것으로 확인하였다.

#Abnormal Detection #Time Series Data #RNN #ICS #HAI Dataset

참고문헌 (21)

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Choi Seungoh and Kim Woo-Nyon, “Cyber-Physical System TestBed Technology Research Trend,” Jonornal of The Korea Institute of information Security & Cryptology, 27(2), pp. 46-56, Apr. 2017

Kwon Sungmoon and Shon Taeshik, “SWaT testbed dataset and Abnormal Detection Trend,” Jonornal of The Korea Institute of information Security & Cryptology, 29(2), pp. 29-35, Apr. 2019

Keith Stouffer, Victoria Pillitteri, Suzanne Lightman, Marshall Abrams and Adam Hahn, Guide to Industrial Control System Security, NIST SP 800-82, May. 2015

Hyuk-ki Shin, Womyo Le, Jeong-Han Yun, and Hyoungchun Kim, "HAI 1.0: HIL-based Augmented ICS Security Dataset," 13th USENIX Workshop on Cyber Security Experimentation and Test, 2020

ICS(Industrial Control System) Security Dataset Github, “HIL-based Augmented ICS(HAI) Security Dataset”, https://github.com/icsdataset/hai (last accessed 01-Apr-2021)

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김효석

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주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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