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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 24 - 32 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.1.24
이용수
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4차 산업혁명 시대가 도래하면서 스마트 공장을 비롯한 산업제어 시스템에서의 제어 공정과 관련한 사이버 보안이 매우 중요해지고 있다. 본 논문에서는 사이버 공격으로 산업제어 시스템에서 발생할 수 있는 이상징후를 딥러닝 기법을 이용하여 탐지하는 모델을 개발하였다. 이상징후 탐지를 위해 수자원 시스템에 대한 공개 데이터 셋인 SWaT(Secure Water Treatment)를 사용하였다. 또한, 산업제어 시스템에서 발생하는 신호가 시계열 데이터인 점을 고려하여 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit) 딥러닝 모델을 개발하였다. 이상징후 탐지 성능을 평가하기 위해서는 기존 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) 평가 지표뿐만 아니라 이를 보완한 RP(Range-based Precision), RR(Range-based Recall), TaP(Time-Series Aware Precision), TaR(Time-Series Aware Recall)을 구현하여 비교하였다. 이상징후 탐지 실험 결과, 기존 모델과 비교하여 TaR 관련 지표에서는 LSTM이, TaP 관련 지표에서는 GRU가 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 기법과 학습 데이터
3. 이상징후 탐지 성능 평가
4. 이상징후 탐지 실험 및 비교분석
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
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F. A. Gers, N. N. Schraudolph, and J. Schmidhuber, "Learning Precise Timing with LSTM Recurrent Networks," Journal of machine learning research, 3, pp. 115-143, 2002 DOI: https://doi.org/10.1162/153244303768966139
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J. Goh, S. Adepu, K. N. Junejo, and A. Mathur, "A Dataset to Support Research in the Design of Secure Water Treatment Systems," International conference on critical information infrastructures security, pp. 88-99, 2016 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-71368-7_8
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