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학술저널
저자정보
Abiodun Ayodeji (Fundamental Science on Nuclear Safety and Simulation Technology Laboratory Harbin Engineering Unive) Yong-kuo Liu (Fundamental Science on Nuclear Safety and Simulation Technology Laboratory Harbin Engineering Unive) Nan Chao (Fundamental Science on Nuclear Safety and Simulation Technology Laboratory Harbin Engineering Unive) Li-qun Yang (Fundamental Science on Nuclear Safety and Simulation Technology Laboratory Harbin Engineering Unive)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제52권 제12호
발행연도
2020.12
수록면
2,687 - 2,698 (12page)
DOI
https://doi.org/10.1016/j.net.2020.05.012

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Most of the machine learning-based intrusion detection tools developed for Industrial Control Systems(ICS) are trained on network packet captures, and they rely on monitoring network layer traffic alone forintrusion detection. This approach produces weak intrusion detection systems, as ICS cyber-attacks havea real and significant impact on the process variables. A limited number of researchers consider integrating process measurements. However, in complex systems, process variable changes could result fromdifferent combinations of abnormal occurrences. This paper examines recent advances in intrusiondetection algorithms, their limitations, challenges and the status of their application in critical infrastructures. We also introduce the discussion on the similarities and conflicts observed in the development of machine learning tools and techniques for fault diagnosis and cybersecurity in the protectionof complex systems and the need to establish a clear difference between them. As a case study, wediscuss special characteristics in nuclear power control systems and the factors that constraint the directintegration of security algorithms. Moreover, we discuss data reliability issues and present references anddirect URL to recent open-source data repositories to aid researchers in developing data-driven ICSintrusion detection systems
#Cybersecurity Intrusion detection system Nuclear power plant Pattern recognition

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J. P. Farwell / 2011 / Stuxnet and the future of cyber war / Survival 53:23~40 google schola B. Kesler / 2011 / The Vulnerability of Nuclear Facilities to Cyber Attack; Strategic Insights: Spring 2010 / Strategic Insights (Spring):2011 google schola J. Stamp / 2003 / Common Vulnerabilities in Critical Infrastructure Control Systems google schola O. Gonda / 2014 / Understanding the Threat to SCADA Networks / Network Security :17~18 google schola A. Rezai / 2017 / Key management issue in SCADA networks: a review / Engineering science and technology, Int. J 20:354~363 google schola

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