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저자정보
이주현 (가천대학교) 전승호 (가천대학교) 서정택 (가천대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 ICT플랫폼학회 하계학술발표대회논문집 ICT플랫폼학회 하계학술대회논문집 제11권 1호
발행연도
2024.7
수록면
32 - 38 (7page)

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Industrial Control Systems(ICS)의 다양한 사이버공격을 탐지하기 위하여 인공지능기반의 이상탐지 연구가 수행되고 있다. 대부분의 연구들은 이상탐지 성능을 높이기 위하여 대량의 ICS의 데이터를 학습하거나 인공지능 모델 구조를 변형시켰다. 하지만 운용 환경에 따라서 모델 구조는 변형이 어려운 환경이 존재하고, 데이터의 양이 한정적이다. 이러한 경우 모델의 구조를 최대한 유지하면서 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 ICS 네트워크 패킷의 불확실성을 학습하기 위한 특징 수준 융합 기반의 멀티모달학습 방법을 분석하였다. 본 논문은 동일한 ICS 네트워크 패킷의 특징을 융합하여 학습함으로써 모델이 ICS 네트워크 패킷의 불확실성을 더 학습할 수 있게 하였다. 해당 방법으로 학습한 모델의 성능이 개선되는지를 분석하기 위하여 ICS 네트워크 패킷 데이터 셋인 ICS_PCAPS를 사용하여 실험하였다. 실험 방법은 특징수준 융합 기반 학습을 수행한 모델과 아닌 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과는 모든 성능지표에서 특징 수준 융합 기반의 학습을 적용한 모델이 아닌 모델보다 성능이 높았고, F1 Score가 6.4%더 증가한 것을 확인하였다.
#Industrial Control Systems #Cyber Security #Anomaly detection #Multi modal #Feature level fusion

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식
Ⅲ. ICS 패킷 대상 특징 수준 융합 기반의 멀티모달 학습 방법
IV. 실험 및 검증
V. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌

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