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J-GLOBAL ID：201902212087297608   整理番号：19A2107969

産業制御通信のためのウェーブレットニューラルネットワークに基づく機能意識異常検出【JST・京大機械翻訳】

Function-Aware Anomaly Detection Based on Wavelet Neural Network for Industrial Control Communication

著者 (4件)： Wan Ming (School of Information, Liaoning University, Shenyang 110036, China) ,  Song Yan ( School of Physics, Liaoning University, Shenyang 110036, China) ,  Jing Yuan (School of Information, Liaoning University, Shenyang 110036, China) ,  Wang Junlu (School of Information, Liaoning University, Shenyang 110036, China)
資料名： Security and Communication Networks  (Security and Communication Networks)
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2740A  ISSN： 1939-0114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業オートメーションにおける不可欠なリンクである機能制御は,CPSs(サイバー物理システム)における柔軟な製造と便利な相互運用性のために,ICTs(情報通信技術)との統合を行っている。しかし,それはまた,悪意のあるまたは意図的な産業プロセス制御爆発によって引き起こされるサイバー攻撃の危険性の増加をもたらした。これらのサイバー侵入と異常を効果的に検出するために,本論文は,産業制御通信における異常な機能制御変化を知覚するWNN(ウェーブレットニューラルネットワーク)に基づく機能認識異常検出手法を提案した。産業通信パケットからの時間関連機能制御特性を適切に抽出することにより,この手法は,正規関数制御挙動をモデル化するために最適化ウェーブレットニューラルネットワークを構築し,異常な産業プロセス制御活動を識別するための検出閾値を計算する。さらに,通信プロトコルがModus/TCPである実世界制御システムをシミュレーションし,解析した機能制御データを提供した。実験結果により,この手法が微細な検出精度と適切な実時間能力を有することを完全に実証した。Copyright 2018 Ming Wan et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  パケット ,  制御系 ,  プロセス制御 ,  モデリング ,  *通信
準シソーラス用語： 実時間 ,  検出精度 ,  通信プロトコル ,  侵入 ,  情報通信技術 ,  産業オートメーション ,  *異常検出 ,  *ウェーブレットニューラルネットワーク ,  *産業制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (32件)：

• C. Zhou, S. Huang, N. Xiong, S.-H. Yang, H. Li, Y. Qin, X. Li, "Design and analysis of multimodel-based anomaly intrusion detection systems in industrial process automation," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 45, no. 10, pp. 1345-1360, 2015.
• F. Kargl, R. W. Van Der Heijden, H. König, A. Valdes, M. C. Dacier, "Insights on the security and dependability of industrial control systems," IEEE Security & Privacy, vol. 12, no. 6, pp. 75-78, 2014.
• M. Wollschlaeger, T. Sauter, J. Jasperneite, "The future of industrial communication: Automation networks in the era of the internet of things and industry 4.0," IEEE Industrial Electronics Magazine, vol. 11, no. 1, pp. 17-27, 2017.
• Y. Huo, C. Hu, X. Qi, T. Jing, "LoDPD: a location difference-based proximity detection protocol for fog computing," IEEE Internet of Things Journal, vol. 4, no. 5, pp. 1117-1124, 2017.
• A. Carcano, A. Coletta, M. Guglielmi, M. Masera, I. Nai Fovino, A. Trombetta, "A multidimensional critical state analysis for detecting intrusions in SCADA systems," IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 7, no. 2, pp. 179-186, 2011.

タイトルに関連する用語 (3件)： 産業制御 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  意識異常