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J-GLOBAL ID：202002271163957363   整理番号：20A2246839

サイバーセキュリティ脅威の場合の原子力発電所のための動的Bayesネットワークベースの異常事象分類装置【JST・京大機械翻訳】

Dynamic bayesian networks based abnormal event classifier for nuclear power plants in case of cyber security threats

著者 (8件)： Vaddi Pavan Kumar (Reliability and Risk Laboratory, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, USA) ,  Pietrykowski Michael C. (Reliability and Risk Laboratory, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, USA) ,  Kar Diptendu (Colorado State University, Fort Collins, CO, 80523, USA) ,  Diao Xiaoxu (Reliability and Risk Laboratory, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, USA) ,  Zhao Yunfei (Reliability and Risk Laboratory, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, USA) ,  Mabry Timothy (Framatome, Dallas, TX, USA) ,  Ray Indrajit (Colorado State University, Fort Collins, CO, 80523, USA) ,  Smidts Carol (Reliability and Risk Laboratory, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, USA)
資料名： Progress in Nuclear Energy  (Progress in Nuclear Energy)
巻： 128  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0693A  ISSN： 0149-1970  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： 計装と制御のためのディジタルシステムの採用の増加に伴い,原子力発電所はサイバー攻撃に対してより脆弱になった。この様な攻撃は,特に安全事象としてマズラデーがあれば,プラントの運転に対して非常に重大な意味を持つ。したがって,タイムリーな方法で正しい応答のために,故障誘発安全事象からサイバー攻撃を識別することに焦点を合わせることが重要である。本論文では,故障誘起安全事象あるいはサイバー攻撃のいずれかとして原子力発電所における異常事象を分類するためのイベント分類器を提示した。観測可能な物理的センサ測定を通して,システム(正常または故障)の隠れ(非観測可能)状態を推論するプロセスは,長年の産業実践である。産業制御システムにおけるサイバー攻撃の検出に対するネットワークトラフィックデータの使用を論議する最近の文献の急増があった。分類器において,異常事象(安全事象またはサイバー攻撃)中の原子力発電所の物理的およびネットワーク挙動の両方を用いて,プラントの状態の確率を推論する。質問における異常事象の性質は,これらの確率に基づいて決定される。動的Bayesネットワーク(DBNs)方法論を,確率的推論を通して観測変数からシステムの隠れ状態を推論するための適切なフレームワークであるので,この目的のために使用した。本論文では,DBNベース異常イベント分類器とアーキテクチャを,監視システムの一部としてこの分類器を実装するために導入した。実験環境は,原子力発電所シミュレータとプログラマブル論理制御装置とを組み合わせた2タンクシステムによって設定する。27のサイバー攻撃と14の安全事象のセットを,実験のために系統的に設計した。2時間スライス動的Bayesネットワーク(2T-DBN)の条件付き確率表(CPT)を手動で微調整するために,6つのサイバー攻撃と2つの安全事象のセットを使用した。残りの33のイベントのうち,異常イベントの性質は33例全てでうまく同定され,サイバー攻撃または故障の位置は32例でうまく決定された。事例研究は開発した方法の適用性を実証した。さらなる研究は,コスト最適化に関連する実世界システムおよび問題に関する提案監視システムを実行する実用性を調べるべきである。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障 ,  *ネットワーク ,  プラント ,  *分類装置 ,  ディジタル系 ,  適応性 ,  監視装置 ,  事例研究 ,  センサ ,  計算機アーキテクチャ ,  プログラマブルコントローラ ,  *原子力発電所
準シソーラス用語： 条件付確率 ,  脆弱性 ,  *サイバーセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイバー攻撃 ,  安全イベント ,  異常事象 ,  分類 ,  サイバーセキュリティ

分類 (4件)： 原子炉の運転・制御  (MD05020A) ,  原子炉安全一般  (MD06010W) ,  水冷却型原子炉  (MD03010B) ,  水冷却炉の安全性  (MD06020H)

タイトルに関連する用語 (6件)： サイバーセキュリティ ,  脅威 ,  原子力発電所 ,  動的Bayesネットワーク ,  事象 ,  分類装置