プレプリント
J-GLOBAL ID:202202207755695805   整理番号:22P0308899

感情ではなく検出するディストレート:マイクロ歪によるステルスセンサ攻撃の検出【JST・京大機械翻訳】

Distort to Detect, not Affect: Detecting Stealthy Sensor Attacks with Micro-distortion
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発行年: 2022年03月23日  プレプリントサーバーでの情報更新日: 2022年03月23日
JST資料番号: O7000B  資料種別: プレプリント
記事区分: プレプリント  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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抄録/ポイント:
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本論文では,産業制御システムにおけるステルスセンサ攻撃の存在を検出する効果的かつ容易に展開可能な手法を提案し,そこでは(レガシー)制御デバイスが正確(および通常非暗号化)センサ読取に決定的に依存する。特に,センサに衝突するステルス攻撃に焦点を当て,次に,偽読を送ることでセンサが即時に取り込まれる。長期にわたってシステムに隠されたことを目指す攻撃者を考察した。このような攻撃を検出するために,この手法は,元のセンサの読みに「マイクロ歪み」の連続注入に依存する。特に,注入された歪みは,ICSの正常な機能に影響しないことを確実にするために,小さな大きさ(例えば,可能な操作値範囲の0.5%)内に厳密に保たれるべきである。提案アプローチでは,センサと防御器の間の事前共有秘密シーケンスを用いて,マイクロ歪を生成する。1つの重要な課題は,注入されたマイクロ歪が,センサの実際の読みよりも,しばしばはるかに低く,従って,後者によって容易に圧倒されることである。これを克服するために,多くのICS(特に,電力グリッド)におけるセンサ読取は,時間のかなりの部分(すなわち,連続時間スロット間の小さな差で)で徐々に変化するという観察を利用する。高精度かつ高速(即ち,100未満のサンプルを用いて)でステルス攻撃者を検出することができる簡単で効果的なアルゴリズムを考案した。2つの異なるスマートグリッドシステムからの実世界センサ読取トレースを用いて,この防御の有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
データ保護  ,  符号理論  ,  分析機器 
タイトルに関連する用語 (2件):
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