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J-GLOBAL ID：202202263022837406   整理番号：22A0203960

マイクロサービスベースの産業用サイバーフィジカルシステムのための連合脅威ハンティングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Federated Threat-Hunting Approach for Microservice-Based Industrial Cyber-Physical System

著者 (3件)： Abdel-Basset Mohamed (Faculty of Computers and Informatics, Zagazig University, Zagazig, Egypt) ,  Hawash Hossam (Faculty of Computers and Informatics, Zagazig University, Zagazig, Egypt) ,  Sallam Karam (Faculty of Computers and Informatics, Zagazig University, Zagazig, Egypt)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 3  ページ： 1905-1917  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業4.0とインテリジェントモノのインターネット(IoT)技術の落雷収束は,サイバー脅威の大きな母集団に対する産業サイバー-物理システム(ICPS)の脆弱性を著しく増加させた。サイバーの脅威を発見するためのインテリジェントな脅威検出は,本質的に広いスケール,複雑で不均一なICPSを扱うので,挑戦的なタスクである。本論文では,ネットワークデータの時間的および空間的表現を捉えるICPSに対する狩猟サイバー脅威のための,新しい連合深層学習(DL)モデル(Fed-TH)を提示した。次に,コンテナベースの産業エッジコンピューティングフレームワークを設計して,適切なエッジサーバに脅威を隠すマイクロサービスとしてFed-THを配備し,一方,デセント資源調整を維持した。ICSPの待ち時間問題に取り組むために,探索的マイクロサービス配置法を導入し,参加者の計算資源に基づくより良いマイクロサービス展開を可能にした。2つの公開ベンチマークから得たシミュレーション結果は,精度(92.97%,92.84%)およびf1スコア(91.61%,90.49%)に関して,これらのアプローチの有効性を検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  コンテナ ,  ネットワーク ,  待ち時間 ,  母集団 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  *落雷 ,  狩猟
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  計算資源 ,  モノのインターネット ,  深層学習 ,  *サイバーフィジカルシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： サービス ,  産業 ,  サイバーフィジカルシステム ,  脅威 ,  ハンティング