Endüstriyel Kontrol Sistemlerinde Yenilikçi Anomali Tespit Sistemlerinin İncelenmesi

Authors : Kerem Çinar, Murat Iskefiyeli

Pages : 34-46

Doi:10.46387/bjesr.1230141

View : 11 | Download : 9

Publication Date : 2023-04-30

Article Type : Research

Abstract :Endüstriyel Kontrol Sistemleri (ICS) veya SCADA ağları, mimarileri tescilli donanım, yazılım ve protokollerden standart ve açık kaynaklara geçtikçe siber saldırıların hedefi haline gelmektedir. Büyük ölçekli sensör verileri, olağan dışı durumları ve siber saldırı olaylarını sürekli olarak izlenebilir kılmaktadır. Mevcut denetimsiz makine öğrenimi yaklaşımları, anormallikleri tespit etmek için sistemdeki sensörler arasındaki uzamsal-zamansal korelasyonu ve diğer bağımlılıkları tam olarak kullanmamıştır. Bu makale, Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN), Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), Stacked Autoencoder (SAE), Uzun Kısa Süreli Bellek gibi çeşitli mimarilerin SCADA ağlarındaki anomalilerin tespit edilmesinde kullanılan yaklaşımların incelenmesidir. Ayrıca makalede bu yöntemlerin incelenmesine ek olarak Uzun-Kısa Süreli-Bellek Tekrarlayan Sinir Ağlarını (LSTM-RNN) temel modeller (yani, üreteç ve ayrımcı) olarak kullanan, Üretken Çelişkili Ağlara (GAN\'lar) dayalı denetimsiz çok değişkenli bir anomalli tespit yöntemini detaylı olarak sunmaktadır.
Keywords : Derin Öğrenme, GAN, Endüstriyel Kontrol Sistemleri, Makine Öğrenimi