複数攻撃に対する有限オートマトンを用いた異常検知と異常箇所判定モデル

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS3-2

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Anomaly Detection and Determination Model Using Finite Automata under Multiple Attacks

著者名: 池田 佳輝（電気通信大学）,澤田 賢治（電気通信大学）

著者名(英語): Yoshiki Ikeda (The University of Electro-Communications),Kenji Sawada (The University of Electro-Communications)

キーワード: 制御系セキュリティ|異常検知|Control System Security|Anomaly Detection

要約(日本語): 制御システムに対するサイバー攻撃ではインシデント発生後のシステム運用が重要となる．本研究の目的は複数箇所に対する攻撃において，有限オートマトンによる異常検知と異常発生箇所判定を可能とするホワイトリストモデルの設計である．ホワイトリストモデルと動作データを比較することで，正常動作からの逸脱を異常と検知し，その上で異常箇所の特定を実施する．想定攻撃はセンサやアクチュエータなどの複数箇所に発生するものであり，異常箇所によりプラントの振る舞いが異なる．本研究では異常発生時の状態の把握が可能な二分探索木を利用し，プラントの動作順序に着目したホワイトリストモデルを構築する．モデルに対してBDD(Binary Decision Diagram)による組み合わせ圧縮を適用し，モデル照会や異常箇所特定の高速化を試みる．本研究で設計したモデルをもとに異常検知時のプラントの状態から適切な縮退運転を選択し実行するシステムの構築を目指す．

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