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Autoencoder-Based Baseline Parameterized by Central Limit Theorem for ICS Cybersecurity

  • 2022
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Gang Yue
Zhuo Sun
Jianwei Tian
Hongyu Zhu
Bo Zhang
Erschienen in
Artificial Intelligence in China
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

In diesem Kapitel wird die entscheidende Bedeutung des Schutzes von Industriellen Kontrollsystemen (IKS) vor Cyber-Angriffen diskutiert, die schwerwiegende Folgen für die nationale Infrastruktur haben können. Es führt eine innovative autoencoderbasierte Basislinie für die Erkennung von Einbrüchen ein, die den Zentralen Grenzwertsatz nutzt, um gutartige Dateninteraktionen zu modellieren. Der Autoencoder lernt und passt sich der Verteilung normaler Daten an und extrahiert Schlüsselmerkmale durch Principal Component Analysis (PCA), um die Basislinie zu parametrisieren. Dieser Ansatz erkennt Einbrüche, indem er Abweichungen von der Basislinie identifiziert und in verschiedenen Einbruchsszenarien hohe Genauigkeit und geringe Fehlalarmierungsraten zeigt. Das Kapitel enthält auch eine detaillierte Methodik, experimentelle Ergebnisse und zukünftige Forschungsrichtungen, was es zu einer wertvollen Ressource für Fachleute macht, die die Cybersicherheit des IKS verbessern wollen.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Autoencoder-Based Baseline Parameterized by Central Limit Theorem for ICS Cybersecurity
Verfasst von
Gang Yue
Zhuo Sun
Jianwei Tian
Hongyu Zhu
Bo Zhang
Copyright-Jahr
2022
Verlag
Springer Singapore
Buch
Artificial Intelligence in China

Print ISBN: 978-981-16-9422-6

Electronic ISBN: 978-981-16-9423-3

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-16-9423-3_3
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