NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG PHÁT HIỆN TẤN CÔNG TUYẾN TÍNH CỦA HAI PHƯƠNG PHÁP CHI-SQUARED VÀ CUSUM
138 lượt xemTừ khóa:
Tấn công tuyến tính; Phương pháp CHI2; Phương pháp CUSUM; Ngưỡng phát hiện; Đường đặc tính - ROCTóm tắt
Bài báo này trình bày nghiên cứu về khả năng phát hiện tấn công tuyến tính của hai phương pháp Chi-squared (CHI2) và Cumulative sum (CUSUM) trong trường hợp phương pháp Kullback – Leibler (K-L) bị vượt qua. Đối tượng chịu tấn công tuyến tính là quá trình truyền tin không dây từ cảm biến lên thiết bị điều khiển của một hệ thống điều khiển với mô hình toán học giả lập. Các ma trận tấn công được tính toán để đảm bảo vượt qua phương pháp phát hiện K-L. Trên cơ sở các ma trận này, các ngưỡng phát hiện của phương pháp CHI2 và CUSUM được thử nghiệm lựa chọn để đánh giá khả năng phát hiện tấn công tuyến tính. Các kết quả mô phỏng cho thấy, tồn tại một dải ngưỡng thích hợp ở cả hai phương pháp CHI2 và CUSUM, mà trong dải đó phương pháp tấn công tuyến tính đã vượt qua phương pháp K-L sẽ bị phát hiện. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã chỉ ra rằng phương pháp CUSUM có xác suất phát hiện tấn công tuyến tính cao hơn so với phương pháp CHI2.
Tài liệu tham khảo
[1]. Nguyễn Đức Dương, Lê Minh Thùy, Cung Thành Long “Nghiên cứu khả năng phát hiện tấn công tuyến tính trong các hệ thống diều khiển công nghiệp bằng phương pháp CUSUM”, Tạp chí khoa học công nghệ ĐHBKHN, số 145, 2020, tr 14-20.
[2]. A. Hijazi, A. E. Safadi, and J.-M. Flaus, “A Deep Learning Approach for Intrusion Detection System in Industry Network,” in BDCSIntell, Beirut, Lebanon, 2020, pp. 55-62.
[3]. M. Basseville and I. V. Nikiforov, “Detection of Abrupt Changes: Theory and Application”, Englewood Cliffs, N.J: Prentice Hall, 1993.
[4]. Derui Ding, Qing-Long Han, Yang Xiang, Xiaohua Ge, Xian-Ming Zhang, “A survey on security control and attack detection for industrial cyber-physical systems,” Neurocomputing, Volume 275, 2018, Pages 1674-1683.
[5]. Z. Guo, D. Shi, K. H. Johansson, and L. Shi, “Optimal Linear Cyber-Attack on Remote State Estimation,” IEEE Trans. Control Netw. Syst., vol. 4, no. 1, (2017) pp. 4–13.
[6]. Z. Guo, D. Shi, K. H. Johansson, and L. Shi, “Worst-case stealthy innovation-based linear attack on remote state estimation” Automatica 89 (2018) pp. 117-124.
[7]. S. KULLBACK (1959). “Information Theory and Statistics”. Wiley, New York (also Dover, New York, 1968).
[8]. Nikulin, M. S. (1973), "Chi-squared test for normality"
[9]. R.H.WOODWARD and P.L. GOLDSMITH (1964). Cumulative Sum Techniques. Oliver and Boyd, Edinburgh, UK.
[10]. C.Parloir, M.Kinnaert “Performance evaluation of fault detection algorithms by Monte Carlo methos”, IPAC System, Structure and Control Oaxaca, Mexico, USA, 8-10 December 2004.
