産業用制御システムにおけるネットワーク攻撃検出のための実世界データセット

科学分野:

• サイバーセキュリティ
• 産業用制御システム（ICS）
• Industry 4.0

背景:

• 産業用制御システム（ICS）は、Industry 4.0においてますますオープンになっており、サイバーセキュリティのリスクが高まっています。
• 既存のICSデータセットは、効果的な侵入検出のための多様性、現実性、および範囲が不足しています。
• 堅牢なICS侵入検出システムをトレーニングするための高品質なデータセットが критически 必要とされています。

研究 の 目的:

• 現実的なICSサイバーセキュリティ研究のためのICSネットワーク攻撃データセット（ICS-NAD）を導入する。
• 多様なICS攻撃タイプと実世界のシナリオをカバーする包括的なデータセットを提供する。
• 高度なICS侵入検出方法の開発と検証を容易にする。

主な方法:

• 実世界の産業用制御システム（ICS）環境からデータを収集しました。
• 2つの攻撃トラフィックパターンと20の一般的なICS攻撃タイプを含めました。
• 生のネットワークトラフィック（PCAP）から60の特徴量を抽出し、ラベル付けし、CSVファイルを提供しました。

主要な成果:

• ICS-NADデータセットには、生トラフィックとラベル付き特徴量を含む245.96 GBのデータが含まれています。
• 10の機械学習および深層学習分類モデルでデータセットの有用性を検証しました。
• 侵入検出システムのトレーニングとテストのためのデータセットの適合性を示しました。

結論:

• ICS-NADは、既存のデータセットの制限に対処し、ICSサイバーセキュリティのための貴重なリソースを提供します。
• このデータセットは、産業用制御システム（ICS）ネットワーク攻撃検出における学術および工学研究をサポートします。
• ICS-NADの公開により、Industry 4.0インフラストラクチャの保護における進歩が促進されます。