효율적인 산업제어시스템 이상 탐지를 위한 시계열 클러스터링 기반 데이터 전처리 방법
저자
발행사항
성남 : 가천대학교 글로벌캠퍼스 일반대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(석사)-- 가천대학교 글로벌캠퍼스 일반대학원 : 정보보호학과 정보보호학 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
경기도
형태사항
49 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 서정택
UCI식별코드
I804:41005-200000741318
소장기관
산업제어시스템을 대상으로 하는 사이버공격은 나날이 증가하고 있으며, 더 정교화되고 있다. 최근 인공지능 기술이 발달함에 따라 이에 대응하기 위해 산업제어시스템으로부터 수집되는 정보를 학습시킨 이상 탐지 모델을 기반으로 공격을 탐지하는 연구가 수행되고 있다. 그러나 산업제어시스템에서 수집되는 데이터셋은 규모가 매우 커 일반적인 데이터 전처리를 통해 학습할 경우 효율적인 학습이 어렵고 다양한 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 데이터를 축소시키기 위한 연구가 활발히 수행되고 있으나, 산업제어시스템에 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 클러스터링을 이용해 산업제어시스템 데이터셋을 전처리함으로써 효율적인 이상 탐지 모델링을 가능케 하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 데이터 전처리, 시계열 클러스터링, 모델 훈련 및 평가 총 3단계로 구성된다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 및 효과성을 검증하기 위해 WADI 데이터셋을 대상으로 시계열 클러스터링을 통해 생성된 학습 데이터셋을 모델링하고 성능을 평가하고 기존 연구와 비교하였다. 실험 결과 시계열 클러스터링으로 인한 성능 하락이 없음을 확인하였고 정밀도, 재현율, F1-score 성능에서 기존 연구에 비해 높은 성능이 도출됨을 확인하였다.
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