클러스터링 및 상관계수 기반 제어시스템 이상징후 탐지 성능 향상 방안 연구 : 제어시스템 이상징후 탐지 성능 향상 방안 연구 = A Study on Methods to Improve Anomaly Detection Performance Based on Clustering and Correlation Coefficients in Industrial Control System
저자
발행사항
성남 : 가천대학교 일반대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 가천대학교 일반대학원 : 정보보호학과 2022. 2
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
경기도
형태사항
; 26 cm
일반주기명
지도교수: 서정택
UCI식별코드
I804:41005-200000596898
소장기관
현대의 ICS (Industrial Control System)는 다양한 모빌리티를 지원하는 스마트 환경을 갖춤과 동시에 다양한 공격 접점이 생기면서 더 이상 ICS 환경의 물리적 보안에만 의존하기에는 한계가 있다. 이에 안전한 컴퓨팅 운영을 위한 ICS 기반의 이상징후 탐지 기술이 등장함에 따라 ICS의 안정적 운영을 같이 도모하기 위해 이상 징후를 탐지할 수 있는 연구 사례들이 제시되고 있다. 그러나, ICS 환경에서 사용하는 모델의 탐지 성능이 낮을 경우 오류로 인한 가용성 침해가 발생할 수 있으므로, 모델의 오류를 최소화를 위한 탐지 성능의 개선 방법이 필수적이다.
따라서, 본 논문에서는 ICS에 특화된 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 제어시스템의 운전 특징을 반영할 수 있는 HAI 데이터셋을 활용하였으며, Feature 간 상관계수와 클러스터링 알고리즘을 적용하여 탐지율을 향상시키는 방법을 제시하였다. 또한 제시된 방법은 ICS 분야를 비롯한 다른 분야에서 적용되고 있는 여러 탐지 모델의 성능 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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