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Anomaly Detection in Liquid Pipelines Using Modeling, Co-Simulation and Dynamical Estimation
Part 3: Infrastructure Security International audience Historically, supervisory control and data acquisition (SCADA) systems have relied on obscurity to safeguard against attacks. Indeed, external attackers lacked knowledge about proprietary system designs and software to access systems and execute attacks. The trend to interconnect to the Internet and incorporate standardized protocols, however, has resulted in an increase in the attack surface attackers can now target SCADA systems and proceed to impact the physical systems they control. Dynamical estimation can be used to identify anomalies and attempts to maliciously affect controlled physical systems. This paper describes an intrusion detection method based on the dynamical estimation of systems. A generic water pipeline system is modeled using state space equations, and a discrete-time Kalman filter is used to estimate operational characteristics for anomaly-based intrusion detection. The effectiveness of the method is evaluated against deception attacks that target the water pipeline system. A co-simulation that integrates computational fluid dynamics software and MATLAB/Simulink is employed to simulate attacks and develop detection schemes.
Document type: Part of book or chapter of boo
Anomaly Detection in Liquid Pipelines Using Modeling, Co-Simulation and Dynamical Estimation
Part 3: Infrastructure SecurityInternational audienceHistorically, supervisory control and data acquisition (SCADA) systems have relied on obscurity to safeguard against attacks. Indeed, external attackers lacked knowledge about proprietary system designs and software to access systems and execute attacks. The trend to interconnect to the Internet and incorporate standardized protocols, however, has resulted in an increase in the attack surface – attackers can now target SCADA systems and proceed to impact the physical systems they control. Dynamical estimation can be used to identify anomalies and attempts to maliciously affect controlled physical systems. This paper describes an intrusion detection method based on the dynamical estimation of systems. A generic water pipeline system is modeled using state space equations, and a discrete-time Kalman filter is used to estimate operational characteristics for anomaly-based intrusion detection. The effectiveness of the method is evaluated against deception attacks that target the water pipeline system. A co-simulation that integrates computational fluid dynamics software and MATLAB/Simulink is employed to simulate attacks and develop detection schemes
Effizientes Maschinelles Lernen fĂĽr die Angriffserkennung
Detecting and fending off attacks on computer systems is an enduring
problem in computer security. In light of a plethora of different
threats and the growing automation used by attackers, we are in urgent
need of more advanced methods for attack detection.
In this thesis, we address the necessity of advanced attack detection
and develop methods to detect attacks using machine learning to
establish a higher degree of automation for reactive security. Machine
learning is data-driven and not void of bias. For the effective
application of machine learning for attack detection, thus, a periodic
retraining over time is crucial. However, the training complexity of
many learning-based approaches is substantial. We show that with the
right data representation, efficient algorithms for mining substring
statistics, and implementations based on probabilistic data structures,
training the underlying model can be achieved in linear time.
In two different scenarios, we demonstrate the effectiveness of
so-called language models that allow to generically portray the content
and structure of attacks: On the one hand, we are learning malicious
behavior of Flash-based malware using classification, and on the other
hand, we detect intrusions by learning normality in industrial control
networks using anomaly detection. With a data throughput of up to
580 Mbit/s during training, we do not only meet our expectations with
respect to runtime but also outperform related approaches by up to an
order of magnitude in detection performance. The same techniques that
facilitate learning in the previous scenarios can also be used for
revealing malicious content, embedded in passive file formats, such as
Microsoft Office documents. As a further showcase, we additionally
develop a method based on the efficient mining of substring statistics
that is able to break obfuscations irrespective of the used key length,
with up to 25 Mbit/s and thus, succeeds where related approaches fail.
These methods significantly improve detection performance and enable
operation in linear time. In doing so, we counteract the trend of
compensating increasing runtime requirements with resources. While the
results are promising and the approaches provide urgently needed
automation, they cannot and are not intended to replace human experts or
traditional approaches, but are designed to assist and complement them.Die Erkennung und Abwehr von Angriffen auf Endnutzer und Netzwerke ist
seit vielen Jahren ein anhaltendes Problem in der Computersicherheit.
Angesichts der hohen Anzahl an unterschiedlichen Angriffsvektoren und
der zunehmenden Automatisierung von Angriffen, bedarf es dringend
moderner Methoden zur Angriffserkennung.
In dieser Doktorarbeit werden Ansätze entwickelt, um Angriffe mit Hilfe
von Methoden des maschinellen Lernens zuverlässig, aber auch effizient
zu erkennen. Sie stellen der Automatisierung von Angriffen einen
entsprechend hohen Grad an Automatisierung von VerteidigungsmaĂźnahmen
entgegen. Das Trainieren solcher Methoden ist allerdings rechnerisch
aufwändig und erfolgt auf sehr großen Datenmengen. Laufzeiteffiziente
Lernverfahren sind also entscheidend. Wir zeigen, dass durch den Einsatz
von effizienten Algorithmen zur statistischen Analyse von Zeichenketten
und Implementierung auf Basis von probabilistischen Datenstrukturen, das
Lernen von effektiver Angriffserkennung auch in linearer Zeit möglich
ist.
Anhand von zwei unterschiedlichen Anwendungsfällen, demonstrieren wir
die Effektivität von Modellen, die auf der Extraktion von sogenannten
n-Grammen basieren: Zum einen, betrachten wir die Erkennung von
Flash-basiertem Schadcode mittels Methoden der Klassifikation, und zum
anderen, die Erkennung von Angriffen auf Industrienetzwerke bzw.
SCADA-Systeme mit Hilfe von Anomaliedetektion. Dabei erzielen wir
während des Trainings dieser Modelle einen Datendurchsatz von bis zu
580 Mbit/s und ĂĽbertreffen gleichzeitig die Erkennungsleistung von
anderen Ansätzen deutlich. Die selben Techniken, um diese lernenden
Ansätze zu ermöglichen, können außerdem für die Erkennung von Schadcode
verwendet werden, der in anderen Dateiformaten eingebettet und mittels
einfacher VerschlĂĽsselungen obfuskiert wurde. Hierzu entwickeln wir eine
Methode die basierend auf der statistischen Auswertung von Zeichenketten
einfache VerschlĂĽsselungen bricht. Der entwickelte Ansatz arbeitet
unabhängig von der verwendeten Schlüssellänge, mit einem Datendurchsatz
von bis zu 25 Mbit/s und ermöglicht so die erfolgreiche Deobfuskierung
in Fällen an denen andere Ansätze scheitern.
Die erzielten Ergebnisse in Hinsicht auf Laufzeiteffizienz und
Erkennungsleistung sind vielversprechend. Die vorgestellten Methoden
ermöglichen die dringend nötige Automatisierung von
VerteidigungsmaĂźnahmen, sollen den Experten oder etablierte Methoden
aber nicht ersetzen, sondern diese unterstützen und ergänzen