DETECTION AND IDENTIFICATION OF CYBERATTACKS IN CPS BY ‎APPLYING MACHINE LEARNING ALGORITHMS

بشكل عام ، تتكون الأنظمة السيبرانية الفيزيائية (المعروفة أيضًا باسم CPS) من مكونات متصلة بالشبكة تتيح الوصول عن بُعد والمراقبة والفحص. ونظرًا لأنه تم دمج هذه الانظمة في شبكة غير آمنة، قد تتعرض لهجمات إلكترونية متعددة. وفي حالة حدوث خرق لأمن الإنترنت، سيتمكن المخترق من إتلاف النظام ، مما قد يكون له آثار مدمرة. وبالتالي، من المهم للغاية الحفاظ على مصداقية الأنظمة السيبرانية الفيزيائية CPS. لقد أصبح من الصعب بشكل متزايد تحديد الاعتداءات على أنظمة (CPSs) حيث أصبحت هذه الأنظمة أكثر هدفًا للمتسللين والتهديدات الإلكترونية. من الممكن أن يجعل التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) أيضًا الوضع أكثر أماناً,ويمكن أن تلعب التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا في نمو ونجاح مجموعة واسعة من أنواع المؤسسات المختلفة وبعدة طرق مختلفة. الهدف من هذا البحث وهذا النوع من تحليل البيانات هو تجنب اعتداءات CPS باستخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تم تقديم إطارًا جديدًا لاكتشاف الهجمات الإلكترونية، والذي يستفيد من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (ML). تبدأعملية تنظيف البيانات في قاعدة بيانات CPS بإجراء التطبيع للتخلص من الأخطاء والتكرارات ويتم ذلك بحيث تكون البيانات متسقة طوال الوقت. التحليل التمييزي الخطي هو الطريقة المستخدمة للحصول على الميزات ، وتعرف باسم (LDA). كآلية لتحديد الهجمات الإلكترونية، كانت العملية المستخدمة المقترحة هي عملية SFL-HMM بالتزامن مع إجراء HMS-ACO. تم تقييم الإستراتيجية الجديدة باستخدام محاكاة MATLAB، ومقارنة المقاييس التي تم الحصول عليها من تلك المحاكاة بالمقاييس الواردة من الطرق السابقة. لقد ثبت أن إطار عمل البحث أكثر فعالية بشكل كبير من التقنيات التقليدية في الحفاظ على درجات عالية من الخصوصية، كما قد اتضح من نتائج عدد من التحقيقات المنفصلة. بالإضافة إلى ذلك، من حيث معدل الاكتشاف، والمعدل الإيجابي الخاطئ، ووقت الحساب، على التوالي ، تتفوق الطريقة المقترحة في البحث على طرق الكشف التقليدية.In general, cyber-physical systems (also known as CPS) consist of networked components that allow for remote access, monitoring, and examination. Because they were integrated into an unsecured network, they have been the target of multiple cyberattacks. In the event that there was a breach in internet security, an adversary would be able to damage the system, which may have devastating effects. Thus, it is extremely important to maintain the credibility of the CPS. It is becoming increasingly difficult to identify assaults on computerised policing systems (CPSs) as these systems become more of a target for hackers and cyberthreats. It is feasible that Machine Learning (ML) as well as Artificial Intelligence (AI), may also make it the finest of times. Both of these outcomes are plausible. Technology based on artificial intelligence (AI) can play a role in the growth and success of a wide range of different types of enterprises in a variety of different ways. The goal of this type of data analysis is to avoid CPS assaults using machine learning and artificial intelligence techniques.   A new framework was offered for the detection of cyberattacks, which makes use of machine learning and artificial intelligence (ML). the process of cleaning up the data in the CPS database is starting by performing normalisation in order to get rid of errors and duplicates. This is done so that the data is consistent throughout. Linear Discriminant Analysis is the method that is used to get the features, and it is known as that (LDA). As a mechanism for the identification of cyberattacks, The suggested used process was the SFL-HMM process in conjunction with the HMS-ACO procedure. The new strategy is evaluated using a MATLAB simulation, and the metrics obtained from that simulation are compared to the metrics received from the earlier methods. The framework is shown to be substantially more effective than traditional techniques in the upkeep of high degrees of privacy, as demonstrated by the outcomes of a number of separate investigations. In addition, in terms of detection rate, false positive rate, and computation time, respectively, the framework beats traditional detection methods

AI models for recommendation

Ponencia presentada en EMAI2021, West Bengal, India, 4/4/2021[EN]Today, the industries of all European countries face common challenges: improving resource efficiency, becoming more environmentally friendly, mitigating climate change, improving the digitization in all segments of the value chain and improving transparency and safety, providing consumers with detailed information and ensuring the safety and quality of the final product. Growing concerns about environmental and social issues are pushing the demands of stakeholders (customers, workers, shareholders, consumers, etc.) and the public towards more sustainable processes and products. Sustainability is closely linked to climate change: the introduction of sustainable measures, both by consumers and producers, is inherently a measure against climate change

Comparative Results with Unsupervised Techniques in Cyber Attack Novelty Detection

Intrusion detection is a major necessity in current times. Computer systems are constantly being victims of malicious attacks. These attacks keep on exploring new technics that are undetected by current Intrusion Detection Systems (IDS), because most IDS focus on detecting signatures of previously known attacks. This work explores some unsupervised learning algorithms that have the potential of identifying previously unknown attacks, by performing outlier detection. The algorithms explored are one class based: the Autoencoder Neural Network, K-Means, Nearest Neighbor and Isolation Forest. There algorithms were used to analyze two publicly available datasets, the NSL-KDD and ISCX, and compare the results obtained from each algorithm to perceive their performance in novelty detection