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Enregistrement W2678252017 · doi:10.1109/ccece.2017.7946818

Enhancing Suricata intrusion detection system for cyber security in SCADA networks

2017· article· en· W2678252017 sur OpenAlexaff
Kevin Wong, Craig Dillabaugh, Nabil Seddigh, Biswajit Nandy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Security and Intrusion Detection
Établissements canadiensSolana Networks (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSCADAIndustrial control systemEthernetIntrusion detection systemComputer scienceCritical infrastructureComputer securityProtocol (science)Cyber-attackComputer networkCommunications protocolSupervisory controlEmbedded systemControl (management)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial Control and SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) networks control critical infrastructure such as power plants, nuclear facilities, and water supply systems. These systems are increasingly the target of cyber attacks by threat actors of different kinds, with successful attacks having the potential to cause damage, cost and injury/loss of life. As a result, there is a strong need for enhanced tools to detect cyber threats in SCADA networks. This paper makes a number of contributions to advance research in this area. First, we study the level of support for SCADA protocols in well-known open source intrusion detection systems (IDS). Second, we select a specific IDS, Suricata, and enhance it to include support for detecting threats against SCADA systems running the EtherNet/IP (ENIP) industrial control protocol. Finally, we conduct a traffic-based study to evaluate the performance of the new ENIP module in Suricata - analyzing its performance in low performance hardware systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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