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Enregistrement W2896797107 · doi:10.1109/bsc.2018.8494696

Evaluation of Industrial Firewall Performance Issues in Automation and Control Networks

2018· article· en· W2896797107 sur OpenAlexaff
Davison Zvabva, Pavol Zavarsky, Sergey Butakov, John Luswata

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceFirewall (physics)ModbusComputer networkIndustrial control systemNetwork securityComputer securitySCADAApplication firewallNetwork packetNetwork Access ProtectionStateful firewallControl (management)Communications protocolEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IEC 62443 security standards introduce the concepts of zones, conduits, and security levels as a way of segmenting and isolating the sub-systems of an industrial control network. Network segmentation logically partition the control network into separate communication zones to restrict unnecessary flow of traffic between zones of different trust level. Firewalls with deep packet inspection capabilities for filtering industrial control protocols are indispensable elements in implementing important security principles, standards, and best practices of IEC 62443. While partitioning of the industrial control network and placement of multiple firewalls at various locations provides defense in-depth against cyber-attacks, it is important to consider the impact of these firewalls on nodes distributing time critical communications. This paper attempts to (i) study network performance impact introduced by the implementation of multiple firewalls in Modbus TCP/IP industrial control networks following IEC 62443 security standards and (ii) evaluate if time constraint requirements for communications are achievable. The results reveal that the latency and jitters introduced by multilayered firewalls makes it challenging to achieve real-time communications in some industrial applications when strict IEC 62443 security standards are followed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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