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Enregistrement W3132609833 · doi:10.1109/vtc2020-fall49728.2020.9348483

A Scalable High-interaction Physical Honeypot Framework for Programmable Logic Controller

2020· article· en· W3132609833 sur OpenAlexaff
Jianzhou You, Shichao Lv, Lian Zhao, Mengyao Niu, Zhiqiang Shi, Limin Sun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHoneypotFirmwareComputer scienceProgrammable logic controllerScalabilitySoftware deploymentEmbedded systemController (irrigation)Distributed computingOperating systemComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Programmable logic controller (PLC) is an industrial digital computer that has been ruggedized and adapted for the control of manufacturing processes, such as automobile manufacture, or gas pipelines, or power generation. Due to closed source and vendor-specific proprietary firmware, it is difficult to develop a scalable high-interaction honeypot for PLCs. In this paper, we present and discuss a new scalable high-interaction PLC honeypot framework based on physical devices. This framework aims to solve the problems of existing physical honeypots while providing the advantages of virtual honeypots. Specially, we first introduce the main gap existing in virtual PLC honeypots. Then, we present a cheap, flexible, and large-scale-deployment solution for physical PLC honeypots according to the concrete problems. Finally, we evaluated our framework based on Siemens S7-300 PLCs. Our experiment shows that physical PLC honeypots have the absolute advantage in interaction capability and it is entirely feasible to extend the deployment scope with low response delay.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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