AdaptIDS: Adaptive Intrusion Detection for Mission-Critical Aerospace Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Aerospace and defense industries are particularly vulnerable to cyber threats given their sensitive nature, significantly extending the consequences of security breaches to the national level. Aerospace vehicles are augmented by cooperative control, intelligent, connected, and autonomous systems. The risk against such systems is further amplified due to commonly relying on the MIL-STD-1553 communication bus developed with a high focus on reliability and fault tolerance, albeit with security as a second priority. MIL-STD-1553 (a.k.a., STANAG 3838 by NATO) is a standard that describes a serial data communication bus primarily used in aerospace vehicles for military and civilian applications, including avionics, aircraft, and spacecraft data handling. In the absence of core security measures such as authentication, authorization, and encryption, the bus connecting sensitive functions, including autopilot, GPS, fuel valve switches, and other avionics equipment, is easily vulnerable to a wide range of attacks. This paper proposes, AdaptIDS, a novel adaptive intrusion detection system as a security analytics framework for the MIL-STD-1553 communication bus. AdaptIDS mainly adopts data science principles and leverages advanced deep learning techniques (i.e., the stacking ensemble) to boost its generalization capabilities for detecting unseen patterns of attacks in the dynamic changing environment of aerospace vehicles. Extensive experiments are conducted using two datasets generated from an open-source simulation system, reflecting dynamic real-life scenarios. The evaluation results demonstrate that our solution outperforms existing solutions with high detection effectiveness of 0.99 F1-measure and computational time efficiency.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».