A Review of Anomaly Detection Strategies to Detect Threats to Cyber-Physical Systems
Notice bibliographique
Résumé
Cyber-Physical Systems (CPS) are integrated systems that combine software and physical components. CPS has experienced rapid growth over the past decade in fields as disparate as telemedicine, smart manufacturing, autonomous vehicles, the Internet of Things, industrial control systems, smart power grids, remote laboratory environments, and many more. With the widespread integration of Cyber-Physical Systems (CPS) in various aspects of contemporary society, the frequency of malicious assaults carried out by adversaries has experienced a substantial surge in recent times. Incidents targeting vital civilian infrastructure, such as electrical power grids and oil pipelines, have become alarmingly common due to the expanded connectivity to the public internet, which significantly expands the vulnerability of CPS. This article presents a comprehensive review of existing literature that examines the latest advancements in anomaly detection techniques for identifying security threats in Cyber-Physical Systems. The primary emphasis is placed on addressing life safety concerns within industrial control networks (ICS). A total of 296 papers are reviewed, with common themes and research gaps identified. This paper makes a novel contribution by identifying the key challenges that remain in the field, which include resource constraints, a lack of standardized communication protocols, extreme heterogeneity that hampers industry consensus, and different information security priorities between Operational Technology (OT) and Information Technology (IT) networks. Potential solutions and/or opportunities for further research are identified to address these selected challenges.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».