A novel analytic approach for insider and outsider attack detection and classification using the dual-tree complex wavelet transform and convolutional neural networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel approach to detect and classify both insider and outsider attacks targeting smart digital substation automation systems (SD-SASs). An Intrusion Detection System (IDS) based upon the Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) and deep learning is used to detect outsider attacks, which are initiated by unauthorized actors, and insider attacks, which are performed by authorized users who have legitimate access to SD-SASs. In this work, both physical and cyber data are represented in a joint time-frequency complex wavelet domain to enable the extraction of the key features of both insider and outsider attacks. The presented approach is analytic as it uses complex wavelets that preserve the information of both physical and cyber features in both the real and imaginary components of the wavelet coefficients instead of only using the real-valued coefficients for feature representation as in real transforms. The resulting IDS is experimentally tested on collected real-time data using OPAL-RT and the results have demonstrated its effectiveness in detecting both outsider and insider attacks at an accuracy of 99.00 %. The use of the DT-CWT improves the detection accuracy compared to other approaches and enables the classification of such attacks from other power disturbances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».