Detekcija kibernetskih napada na sisteme za upravljanje proizvodnim resursima
Detection of cyber-attacks on systems for manufacturing equipment control
2023
Authors
Nedeljković, DušanContributors
Jakovljević, ŽivanaMiljković, Zoran
Živanović, Saša
Slavković, Nikola
Petrović, Milica
Nikolić, Mladen
Doctoral thesis (Published version)
Metadata
Show full item recordAbstract
Integracija kibernetsko-fizičkih sistema (engl. Cyber-Physical Systems – CPS) u industrijski internet stvari predstavlja osnovu za prelazak sa centralizovanih na distribuirane sisteme upravljanja u okviru kojih se upravljački zadaci raspodeljuju na različite uređaje, a celokupan zadatak upravljanja realizuje kroz njihov sinhronizovani rad i stalnu razmenu informacija. Sveprisutna komunikacija između elemenata industrijskih sistema upravljanja (engl. Industrial Control Systems – ICS) kao i njihovo povezivanje na globalnu mrežu otvaraju prostor za različite kibernetske napade koji pored ekonomskih posledica i katastrofalnih oštećenja opreme mogu imati i negativne uticaje na životnu sredinu i bezbednost na radu.
U fokusu ove doktorske disertacije je problem detekcije kibernetskih napada na komunikacione veze između CPS u okviru sistema za kontinualno upravljanje proizvodnim resursima. U radu je predložena metodologija za kreiranje sistema za detekciju napada koja je zasnovana na princip...ima samonadgledanog učenja i kreiranju autoregresionih modela podataka koji se razmenjuju između uređaja u normalnim uslovima rada (bez napada) korišćenjem različitih tehnika mašinskog učenja. Metodologija vrši automatski izbor svih parametara algoritma za detekciju i uzima u obzir arhitekturu sistema upravljanja i mogućnost implementacije algoritma za detekciju napada na nekom od uređaja u okviru sistema. Može se primeniti kako za sisteme
iz kojih je moguće prikupiti dovoljnu količinu podataka, tako i za sisteme za koje je dostupnost podataka ograničena.
Verifikacija razvijenih sistema za detekciju napada sprovedena je na javno dostupnim skupovima podataka i skupovima podataka dobijenim sa eksperimentalnih instalacija koje su razvijene u okviru disertacije. Izvršena je implementacija i eksperimentalna verifikacija sistema za detekciju napada generisanih korišćenjem razvijenih metoda na kreiranoj instalaciji čime su i u realnim uslovima potvrđene postavljene polazne hipoteze.
Keywords:
sajber bezbednost / industrijski sistemi upravljanja / kibernetsko-fizički sistemi / industrijski internet stvari / kibernetski napadi / sistemi za detekciju napada / mašinsko učenjeSource:
Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet, 2023Funding / projects:
- MISSION4.0 - Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-Based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0 (RS-ScienceFundRS-AI-6523109)
- An innovative ecologically based approach to implementation of intelligent manufacturing systems for production of sheet metal parts (RS-MESTD-Technological Development (TD or TR)-35004)
Collections
Institution/Community
Mašinski fakultetTY - THES AU - Nedeljković, Dušan PY - 2023 UR - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/7678 AB - Integracija kibernetsko-fizičkih sistema (engl. Cyber-Physical Systems – CPS) u industrijski internet stvari predstavlja osnovu za prelazak sa centralizovanih na distribuirane sisteme upravljanja u okviru kojih se upravljački zadaci raspodeljuju na različite uređaje, a celokupan zadatak upravljanja realizuje kroz njihov sinhronizovani rad i stalnu razmenu informacija. Sveprisutna komunikacija između elemenata industrijskih sistema upravljanja (engl. Industrial Control Systems – ICS) kao i njihovo povezivanje na globalnu mrežu otvaraju prostor za različite kibernetske napade koji pored ekonomskih posledica i katastrofalnih oštećenja opreme mogu imati i negativne uticaje na životnu sredinu i bezbednost na radu. U fokusu ove doktorske disertacije je problem detekcije kibernetskih napada na komunikacione veze između CPS u okviru sistema za kontinualno upravljanje proizvodnim resursima. U radu je predložena metodologija za kreiranje sistema za detekciju napada koja je zasnovana na principima samonadgledanog učenja i kreiranju autoregresionih modela podataka koji se razmenjuju između uređaja u normalnim uslovima rada (bez napada) korišćenjem različitih tehnika mašinskog učenja. Metodologija vrši automatski izbor svih parametara algoritma za detekciju i uzima u obzir arhitekturu sistema upravljanja i mogućnost implementacije algoritma za detekciju napada na nekom od uređaja u okviru sistema. Može se primeniti kako za sisteme iz kojih je moguće prikupiti dovoljnu količinu podataka, tako i za sisteme za koje je dostupnost podataka ograničena. Verifikacija razvijenih sistema za detekciju napada sprovedena je na javno dostupnim skupovima podataka i skupovima podataka dobijenim sa eksperimentalnih instalacija koje su razvijene u okviru disertacije. Izvršena je implementacija i eksperimentalna verifikacija sistema za detekciju napada generisanih korišćenjem razvijenih metoda na kreiranoj instalaciji čime su i u realnim uslovima potvrđene postavljene polazne hipoteze. T2 - Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet T1 - Detekcija kibernetskih napada na sisteme za upravljanje proizvodnim resursima T1 - Detection of cyber-attacks on systems for manufacturing equipment control UR - https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_7678 ER -
@phdthesis{ author = "Nedeljković, Dušan", year = "2023", abstract = "Integracija kibernetsko-fizičkih sistema (engl. Cyber-Physical Systems – CPS) u industrijski internet stvari predstavlja osnovu za prelazak sa centralizovanih na distribuirane sisteme upravljanja u okviru kojih se upravljački zadaci raspodeljuju na različite uređaje, a celokupan zadatak upravljanja realizuje kroz njihov sinhronizovani rad i stalnu razmenu informacija. Sveprisutna komunikacija između elemenata industrijskih sistema upravljanja (engl. Industrial Control Systems – ICS) kao i njihovo povezivanje na globalnu mrežu otvaraju prostor za različite kibernetske napade koji pored ekonomskih posledica i katastrofalnih oštećenja opreme mogu imati i negativne uticaje na životnu sredinu i bezbednost na radu. U fokusu ove doktorske disertacije je problem detekcije kibernetskih napada na komunikacione veze između CPS u okviru sistema za kontinualno upravljanje proizvodnim resursima. U radu je predložena metodologija za kreiranje sistema za detekciju napada koja je zasnovana na principima samonadgledanog učenja i kreiranju autoregresionih modela podataka koji se razmenjuju između uređaja u normalnim uslovima rada (bez napada) korišćenjem različitih tehnika mašinskog učenja. Metodologija vrši automatski izbor svih parametara algoritma za detekciju i uzima u obzir arhitekturu sistema upravljanja i mogućnost implementacije algoritma za detekciju napada na nekom od uređaja u okviru sistema. Može se primeniti kako za sisteme iz kojih je moguće prikupiti dovoljnu količinu podataka, tako i za sisteme za koje je dostupnost podataka ograničena. Verifikacija razvijenih sistema za detekciju napada sprovedena je na javno dostupnim skupovima podataka i skupovima podataka dobijenim sa eksperimentalnih instalacija koje su razvijene u okviru disertacije. Izvršena je implementacija i eksperimentalna verifikacija sistema za detekciju napada generisanih korišćenjem razvijenih metoda na kreiranoj instalaciji čime su i u realnim uslovima potvrđene postavljene polazne hipoteze.", journal = "Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet", title = "Detekcija kibernetskih napada na sisteme za upravljanje proizvodnim resursima, Detection of cyber-attacks on systems for manufacturing equipment control", url = "https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_7678" }
Nedeljković, D.. (2023). Detekcija kibernetskih napada na sisteme za upravljanje proizvodnim resursima. in Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_7678
Nedeljković D. Detekcija kibernetskih napada na sisteme za upravljanje proizvodnim resursima. in Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet. 2023;. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_7678 .
Nedeljković, Dušan, "Detekcija kibernetskih napada na sisteme za upravljanje proizvodnim resursima" in Univerzitet u Beogradu, Mašinski fakultet (2023), https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_7678 .