Scada Security: Machine Learning Concepts for Intrusion Detection and Prevention
Dieses Buch bietet Einblicke in Fragen der SCADA-Sicherheit.
In Kapitel 1 wird erörtert, wie potenzielle Angriffe auf traditionelle IT-Systeme auch auf SCADA-Systeme möglich sind. Kapitel 2 enthält Hintergrundinformationen über SCADA-Systeme, ihre Architekturen und Hauptkomponenten.
In Kapitel 3 beschreiben die Autoren SCADAVT, ein auf Virtualisierungstechnologie basierendes Framework für ein SCADA-Sicherheitstestbed. In Kapitel 4 wird ein Ansatz namens kNNVWC vorgestellt, um die k-ächsten Nachbarn in großen und hochdimensionalen Daten zu finden. Kapitel 5 beschreibt einen Ansatz namens SDAD zur Extraktion von auf Nähe basierenden Erkennungsregeln aus unmarkierten SCADA-Daten, der auf einer Clustering-Technik basiert.
In Kapitel 6 untersuchen die Autoren einen Ansatz namens GATUD, der einen globalen und effizienten Schwellenwert für Anomalien findet. Das Buch schließt mit einer Zusammenfassung der Beiträge dieses Buches zum bestehenden Forschungsstand und schlägt mögliche Richtungen für die zukünftige Forschung vor.
| ISBN: | 9781119606031 |
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| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 224 |
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