Evaluation of Anomaly Detection Based on Classification in Relation to SCADA
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F17%3A63516929" target="_blank" >RIV/70883521:28140/17:63516929 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/MILTECHS.2017.7988779" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/MILTECHS.2017.7988779</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/MILTECHS.2017.7988779" target="_blank" >10.1109/MILTECHS.2017.7988779</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Evaluation of Anomaly Detection Based on Classification in Relation to SCADA
Popis výsledku v původním jazyce
The accelerating development of information and communication technologies have an eminent influence on contemporary society. As a result, we have an opportunity to increase our effectiveness. However, there is a drawback. Contemporary systems becoming much more interconnected and opened. However, it negatively affects cyber security of Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems. Therefore, the reliable security system must be applied in order to increase system resilience. The article deals with widely used systems for intrusion detection (IDS). These systems are an indispensable basis for cyber security of every organization. The aim of the article is to evaluate an anomaly detection predictive models based on classification.
Název v anglickém jazyce
Evaluation of Anomaly Detection Based on Classification in Relation to SCADA
Popis výsledku anglicky
The accelerating development of information and communication technologies have an eminent influence on contemporary society. As a result, we have an opportunity to increase our effectiveness. However, there is a drawback. Contemporary systems becoming much more interconnected and opened. However, it negatively affects cyber security of Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems. Therefore, the reliable security system must be applied in order to increase system resilience. The article deals with widely used systems for intrusion detection (IDS). These systems are an indispensable basis for cyber security of every organization. The aim of the article is to evaluate an anomaly detection predictive models based on classification.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/VI20172019054" target="_blank" >VI20172019054: Analytický programový modul pro hodnocení odolnosti v reálném čase z hlediska konvergované bezpečnosti</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ICMT 2017 - 6th International Conference on Military Technologies
ISBN
978-1-5386-1988-9
ISSN
—
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
330-334
Název nakladatele
University of Defence
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
31. 5. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—