Anomaly Detection System Based on Classifier Fusion in ICS Environment
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F17%3A63516931" target="_blank" >RIV/70883521:28140/17:63516931 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Anomaly Detection System Based on Classifier Fusion in ICS Environment
Popis výsledku v původním jazyce
The detection of cyber-attacks has become a crucial task for highly sophisticated systems like industrial control systems (ICS). These systems are an essential part of critical information infrastructure. Therefore, we can highlight their vital role in contemporary society. The effective and reliable ICS cyber defense is a significant challenge for the cyber security community. Thus, intrusion detection is one of the demanding tasks for the cyber security researchers. In this article, we examine classification problem. The proposed detection system is based on supervised anomaly detection techniques. Moreover, we utilized classifiers algorithms in order to increase intrusion detection capabilities. The fusion of the classifiers is the way how to achieve the predefined goal.
Název v anglickém jazyce
Anomaly Detection System Based on Classifier Fusion in ICS Environment
Popis výsledku anglicky
The detection of cyber-attacks has become a crucial task for highly sophisticated systems like industrial control systems (ICS). These systems are an essential part of critical information infrastructure. Therefore, we can highlight their vital role in contemporary society. The effective and reliable ICS cyber defense is a significant challenge for the cyber security community. Thus, intrusion detection is one of the demanding tasks for the cyber security researchers. In this article, we examine classification problem. The proposed detection system is based on supervised anomaly detection techniques. Moreover, we utilized classifiers algorithms in order to increase intrusion detection capabilities. The fusion of the classifiers is the way how to achieve the predefined goal.
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
—
Návaznosti
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju
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
Proceedings 2017 International Conference on Soft Computing, Intelligent System and Information Technology
ISBN
978-1-4673-9899-2
ISSN
—
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
32-38
Název nakladatele
IEEE Computer Society Conference Publishing Services (CPS)
Místo vydání
Washington, DC
Místo konání akce
Denpasar, Bali
Datum konání akce
26. 9. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—