A Data Extraction Method for Anomaly Detection in Naval Systems

Autor: Clet Boudehenn, Abdel Boudraa, Jean-Christophe Cexus
Přispěvatelé: Lab-STICC_ENSTAB_CID_TOMS, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Ecole Navale, Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL), Ecole Navale (EN)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: 2020 International Conference on Cyber Situational Awareness, Data Analytics and Assessment (CyberSA)
2020 International Conference on Cyber Situational Awareness, Data Analytics and Assessment (CyberSA), Jun 2020, Dublin, Ireland. pp.1-4, ⟨10.1109/CyberSA49311.2020.9139656⟩
CyberSA
DOI: 10.1109/CyberSA49311.2020.9139656⟩
Popis: International audience; With the growth of Cyber-Physical Systems, new security challenges have emerged. Over the past few years, Naval systems have seen an increase of the deployment of Intrusion Detection Systems (IDS) to ensure the security of Programmable Logic Controller and Industrial Control System due to a plenty of vulnerabilities. In this context, several methods have been developed to effectively detect anomalies and intrusions such as cyber and physical alerts. Those methods need to be managed powerfully in order to increase anomaly detection in the cybernetic flows within naval systems. In this paper, we present a new strategy to generate meta data of naval cybernetics flows to illustrate vulnerabilities of naval systems. An anomaly detection method based on Teager-Kaiser operator is developed to show such vulnerabilities by analysing the collected time series. Simulations of three scenarios are provided to validate the new approach in Naval systems. The obtained results show the interest of the proposed naval anomaly detection strategy.
Databáze: OpenAIRE