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Autonome Anomalieerkennung in SCADA-Netzwerken

by Chukwunenye Amadi
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786209587870
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Verlag Unser Wissen
  • Publisher Imprint: Verlag Unser Wissen
  • Publication Date:
  • Pages: 60
  • Original Price: GBP 38.19
  • Language: German
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 96 grams
  • BISAC Subject(s): Networking / General

Diese Forschung befasst sich mit der wachsenden Anf�lligkeit veralteter SCADA-Netzwerke in kritischen Infrastrukturen gegen�ber hochentwickelten cyber-physischen Angriffen. Diese Systeme, die h�ufig ungesicherte Protokolle wie Modbus und DNP3 verwenden, sind durch herk�mmliche, signaturbasierte Intrusion-Detection-Systeme unzureichend gesch�tzt. Diese Studie schl�gt ein autonomes Framework zur Anomalieerkennung vor, das Deep Learning nutzt, um Bedrohungen in Echtzeit zu identifizieren. Durch die Analyse von Betriebsdaten erlernen Modelle wie der LSTM-Autoencoder normale Verhaltensmuster und melden Abweichungen mit hoher Genauigkeit. Das entwickelte System zeigt eine �berlegene Leistung bei der Erkennung von getarnten Angriffen wie False Data Injection und Befehlsmanipulation, wodurch die Erkennungslatenz erheblich reduziert wird. Dieser datengesteuerte Ansatz bietet einen proaktiven Sicherheitsmechanismus, der die Systemresilienz ohne kostspielige Infrastruktur-Upgrades erh�ht. Er stellt einen entscheidenden Schritt hin zu einer intelligenten, adaptiven Verteidigung dar, um wesentliche Dienste gegen sich entwickelnde Cyber-Bedrohungen zu sch�tzen und die Betriebskontinuit�t und Sicherheit zu gew�hrleisten. Das Framework integriert kontinuierliche Lernfunktionen, die es erm�glichen, sich an neue Bedrohungen und Verkehrsmuster anzupassen. Experimentelle Bewertung �ber Simulationen hinweg.

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