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Anomaly Detection for Industrial Control System Based on Autoencoder Neural NetworkDetección de anomalías para sistemas de control industrial basada en una red neuronal autoencoder.

Resumen

A medida que el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) se desarrolla rápidamente, la computación en la nube y la computación de niebla se convierten en medidas efectivas para resolver algunos problemas, por ejemplo, recursos informáticos limitados y el aumento de la latencia de red. Los Sistemas de Control Industrial (ICS) juegan un papel clave en el desarrollo de IIoT, cuya seguridad afecta a todo el IIoT. Los ICS involucran muchos aspectos, como los sistemas de suministro de agua y servicios públicos de electricidad, que están estrechamente relacionados con la vida de las personas. Los ICS están conectados a Internet y expuestos en el ciberespacio en lugar de estar aislados del exterior en los últimos años. Como resultado, aumenta el riesgo de sufrir ataques. Para proteger estos activos, los sistemas de detección de intrusiones (IDS) han recibido mucha atención. Como un tipo de detección de intrusos, la detección de anomalías proporciona la capacidad de detectar ataques desconocidos en comparación con las técnicas basadas

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