Resumen

Los sistemas de control industrial (ICS, por sus siglas en inglés) involucran muchas industrias clave, que una vez atacadas causarán pérdidas graves. Sin embargo, los métodos tradicionales de defensa pasiva en ciberseguridad tienen dificultades para hacer frente de manera efectiva a amenazas cada vez más complejas; un grafo de conocimiento es una nueva idea para analizar y procesar datos en el análisis de ciberseguridad. Proponemos un nuevo marco general de defensa de seguridad de redes de control industrial basado en datos, que integra datos de amenazas fragmentados de múltiples fuentes con un diseño de red industrial mediante un grafo de conocimiento en ciberseguridad. Para correlacionar mejor los datos y construir un grafo de conocimiento, proponemos un modelo de extracción de relaciones supervisado a distancia, ResPCNN-ATT; está basado en una red neuronal convolucional residual profunda y un mecanismo de atención, reduce la influencia de datos ruidosos en la supervisión a distancia y extrae mejor características semánticas profundas en oraciones utilizando residuos prof

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Sistemas de control industrial; Ciberseguridad; Gráfico de conocimiento; Defensa basada en datos; Modelo ResPCNN-ATT; Gráfico de conocimiento de ciberseguridad
• Keywords:Industrial control systems; Cybersecurity; Knowledge graph; Data-driven defense; ResPCNN-ATT model; Cybersecurity knowledge graph