Resumen

La seguridad de los sistemas de control industrial (SCI) ha recibido mucha atención en los últimos años. Los SCI solían ser redes cerradas. Pero con el desarrollo de las tecnologías de la información, los SCI se han conectado a Internet, aumentando el potencial de ciberataques. Debido a que los SCI están tan estrechamente vinculados a la vida humana, cualquier daño a ellos podría tener implicaciones desastrosas. Como técnica de protección, se han realizado muchos estudios de sistemas de detección de intrusiones (IDS). Sin embargo, debido al entorno de red complicado y a los medios de ataque en aumento, es difícil cubrir todas las clases de ataque, la mayoría de las técnicas de clasificación existentes son difíciles de implementar en un entorno real ya que no pueden lidiar con el problema del conjunto abierto. Proponemos una metodología novedosa basada en redes neuronales artificiales para resolver este problema. Nuestro método propuesto puede clasificar clases conocidas y detectar clases desconocidas. Realizamos investigaciones desde dos puntos de vista. Por un lado, utilizamos la capa

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Seguridad; Sistemas de control industrial; Ciberataques; Sistema de detección de intrusos; Red neuronal artificial; Técnicas de clasificación
• Keywords:Security; Industrial control systems; Cyberattacks; Intrusion detection system; Artificial neural network; Classification techniques