Resumen

El sistema de detección y prevención de intrusiones detecta actividades maliciosas que ocurren en los sistemas SCADA en tiempo real. Este sistema tiene un problema sin una solución profunda. El desafío de la detección de intrusiones existente es la precisión en el proceso de detectar las anomalías. En SCADA, los datos de las turbinas eólicas son modificados por los intrusos y se proporcionan detalles falsificados al servidor. Para superar esto, se utiliza un sistema de detección de intrusiones sesgado para detectar la intrusión con fecha, hora y ubicación de archivo encriptados con tasas de falsos positivos y falsos negativos más bajas y, por lo tanto, prevenir que el sistema SCADA sufra más intrusiones. Se realiza en tres fases. Primero, se utiliza la Optimización de Lobos Grises Modificada (MGWO) para extraer las características necesarias para la clasificación y encontrar el mejor peso. Segundo, se utiliza la Máquina de Aprendizaje Extremo basada en Entropía (EELM) para extraer las características y detectar los

• Materias:Cifrados de bloques Seguridad cibernética Malware Ocultación de datos Cifrado homomórfico
• Subjects:Block ciphers Cyber security Malware Data hiding Homomorphic encryption
• Palabras claves:Detección de intrusos; Sistema de prevención; Sistemas SCADA; Anomalías; Datos de turbinas eólicas; Datos cifrados.
• Keywords:Intrusion detection; Prevention system; SCADA systems; Anomalies; Wind turbine data; Encrypted data