SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-500252"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-500252" > Improve the Securit...

Improve the Security of Industrial Control System : A Fine-Grained Classification Method for DoS Attacks on Modbus/TCP

Zhang, H. (författare)
Min, Y. (författare)
Liu, S. (författare)
visa fler...
Tong, H. (författare)
Li, Y. (författare)
Lv, Z. (författare)
visa färre...
2023-02-28
2023
Engelska.
Ingår i: Mobile Networks and Applications. - : Springer. - 1383-469X .- 1572-8153.
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • With the rapid development of technology, more malicious traffic data brought negative influences on industrial areas. Modbus protocol plays a momentous role in the communications of Industrial Control Systems (ICS), but it’s vulnerable to Denial of Service attacks(DoS). Traditional detection methods cannot perform well on fine-grained detection tasks which could contribute to locating targets of attacks and preventing the destruction. Considering the temporal locality and high dimension of malicious traffic, this paper proposed a Neural Network architecture named MODLSTM, which consists of three parts: input preprocessing, feature recoding, and traffic classification. By virtue of the design, MODLSTM can form continuous stream semantics based on fragmented packets, discover potential low-dimensional features and finally classify traffic at a fine-grained level. To test the model’s performances, some experiments were conducted on industrial and public datasets, and the models achieved excellent performances in comparison with previous work(accuracy increased by 0.71% and 0.07% respectively). The results show that the proposed method has more satisfactory abilities to detect DoS attacks related to Modbus, compared with other works. It could help to build a reliable firewall to address a variety of malicious traffic in diverse situations, especially in industrial environments. © 2023, The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Nyckelord

DDoS
Deep learning
DoS
Fine-grained classification
ICS
Modbus
Classification (of information)
Integrated circuits
Intelligent control
Network architecture
Network security
Semantics
Classification methods
Denialof- service attacks
Fine grained
Industrial control systems
Malicious traffic
Performance
Denial-of-service attack

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Zhang, H.
Min, Y.
Liu, S.
Tong, H.
Li, Y.
Lv, Z.
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Datorsystem
Artiklar i publikationen
Mobile Networks ...
Av lärosätet
Uppsala universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy