SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:61015403-48e4-4d48-98be-848327e94d51"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:61015403-48e4-4d48-98be-848327e94d51" > Intrusion Detection...

Intrusion Detection in Industrial Networks via Data Streaming

Butun, Ismail, 1981 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Almgren, Magnus, 1972 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Gulisano, Vincenzo Massimiliano, 1984 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa fler...
Papatriantafilou, Marina, 1966 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2020-07-01
2020
Engelska.
Ingår i: Industrial IoT: Challenges, Design Principles, Applications, and Security. - Cham : Springer International Publishing. ; , s. 213-238
  • Bokkapitel (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Given the increasing threat surface of industrial networks due to distributed, Internet-of-Things (IoT) based system architectures, detecting intrusions in  Industrial IoT (IIoT) systems is all the more important, due to the safety implications of potential threats. The continuously generated data in such systems form both a challenge but also a possibility: data volumes/rates are high and require processing and communication capacity but they contain information useful for system operation and for detection of unwanted situations. In this chapter we explain that  stream processing (a.k.a. data streaming) is an emerging useful approach both for general applications and for intrusion detection in particular, especially since it can enable data analysis to be carried out in the continuum of edge-fog-cloud distributed architectures of industrial networks, thus reducing communication latency and gradually filtering and aggregating data volumes. We argue that usefulness stems also due to  facilitating provisioning of agile responses, i.e. due to potentially smaller latency for intrusion detection and hence also improved possibilities for intrusion mitigation. In the chapter we outline architectural features of IIoT networks, potential threats and examples of state-of-the art intrusion detection methodologies. Moreover, we give an overview of how leveraging distributed and parallel execution of streaming applications in industrial setups can influence the possibilities of protecting these systems. In these contexts, we give examples using electricity networks (a.k.a. Smart Grid systems). We conclude that future industrial networks, especially their Intrusion Detection Systems (IDSs), should take advantage of data streaming concept by decoupling semantics from the deployment.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorteknik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Engineering (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Annan data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Other Computer and Information Science (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

data streaming
intrusion detection
edge computing

Publikations- och innehållstyp

kap (ämneskategori)
vet (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Butun, Ismail, 1 ...
Almgren, Magnus, ...
Gulisano, Vincen ...
Papatriantafilou ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datorteknik
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Annan data och i ...
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Datorsystem
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola

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