Scada Security: Conceptos de aprendizaje automático para la detección y prevención de intrusiones

Título original:

Scada Security: Machine Learning Concepts for Intrusion Detection and Prevention

Contenido del libro:

Este libro ofrece una visión de los problemas de seguridad de los sistemas SCADA.

El capítulo 1 analiza cómo los ataques potenciales contra la TI tradicional también pueden ser posibles contra los sistemas SCADA. El capítulo 2 ofrece información general sobre los sistemas SCADA, sus arquitecturas y componentes principales.

En el capítulo 3, los autores describen SCADAVT, un marco para un banco de pruebas de seguridad SCADA basado en la tecnología de virtualización. El capítulo 4 presenta un método denominado kNNVWC para encontrar los vecinos más próximos en datos de gran tamaño y dimensión. El capítulo 5 describe un enfoque denominado SDAD para extraer reglas de detección basadas en la proximidad, a partir de datos SCADA no etiquetados, a partir de una técnica basada en la agrupación.

En el capítulo 6, los autores exploran un enfoque denominado GATUD que encuentra un umbral de anomalía global y eficiente. El libro concluye con un resumen de las contribuciones realizadas por este libro al cuerpo de investigación existente, y sugiere posibles direcciones para futuras investigaciones.