Sicurezza Scada: Concetti di apprendimento automatico per il rilevamento e la prevenzione delle intrusioni

Titolo originale:

Scada Security: Machine Learning Concepts for Intrusion Detection and Prevention

Contenuto del libro:

Questo libro fornisce approfondimenti sui temi della sicurezza degli SCADA.

Il Capitolo 1 illustra come i potenziali attacchi contro l'IT tradizionale possano essere possibili anche contro i sistemi SCADA. Il Capitolo 2 fornisce informazioni di base sui sistemi SCADA, le loro architetture e i loro componenti principali.

Nel Capitolo 3, gli autori descrivono SCADAVT, un framework per un testbed di sicurezza SCADA basato sulla tecnologia di virtualizzazione. Il Capitolo 4 introduce un approccio chiamato kNNVWC per trovare i k-nearest neighbours in dati di grandi dimensioni e ad alta dimensionalità. Il Capitolo 5 descrive un approccio chiamato SDAD per estrarre regole di rilevamento basate sulla prossimità, da dati SCADA non etichettati, basandosi su una tecnica di clustering.

Nel Capitolo 6, gli autori esplorano un approccio chiamato GATUD che trova una soglia di anomalia globale ed efficiente. Il libro si conclude con una sintesi dei contributi apportati da questo libro al corpus di ricerca esistente e suggerisce possibili direzioni per la ricerca futura.