[1F5-GS-10] AI応用：異常検知1

[1F5-GS-10-05] 産業用制御システム(ICS)における通信異常検知モデル運用手法の検討

〇寺本 泰大¹、山田 真徳¹、山中 友貴¹、中嶋 良彰¹ (1. 日本電信電話株式会社 社会情報研究所 )

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キーワード：機械学習、セキュリティ、BERT

産業用制御システム(ICS)へのサイバー攻撃は増加傾向にあり、特に制御用通信に含まれる制御コマンドやセンサーデータの改ざんによる物理的被害が社会的な脅威となっている。制御命令に含まれるデータの正常範囲は環境によって異なるため、AutoEncoder等の自己符号化器を用いたアノマリ型異常検知が注目されている。一方、アノマリ型異常検知においては学習データに不要なデータが混入しないよう細心の注意を払う必要があるものの、ICS環境の通信データには膨大な量の制御通信が含まれていることや、監視対象が通信ペイロードに含まれる制御コマンドのパラメータにも及ぶことにより、システム運用者が学習データに含まれる通信を1つずつ確認しながら正常性を判断して異常データを排除することは現実的ではない。本論文では、制御通信パケットをBERTにより特徴ベクトル化し、半教師あり学習により、学習データに含まれる正常外の通信データを効率良く排除する方法を提案し、実験により有効性を確認した。