Scen-scada securıty: an enhanced osprey optımızatıon-based cyber attack detectıon model ın supervısory control and data acquısıtıon system usıng serıal cascaded ensemble network
Scen-scada security: an enhanced osprey optimization-based cyber attack detection model in supervisory control and data acquisition system using serial cascaded ensemble network
- Tez No: 1000864
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Denetleyici Kontrol ve Veri Toplama (SCADA) sistemlerinin önemli bir rolü, bilgi ve iletişim teknolojisinin (BİT) cihazları birbirine bağlamak için kullanıldığı ve sistem karmaşıklığını artırdığı güç sistemi işletimini desteklemektir. SCADA sistemlerinin birbirine bağlanması nedeniyle karmaşıklık artar ve siber güvenlik açıkları olasılığı ortaya çıkar. Ayrıca, eski cihazlara sahip SCADA ağları, ciddi siber güvenlik açık noktaları sağlayan yerleşik siber güvenlik önlemlerinden etkilenir. Yerel alan ağlarının ve İnternet Protokolü (IP) tabanlı tescilli sistemlerin benimsenmesiyle, kötü niyetli veya yetkisiz kullanıcılar dış kaynaklardan bilgilere erişebilir ve bu nedenle SCADA sistemleri karmaşık saldırılara karşı zayıflar. SCADA sistemleri, hizmet reddi (DoS) ve felaket niteliğindeki arızaların yanı sıra hatalı çalışmayı da dikkate almalıdır; bu durum daha sonra güç sistemindeki operasyonların istikrarını ve güvenliğini tehlikeye atabilir. Bu nedenle, SCADA'da öncelikli konu, güvenilir çalışmayı garanti altına almak için siber güvenliği güçlendirmektir ve sistem istikrarı iletişim bütünlüğüne göre yönetilir. Akıllı şebeke özellikleri, siber saldırıları belirlemek için geleneksel makine öğrenme yaklaşımlarında kullanılmaktadır. Bu nedenle, daha az hesaplama yüküyle verimli ve doğru bir siber saldırı tespit yaklaşımı uygulamak, SCADA'da hala önemli bir araştırma problemidir. Bu araştırma çalışmasında, gelişmiş derin öğrenme teknikleri ve sezgisel algoritma kullanılarak SCADA sisteminde siber saldırı tespiti için yeni ve güvenli bir model geliştirilmiştir. SCADA verileri çeşitli elektrik şebekelerinden toplanmıştır. Bu verilerden elde edilen özellikler en uygun şekilde seçilmiş ve en uygun ağırlıklarla birleştirilerek en uygun ağırlıklı özellikler elde edilmiştir. Ağırlıklı en uygun özellik seçimi, Geliştirilmiş Osprey Optimizasyon Algoritması (EOOA) yardımıyla yapılmıştır. Bu en uygun şekilde seçilen ağırlıklı özellikler, nihai tespit çıktısını elde etmek için Seri Basamaklı Topluluk Ağına (SCEN) verilmiştir. Geliştirilen SCEN, Otomatik Kodlayıcı, Genişletilmiş Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Bi-LSTM) ve Bayes sınıflandırıcısının basamaklandırılmasıyla oluşturulmuştur. SCEN'deki parametreler, yürütülen IOOA kullanılarak ayarlanır. Siber saldırının varlığının veya yokluğunun nihai tespiti bu SCEN tarafından değerlendirilir. Geliştirilen modelin performansı ve etkinliği, çeşitli deneyler yapılarak doğrulanır ve karşılaştırılır.
Özet (Çeviri)
A significant role of Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems is supporting power system operation, where Information and Communication Technology (ICT) is adopted to interconnect the devices, and it increases system complexity. Because of the interconnection of SCADA systems, the complexity is increased, and there is a chance of cyber security vulnerabilities. In addition, the SCADA networks with legacy devices are affected by inbuilt cyber security deliberation that has provided severe cyber security vulnerable points. With the adoption of local-area networks and Internet Protocol (IP)-driven proprietary, malicious or unauthorized user accesses the information from outside sources, and hence, the SCADA systems are weakened by the elaborate attacks. SCADA systems need to deliberate the Denial of Service (DoS) and catastrophic failure as well as maloperation, which may subsequently compromise the stability and safety of the operations in the power system. Therefore, the pertinent priority in SCADA is to strengthen cyber security for guaranteeing reliable operation and also, the system stability is governed with respect to communications integrity. The smart grid features are used in the conventional Machine learning approaches for identifying cyber-attacks. Hence, implementing an efficient and accurate cyber-attack detection approach with less computational overhead is still a crucial research problem in SCADA. So, a novel and secure model for cyber-attack detection in the SCADA system using advanced deep learning techniques together with the heuristic algorithm is executed in this research work. The SCADA data are collected from various power grids. The features from these data are optimally selected and fused with the optimal weights in order to obtain the weighted optimal features. The weighted optimal feature selection is done with the aid of the Enhanced Osprey Optimization Algorithm (EOOA). These optimally selected weighted features are given to the Serial Cascaded Ensemble Network (SCEN) to obtain the final detection output. The developed SCEN is made with the cascading of Autoencoder, Dilated Bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM), and Bayesian classifier. The parameters in the SCEN are tuned using the executed IOOA. The final detection of the presence or absence of a cyber attack is evaluated by this SCEN. The performance and the effectiveness of the developed model are verified and contrasted by conducting various experiments.
Benzer Tezler
- Disiplinlerarası olarak çeviribilim: Sorunlar ve açılımlar
Übersetzungswissenschaft als interdisziplinaritat: Probleme und lösungstendenzen
ARZU DOĞAN
- Plastik enjeksiyon makinesi tasarımı ve imalatı
Plastic injection molding machine design and manufacturing
ASIM ÖZBİLGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiBayburt ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ÇOLAK
- Streptozotosin (stz) ile diyabet oluşturulmuş ratlarda arginaz aktivitesi ve ornitin düzeyindeki degişiklikler
Başlık çevirisi yok
SELDA METİN
- Konuşma gecikmesi olan çocuklarda sosyal becerilerin değerlendirilmesi
Assesment of social skills in childiren with delayed speech
OSMAN GÜNAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Kulak Burun ve BoğazTurgut Özal ÜniversitesiOdyoloji ve Konuşma Bozuklukları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT KAYA
- Tek taşıyıcılı frekans bölmeli çoklu erişim (SC-FDMA) sistemlerinde taşıyıcı frekans kaymasının kestirimi
Estimation of carrier frequency offset in single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) systems
MERVE BALKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR