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Detecting Abnormal Behavior in SCADA Networks Using Normal Traffic Pattern Learning

机译：使用正常流量模式学习检测SCADA网络中的异常行为

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SCADA systems have been upgraded from the standard serial bus systems to modern TCP/IP based systems. The Modbus protocol is one of the most widely used protocols in SCADA networks. However, it provides no inherent security mechanisms. Therefore, the Modbus protocol is susceptible to the type of attack that injects false Modbus commands by fabrication or modification. In this paper, we propose an abnormal behavior detection method by using normal traffic pattern learning on Modbus/TCP transactions. Our approach is based on the characteristics of SCADA networks that are likely to have a regular traffic pattern. Most of all, the proposed method is performed according to the analysis of only Modbus/TCP request messages. Therefore, it has the benefit of detecting abnormal behavior on even with the simple traffic pattern learning.
机译：SCADA系统已从标准串行总线系统升级为基于现代TCP / IP的系统。 Modbus协议是SCADA网络中使用最广泛的协议之一。但是，它没有提供固有的安全性机制。因此，Modbus协议容易受到攻击的攻击，这种攻击会通过制造或修改来注入错误的Modbus命令。在本文中，我们提出了一种通过对Modbus / TCP事务使用正常流量模式学习的异常行为检测方法。我们的方法基于可能具有常规流量模式的SCADA网络的特征。最重要的是，该建议方法仅根据对Modbus / TCP请求消息的分析来执行。因此，即使通过简单的交通模式学习，也具有检测异常行为的益处。

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