Original title: Detekce anomálií v průmyslových řídicích systémech na základě strojového učení
Translated title: Machine Learning-based Anomaly Detection in Industrial Control Systems
Authors: Tsymbal, Kateryna ; Holasová, Eva (referee) ; Pospíšil, Ondřej (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2023
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Hlavním cílem této diplomové práci je navržení systému detekce anomálií a narušení v průmyslových řídících systémech s pomocí strojového učení. Teoretická část práce poskytuje základní teoretický přehled o průmyslových řídicích systémech a jejich bezpečnosti. Dále jsou zmíněny poznatky o technikách detekce anomálií a možných výzvách v této oblasti. V poslední řadě byla v teoretické části provedena rešerše různých řešení detekce anomálií v průmyslových řídících systémech pomocí strojového učení. V praktické části jsou aplikovány algoritmy strojového učení na zvolenou datovou sadu HAI. Na závěr jsou shrnuty poznatky o vhodnosti užitých algoritmů a možnosti dalšího výzkumu. Účelem této diplomové práce je zvýšení bezpečnosti průmyslových řídicích systémů, a výsledky mohou sloužit jako podklad pro budoucí vývoj účinnějších metod detekce anomálií v této oblasti. The main goal of this thesis is to design a system for anomaly and intrusion detection in industrial control systems using machine learning. The theoretical part of the thesis provides a basic theoretical overview of industrial control systems and their security. Furthermore, knowledge about anomaly detection techniques and potential challenges in this area are discussed. Lastly, the theoretical part has reviewed various solutions for anomaly detection in industrial control systems using machine learning. In the practical part, machine learning algorithms are applied to the selected HAI dataset. Finally, the findings on the suitability of the used algorithms and the possibilities for further research are summarized. The purpose of this thesis is to improve the security of industrial control systems, and the results can serve as a basis for the future development of more effective methods for anomaly detection in this area.
Keywords: Anomaly detection; artificial intelligence; automation; binary classification; HAI dataset; industrial control systems; machine learning; PLC; process data; SCADA; security.; Automatizace; bezpečnost; binární klasifikace; datová sada HAI; detekce anomálií; PLC; procesní data; průmyslové řídící systémy; SCADA; strojové učení; umělá inteligence.

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/210106

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-526609


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses