Su arıtma ve dağıtma sistemlerine yönelik optimal çekişmeli saldırı tasarımı ve savunma mekanizması

Endüstriyel kontrol sistemlerinin güvenliğini artırmak amacıyla, su arıtma (SWaT) ve su dağıtma (WADI) sistemlerinde aykırılık tespiti üzerine odaklanılmıştır. Bu çalışmada, SWaT ve WADI sistemlerinde meydana gelebilecek aykırılıkları tespit etmek için CNN-LSTM modeli kullanılmaktadır. Modelin performansı kesinlik, duyarlılık, F1-skoru ve yanlış pozitif oranı gibi metriklerle değerlendirilmektedir. Tezin ikinci aşamasında, SWaT ve WADI sistemlerine yönelik eyleyici ve sensör saldırıları gerçekleştirilmiş, bu aşamada tek nokta, süreç bazlı ve tüm süreç saldırıları ayrıntılı olarak incelenmiştir. Süreç bazlı değişken ve sabit genlikli sensör saldırılarının etkileri de detaylandırılmıştır. Kural denetçisinin performansı analiz edilerek sistem güvenliğini artırmaya yönelik önemli bulgular elde edilmiştir. Çalışmanın özgün katkısı, optimize edilmiş çekişmeli makine öğrenmesi çerçevesi olan OptAML'nin geliştirilmesidir. Bu çerçeve, optimal pertürbasyonlar üreterek literatürde yüksek performans veren CNN-LSTM modelinin performansını düşürebileceğini ortaya koymaktadır. Çekişmeli eğitim (AT), savunma mekanizması olarak kullanılmıştır. AT, modelin performansını iyileştirmiş ve sistemin dayanıklılığını önemli ölçüde artırmıştır.