University of Oulu

Network security monitoring and anomaly detection in industrial control system networks

Saved in:
Author: Mantere, Matti1,2,3
Organizations: 1University of Oulu Graduate School
2University of Oulu, Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, Department of Computer Science and Engineering
3University of Oulu, Infotech Oulu
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 0.9 MB)
Persistent link: http://urn.fi/urn:isbn:9789526208152
Language: English
Published: Oulu : University of Oulu, 2015
Publish Date: 2015-05-19
Thesis type: Doctoral Dissertation
Defence Note: Academic dissertation to be presented with the assent of the Doctoral Training Committee of Technology and Natural Sciences of the University of Oulu for public defence in Auditorium TS101, Linnanmaa, on 29 May 2015, at 12 noon
Tutor: Professor Juha Röning
Reviewer: Professor Stephane Maag
Professor Ana Rosa Cavalli
Opponent: Professor Antonio Lioy
Description:

Abstract

Industrial control system (ICS) networks used to be isolated environments, typically separated by physical air gaps from the wider area networks. This situation has been changing and the change has brought with it new cybersecurity issues. The process has also exacerbated existing problems that were previously less exposed due to the systems’ relative isolation. This process of increasing connectivity between devices, systems and persons can be seen as part of a paradigm shift called the Internet of Things (IoT). This change is progressing and the industry actors need to take it into account when working to improve the cybersecurity of ICS environments and thus their reliability. Ensuring that proper security processes and mechanisms are being implemented and enforced on the ICS network level is an important part of the general security posture of any given industrial actor.

Network security and the detection of intrusions and anomalies in the context of ICS networks are the main high-level research foci of this thesis. These issues are investigated through work on machine learning (ML) based anomaly detection (AD). Potentially suitable features, approaches and algorithms for implementing a network anomaly detection system for use in ICS environments are investigated.

After investigating the challenges, different approaches and methods, a proof-ofconcept (PoC) was implemented. The PoC implementation is built on top of the Bro network security monitoring framework (Bro) for testing the selected approach and tools. In the PoC, a Self-Organizing Map (SOM) algorithm is implemented using Bro scripting language to demonstrate the feasibility of using Bro as a base system. The implemented approach also represents a minimal case of event-driven machine learning anomaly detection (EMLAD) concept conceived during the research.

The contributions of this thesis are as follows: a set of potential features for use in machine learning anomaly detection, proof of the feasibility of the machine learning approach in ICS network setting, a concept for event-driven machine learning anomaly detection, a design and initial implementation of user configurable and extendable machine learning anomaly detection framework for ICS networks.

see all

Tiivistelmä

Kehittyneet yhteiskunnat käyttävät teollisuuslaitoksissaan ja infrastruktuuriensa operoinnissa monimuotoisia automaatiojärjestelmiä. Näiden automaatiojärjestelmien tieto- ja kyberturvallisuuden tila on hyvin vaihtelevaa. Laitokset ja niiden hyödyntämät järjestelmät voivat edustaa usean eri aikakauden tekniikkaa ja sisältää useiden eri aikakauden heikkouksia ja haavoittuvaisuuksia.

Järjestelmät olivat aiemmin suhteellisen eristyksissä muista tietoverkoista kuin omista kommunikaatioväylistään. Tämä automaatiojärjestelmien eristyneisyyden heikkeneminen on luonut uuden joukon uhkia paljastamalla niiden kommunikaatiorajapintoja ympäröivälle maailmalle. Nämä verkkoympäristöt ovat kuitenkin edelleen verrattaen eristyneitä ja tätä ominaisuutta voidaan hyödyntää niiden valvonnassa. Tässä työssä esitetään tutkimustuloksia näiden verkkojen turvallisuuden valvomisesta erityisesti poikkeamien havainnoinnilla käyttäen hyväksi koneoppimismenetelmiä. Alkuvaiheen haasteiden ja erityispiirteiden tutkimuksen jälkeen työssä käytetään itsejärjestyvien karttojen (Self-Organizing Map, SOM) algoritmia esimerkkiratkaisun toteutuksessa uuden konseptin havainnollistamiseksi. Tämä uusi konsepti on tapahtumapohjainen koneoppiva poikkeamien havainnointi (Event-Driven Machine Learning Anomaly Detection, EMLAD).

Työn kontribuutiot ovat seuraavat, kaikki teollisuusautomaatioverkkojen kontekstissa: ehdotus yhdeksi anomalioiden havainnoinnissa käytettävien ominaisuuksien ryhmäksi, koneoppivan poikkeamien havainnoinnin käyttökelpoisuuden toteaminen, laajennettava ja joustava esimerkkitoteutus uudesta EMLAD-konseptista toteutettuna Bro NSM työkalun ohjelmointikielellä.

see all

Series: Acta Universitatis Ouluensis. C, Technica
ISSN: 0355-3213
ISSN-E: 1796-2226
ISSN-L: 0355-3213
ISBN: 978-952-62-0815-2
ISBN Print: 978-952-62-0814-5
Issue: 528
Subjects:
Copyright information: © University of Oulu, 2015. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited.