Digital twins for industrial control systems have gained significant interest over recent years. This attention is mainly because of the advanced capabilities offered by digital twins in the areas of simulation, optimization, and predictive maintenance. Some recent studies discuss the possibility of using digital twins for intrusion detection in industrial control systems. To this end, this thesis aims to propose a security framework for industrial control systems including its digital twin for security monitoring and a machine learning-based intrusion detection system for real-time intrusion detection. The digital twin solution used in this study is a standalone simulation of an industrial filling plant available as open-source. After thoroughly evaluating the implementation aspects of the existing knowledge-driven open-source digital twin solutions of industrial control systems, this solution is chosen. The cybersecurity analysis approach utilizes this digital twin to model and execute different realistic process-aware attack scenarios and generate a training dataset reflecting the process measurements under normal operations and attack scenarios. A total of 23 attack scenarios are modelled and executed in the digital twin and these scenarios belong to four different attack types, naming command injection, network DoS, calculated measurement injection, and naive measurement injection. Furthermore, the proposed framework also includes a machine learning-based intrusion detection system. This intrusion detection system is designed in two stages. The first stage involves an offline evaluation of the performance of eight different supervised machine learning algorithms on the labelled dataset. In the second stage, a stacked ensemble classifier model that combines the best performing supervised algorithms on different training dataset labels is modelled as the final machine learning model. This stacked ensemble model is trained offline using the labelled dataset and then used for classifying the incoming data samples from the digital twin during the live operation of the system. The results show that the designed intrusion detection system is capable of detecting and classifying intrusions in near real-time (0.1 seconds). The practicality and benefits of the proposed digital twin-based security framework are also discussed in this work. / Digitala tvillingar för industriella styrsystem har fått ett betydande intresse under de senaste åren. Denna uppmärksamhet beror främst på de avancerade möjligheter som digitala tvillingar erbjuder inom simulering, optimering och förutsägbart underhåll. Några färska studier diskuterar möjligheten att använda digitala tvillingar för intrångsdetektering i industriella styrsystem. För detta ändamål syftar denna avhandling till att föreslå ett säkerhetsramverk för industriella styrsystem inklusive dess digitala tvilling för säkerhetsövervakning och ett maskininlärningsbaserat intrångsdetekteringssystem för intrångsdetektering i realtid. Den digitala tvillinglösningen som används i denna studie är en fristående simulering av en industriell fyllningsanläggning som finns tillgänglig som öppen källkod. Efter noggrann utvärdering av implementeringsaspekterna för de befintliga kunskapsdrivna digitala tvillinglösningarna med öppen källkod för industriella styrsystem, väljs denna lösning. Cybersäkerhetsanalysmetoden använder denna digitala tvilling för att modellera och exekvera olika realistiska processmedvetna attackscenarier och generera en utbildningsdataset som återspeglar processmätningarna under normala operationer och attackscenarier. Totalt 23 angreppsscenarier modelleras och utförs i den digitala tvillingen och dessa scenarier tillhör fyra olika angreppstyper, namnskommandoinjektion, nätverks -DoS, beräknad mätinjektion och naiv mätinjektion. Dessutom innehåller det föreslagna ramverket också ett maskininlärningsbaserat system för intrångsdetektering. Detta intrångsdetekteringssystem är utformat i två steg. Det första steget innebär en offline -utvärdering av prestanda för åtta olika algoritmer för maskininlärning övervakad på den märkta datauppsättningen. I det andra steget modelleras en staplad ensemble -klassificerarmodell som kombinerar de bäst presterande övervakade algoritmerna på olika etiketter för utbildningsdataset som den slutliga modellen för maskininlärning. Denna staplade ensemblemodell tränas offline med hjälp av den märkta datauppsättningen och används sedan för att klassificera inkommande dataprover från den digitala tvillingen under systemets levande drift. Resultaten visar att det konstruerade intrångsdetekteringssystemet kan upptäcka och klassificera intrång i nära realtid (0,1 sekunder). Det praktiska och fördelarna med den föreslagna digitala tvillingbaserade säkerhetsramen diskuteras också i detta arbete.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-308842 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Varghese, Seba |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:903 |
Page generated in 0.003 seconds