MIL-STD-1553, a standard that defines a communication bus for interconnected devices, is widely used in military and aerospace avionic platforms. Due to its lack of security mechanisms, MIL-STD-1553 is exposed to cyber threats. The methods previously proposed to address these threats are very limited, resulting in the need for more advanced techniques. Inspired by the defense in depth principle, we propose AnoMili, a novel protection system for the MIL-STD-1553 bus, which consists of: (i) a physical intrusion detection mechanism that detects unauthorized devices connected to the 1553 bus, even if they are passive (sniffing), (ii) a device fingerprinting mechanism that protects against spoofing attacks (two approaches are proposed: prevention and detection), (iii) a context-based anomaly detection mechanism, and (iv) an anomaly explanation engine responsible for explaining the detected anomalies in real time. We evaluate AnoMili's effectiveness and practicability in two real 1553 hardware-based testbeds. The effectiveness of the anomaly explanation engine is also demonstrated. All of the detection and prevention mechanisms employed had high detection rates (over 99.45%) with low false positive rates. The context-based anomaly detection mechanism obtained perfect results when evaluated on a dataset used in prior work.


翻译:MIL-STD-1553是界定连接装置通信总线的标准,在军用和航空航天航空平台中广泛使用。由于缺乏安全机制,MIL-STD-1553面临网络威胁。以前提出的应对这些威胁的方法非常有限,导致需要更先进的技术。在深入原则的启发下,我们提议AnoMili,这是MIL-STD-1553总线的新的保护系统,包括:(一) 物理入侵探测机制,探测与1553年总线相连的未经授权装置,即使这些装置是被动的(吸入);(二) 设备指纹识别机制,保护免受潜伏攻击(提出了两种办法:预防和检测);(三) 基于背景的异常探测机制,以及(四) 异常解释引擎,负责实时解释所检测到的异常。我们评估AnoMili在两个真实的1553年硬基试床中的有效性和可行性。还演示了异常解释引擎的有效性。所有探测和预防机制在使用之前的检测率方面都采用了一种精确的检测率(9-945年),使用了一种精确的数据。所有探测和预防机制都使用了一种精确的精确率。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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