Asherah Simulator를 활용한 원자력 시설 사이버 공격 시나리오 시뮬레이션 및 이상 탐지 방법 (Simulation of Cyberattack Scenarios on Nuclear Facilities using the Asherah Simulator and A Method for Anomaly Detection)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 23권 / 4호 / 179 ~ 190페이지
· 저자명 : 김성아, 한준서, 최선오

초록

원자력발전소는 물리적 공정과 산업제어시스템이 결합된 고위험 인프라로서, 사이버 공격에 취약하며 이에 대한 실시간 이상 탐지가 중요하다. 본 연구에서는 Asherah Simulator와 OPC-UA Simulation Server 및 Wireshark를 활용하여 원자력발전소의 주요 공정을 모사하고, FW Pump와 SG Level을 대상으로 사이버 공격 시나리오를 설계하였다. Normal Data와 Attack Data를 전처리하여 Dataset을 구축하였고, AI-Based Anomaly Detection Model(TranAD, Bi-LSTM, One-class SVM)에 Normal Data를 학습시키고 Attack Data로 이상 탐지 테스트를 수행하였다. 세 가지 모델의 실험 결과로 성능 Matrix를 평가하였고, 그 중 TranAD 모델이 FW Pump SpeedCmd Attack에서 F1-Score(0.99), FPR(0.005)를, SG Level Setpoint Attack에서 F1-Score(0.99), FPR(0.000)로 가장 우수한 탐지 성능을 보였다.

영어초록

A nuclear power plant, as a high-risk infrastructure combining physical processes and industrial control systems, is vulnerable to Cyberattacks, making real-time anomaly detection crucial. This study simulates key processes using Asherah Simulator, OPC-UA Simulation Server, and Wireshark, designing attack scenarios for the FW Pump and SG Level. After preprocessing Normal and Attack Data, an AI-Based Anomaly Detection Model (TranAD, Bi-LSTM, One-class SVM) was trained and tested. Among the models, TranAD showed the best performance, achieving an F1-Score of 0.99 and FPR of 0.005 in the FW Pump SpeedCmd Attack, and an F1-Score of 0.99 and FPR of 0.000 in the SG Level Setpoint Attack.

참고자료

· 없음