Operasyonel teknolojiler için güvenli mimari tasarımı
Design secure architecture for operational technology
Yazar: MEHMET YAVUZ YAĞCI
Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Siber güvenlik = Cyber security

Özet:
Operasyonel teknolojiler fiziksel çevre ile etkileşime giren veya etkileşime giren diğer cihazları yöneten alt sistemlerden ve cihazlardan oluşmaktadır. PURDUE mimarisi, bilgi teknolojisi (BT) ve operasyonel teknolojiyi (OT) entegre ederek, bu iki farklı teknolojinin güvenli ve uyumlu bir şekilde çalışmasını sağlayan kapsamlı bir mimari yapıdır. Operasyonel teknolojilerde sıklıkla tercih edilen PURDUE mimarisi, segmentasyon, erişim listeleri, güvenlik cihazları vb. gibi bilgi teknolojilerinde kullanılan birçok geleneksel güvenlik prosedürünü barındırmaktadır. Fakat PURDUE mimarisinde operasyonda meydana aksaklıklar ve fiziksel anomali ile sonuçlanan siber saldırılara yönelik bir güvenlik prosedürü bulunmamaktadır. PURDUE mimarisinde geleneksel siber güvenlik prosedürlerine ek olarak fiziksel anomalileri tespit edebilen EA-GAT modelinin eklenmesi, güvenlik seviyesini üst düzeye çıkaran yenilikçi bir mimari oluşturmaktadır. EA-GAT modeli, operasyonel teknolojilerde meydana gelen olayları dinamik bir graf oluşturma yaklaşımıyla modelleyerek sistemdeki anomali durumlarını tespit eden bir yaklaşımdır. EA-GAT, veri odaklı ve tasarım merkezli yaklaşımları bir araya getirerek sistemdeki olayları modelleyebilen hafızalı bir mimari kullanmaktadır. Olay tespit ve modelleme modülleri fiziksel olayları tespit ederek olaya ait bir graf modeli oluşturmaktadır. Oluşturulan graf modelleri kullanılarak graf dikkat ağı eğitilmektedir. Bu sayede, sistem ile ilgili tasarım bilgisine ihtiyaç duymadan sistemin ilişkisel durumu öğrenilmektedir. Ayrıca saldırı zamanına ait olduğu tespit edilen grafın incelenmesi ile saldırı hedefi olan bileşen ve etkilenen diğer bileşenler tespit edilebilmektedir. EA-GAT yöntemi SWaT, WADI ve MSL veri setleri ile test edilerek sırasıyla %97.40, %66.20 ve %92.85 F1 skorlarını elde ederek, literatürdeki mevcut çalışmalardan öne çıkmaktadır.

Abstract:
Operational technologies consist of subsystems and devices that manage equipment interacting with the physical environment. The PURDUE architecture is a comprehensive architecture that integrates Information Technology (IT) and Operational Technology (OT), enabling these two disparate technologies to work together in a secure and integrated manner. The PURDUE architecture, often the preferred architecture for operational technologies, incorporates many traditional security practices used in information technology, such as segmentation, access lists, and security devices. However, the PURDUE architecture does not have a security procedure for cyber-attacks that result in operational failures and physical anomalies. The addition of the EA-GAT model, which can detect physical anomalies in addition to the traditional cyber security procedures in the PURDUE architecture, creates an innovative architecture that maximizes the level of security. The EA-GAT model is an approach that detects anomalies in the system by modeling the events that occur in operational technologies using a dynamic graph generation approach. EA-GAT uses a memory-based architecture that combines data-driven and design-centric approaches to modeling events in the system. Event detection and modeling modules detect physical events and create a graph model of the event. The graph attention network is trained using the generated graph models. In this way, the relational state of the system is learned without the need for design information about the system. In addition, the target and other affected components can be identified by analyzing the graph model of the attack time. The EA-GAT method is tested on SWaT, WADI, and MSL datasets and achieves F1 scores of 97.40%, 66.20%, and 92.85%, respectively, distinguishing it from existing literature studies.