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저자정보
김성아 (전북대학교) 한준서 (전북대학교) 최선오 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제4호(JKIIT, Vol.23, No.4)
발행연도
2025.4
수록면
179 - 190 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.4.179

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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.
#asherah simulator #OPC-UA simulation server #nuclear simulation #anomaly detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식
Ⅲ. 관련 연구
Ⅳ. 이상탐지방법
Ⅴ. 실험 설정
Ⅵ. 실험 결과
Ⅶ. 결론 및 향후 과제
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