사이버-물리 시스템의 보안 위협과 공격을 체계적으로 식별하고 평가하며, 시스템 수명주기 전반에 걸쳐 안전성, 신뢰성 및 복원력을 보장하기 위한 보안 모델링 방법론을 제안한다.
이 연구는 산업 제어 시스템(ICS)의 보안을 강화하고 잠재적인 사이버 위협을 이해하기 위해 확장 가능하고 재구성 가능한 허니넷을 구현하는 것을 목표로 합니다. 또한 허니넷을 테스트하고 검증하기 위한 자동 공격 생성 도구를 개발하며, 이를 통해 사이버-물리 허니넷에 대한 머신 러닝 기반 침입 탐지 시스템 (IDS) 학습 데이터셋을 생성하는 것을 목표로 합니다.
본 연구는 선형 시스템에서 재생 공격을 탐지하기 위한 상태 피드백 기반의 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 기법은 시스템 상태 추정치의 랜덤 시간 지연 신호를 제어 입력에 추가하여 재생 공격에 대한 보안을 강화한다.
사이버-물리 시스템의 보안 취약점을 해결하기 위해 인센티브 피드백 스택엘버그 게임 및 Q-learning 기반 모델 없는 접근법을 제안하여 제어기의 회복력을 향상시킨다.