Birliktelik Kural Analizi Tabanlı İzleme ve Bayes Ağları ileOperasyonel Teknoloji Sistemlerinde Siber Güvenlik Analizi

Cyber Security Analysis at Operational Technology Systems with Association Rule-Based Monitoring and Bayesian Networks

Özet

Artan teknoloji kullanımı ve sistemler arası entegrasyonun getirdiği kullanım kolaylığına ek olarak oluşan güvenlik açıklarıgünümüzde siber güvenliğin önemini artırmaktadır. Hükümetler, askeri, kurumsal, finans veya tıbbi kuruluşlar güvenlik tehdidi altında bulunmaktadır. Yaygınlaşan teknolojiyle beraber güvenli olmayan bilgisayar sistemleri, yıkıcı kesintilere, hassas bilgilerinifşasına ve sahtekârlıklara yol açabilir. Endüstriyel varlıkların izlendiği ve kontrol edildiği sistemler Operasyonel Teknoloji (OT)olarak adlandırılır. Denetleyici Kontrol (PLC) ve Veri Toplama (SCADA) sistemleri OT sistem örneklerindendir. Bu sistemlereyapılan saldırılar, hayati önem taşıyan temel hizmetlerin sunulmasını engelleyebilir, ciddi ekonomik veya sosyal sonuçlara yolaçabilir. Yapılarına güvenlik mekanizmalarının uygulanamayışı veya sahip oldukları eski bilişim teknolojilerinin yenilememesisebepleri ile OT sistemler siber saldırılara karşı en savunmasız sistemlerdir. Bu çalışma kapsamında OT sistemleri için saldırı tespit veuyarı sistemi geliştirilmiştir. OT sistemlerin mevcut durumu göz önüne alınarak tasarlanan sistem, veri erişimini OPC sunucuüzerinden yapmakta ve bu sayede tüm OT sistemlerine minimum değişiklik ile bağlantı sağlayabilecek yapıdadır. OT sistemdemeydana gelen işlemlerin algılanması ve analiz edilebilmesi için birliktelik analizi tabanlı aktivite kayıt oluşturma algoritmasıgeliştirilmiş. Geliştirilen bu algoritma ile OT süreç bilgisi olmadan tüm aktivitelerin yorumlanabilmesine olanak sağlanmıştır. Oluşanaktivite bilgilerinin analizi için Bayes ağ tabanlı bir öğrenme sistemi tasarlanmıştır. Bu sistem sayesinde elde edilen kayıtlardan Bayesağları oluşturulmakta, sistem çalışma anında oluşan tüm aktiviteler değerlendirilerek olasılıklarına göre “Güvenli”, “Riskli” ve “SiberSaldırı” olarak gruplandırılmakta ve OT yetkililerine sunulmaktadır. Önerilen sistem her tür OT aktivitesine adapte olabilecekyapıdadır. Sistem mimari yapısı gereği sadece siber saldırı kategorisindeki işlemleri tespit etmekte kalmayıp sistemde yetkili kişilerinhatalı yâda kasıtlı müdahale veya program değişimlerini de algılayabilmektedir. Deneysel çalışmalarımız OT sisteme yapılan her türlüsaldırının tespit edilebildiğini göstermektedir. Bu çalışma OT davranışlarının modellenerek öğrenildiği ve anormal davranışların tespitedilerek siber saldırıların tespit edildiği ilk çalışmadır.

Abstract

In addition to the ease of use brought by the increasing use of technology and integration between systems, the resulting securityvulnerabilities increase the importance of cybersecurity today. Governments, military, corporate, financial, or medical organizationsare under security threats. With the spread of technology, unsafe computing systems can lead to devastating interruptions, sensitiveinformation disclosure, and fraud. Systems in which industrial assets are monitored and controlled are called Operational Technology(OT). Supervisory Control (PLC) and Data Acquisition (SCADA) systems are examples of OT systems. Attacks on these systems can hinder the delivery of vital essential services and have serious economic or social consequences. OT systems are the most vulnerablesystems against cyber-attacks since security mechanisms cannot be applied to their structures or the old information technologies theyhave are not renewed. Within the scope of this study, an intrusion detection and warning system has been developed for OT systems.The system, which is designed considering the current situation of OT systems, makes data access through the OPC server and thus, it is in a structure that can provide a connection to all OT systems with minimum changes. To detect and analyze the transactionsoccurring in the OT system, an association analysis based activity record creation algorithm has been developed. With this developedalgorithm, it is possible to interpret all activities without OT process knowledge. A Bayes network-based learning system wasdesigned to analyze the activity information. Bayes networks are created from the records obtained through this system and allactivities that occur during the system operation are evaluated, grouped as "Safe", "Risky" and "Cyber Attack" according to theirprobabilities and presented to OT officials. The proposed system is capable of adapting to all types of OT activities. Due to thearchitecture of the system, it not only detects transactions in the cyberattack category but also detects faulty or deliberate interventionor program changes by authorized persons in the system. Our experimental studies show that any attack on the OT system can be detected. This study is the first study in which OT behaviors are modeled and learned, and cyberattacks are detected by detectingabnormal behaviors.