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초록·키워드
본 연구는 산업제어시스템(ICS)에서 명세 비공개, 벤더 이질성과 로그 단독 탐지의 제약(포맷 다양성, 누락/지연, 조작, 정규화 오차)을 극복하기 위해, 패킷과 로그를 통합 분석하는 멀티모달 이상 탐지 기법을 제안한다. Modbus TCP 정상/비정상 데이터를 기반으로 패킷(바이트)과 로그(텍스트)에 대해 각각 RoBERTa 마스크드 언어모델을 학습하고, 슬라이딩 마스킹 복원 손실을 각 데이터 소스의 이상 점수로 산출한 뒤, 두 점수를 이차원 사분면 매핑하여 이상 유형을 분류·해석한다. 실험 결과, 제안한 통합 모델은 단일 채널 대비 탐지 성능과 해석 가능성을 동시에 향상시켰고, 자동화된 분석 파이프라인 및 타 ICS 프로토콜로의 확장성을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096088125
