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논문 기본 정보
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초록·키워드
본 논문에서는 스마트 빌딩 냉난방공조(HVAC) 시스템을 위한 네트워크 침입 탐지 기법을 대규모 언어 모델(LLM)로 구현할 때 프롬프트를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 스마트 빌딩의 제어 네트워크에서 사용되는 Modbus-TCP 트래픽을 수집하여 PLC와 HMI의 행위 문맥을 작성한 다음, MITRE ATT&CK for ICS 공격 기법 탐지 질의문과 결합하여 자연어 질의 형태의 프롬프트를 생성한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해, 정상 및 공격 행위를 포함한 HVAC 시스템 기반 데이터셋으로 LLaMa 3.1을 파인 튜닝하고, LLM 기반 침입 탐지 엔진과 프롬프트 자동 생성 모듈을 구현하였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 MITRE ATT&CK 프레임워크에 정의된 6가지 ICS 공격 유형을 효과적으로 탐지함을 확인하였다. 본 논문은 스마트 빌딩 제어 네트워크에 LLM을 통합하여 침입 탐지 성능을 향상할 수 있음을 보여준다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096856052
