수질-수리 인자를 고려한 상수도 관망 사이버 공격 탐지 모델 개발

Abstract

상수도 관망 사이버 물리 시스템은 효율적인 운영관리를 위해 기존의 물 공급 인프라에 적용되고 있다. 상수도 관망 사이버 물리 시스템은 네트워크를 통해 데이터들이 전송되기 때문에 사이버 공격을 받을 시, 물 공급이 원활하게 이루어지지 않거나, 펌프와 밸브의 오작동, 탱크의 월류 등의 문제가 발생한다. 이런 문제와 관련하여 사이버 공격 시나리오, 사이버 공격을 탐지하기 위한 통계적 기법, 머신러닝 알고리즘 등을 적용한 연구가 많이 수행되었으나 이 연구들은 상수도 관망의 수리학적 요인 (절점의 압력, 관의 유량, 탱크 수위 등) 또는 수질학적 요인 중에 하나만을 고려하였다. 하나의 요인만 고려한 알고리즘들은 관련된 다양한 비정상 상황에 대해 탐지할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 효과적으로 상수도 관망의 사이버 공격을 탐지하기 위해 수리학적 요인뿐만 아니라 수질학적 요인을 모두 고려한 모델을 제안한다. 제안된 접근법의 탐지 알고리즘으로는 인공신경망을 사용했으며, 인공신경망의 매개변수에 따른 검출 성능을 정량적으로 평가하기 위해 성능지표를 적용하였다. 성능지표를 통해서 수리학적인 요인만을 고려했을 경우와 수질학적 요인도 함께 고려했을 경우의 탐지 성능을 비교하여 수질학적 요인도 함께 고려한 알고리즘의 우수성을 입증했다. 수리 및 수질학적 요인을 고려한 사이버 공격 탐지 알고리즘을 개발함으로써 보다 현실적인 시나리오를 구성할 수 있고 상수도 관망 사이버 물리 시스템 설계 및 운영의 전 과정에 있어서 안전한 인프라 구축에 기여할 수 있다.