Detection and diagnostic of deadlock attacks against uncertain flexible manufacturing systems
Méthode de détection et de diagnostic des attaques de blocage dans les systèmes manufacturiers flexibles incertains
Résumé
Flexible Manufacturing Systems (FMS) aim to achieve different processes in parallel. This production strategy is made concrete with the conjoint use of flexible resources and a supervisor allocating these resources to the running processes. By design, FMSs operate in a critical environment, due to blocking allocation states or deadlock states, and uncertain, as resources can become temporarily unavailable following unexpected production events. In modern FMSs, the deployment for resources allocation and productivity enhancement of control components highly inter-connected and connected to the internet has made FMS vulnerable to cyberattacks. The origins of these cyberattacks are diverse and different attacker profiles can be defined based on their objectives, background, skills, tools and financing. Hence, although FMSs are initially built to deal with deadlock states and resources unavailability, an expert attacker profile can be able to reach deadlock states by manipulating resources allocation decisions and resources availability. From this statement, the following research problematic arises : in FMSs uncertain environment, how can one diagnose the origin, natural or malicious, of a deadlock state and identify the attacker profile responsible for the attack ? In answer to this problematic, three main contributions are developed. First, deadlock attacks and attacker profiles are defined and modelled in a certain environment. A deadlock attack diagnosis module is then structured from these models. Second, this module is extended to FMS uncertain environment where resource availability is considered and can be manipulated by an attacker. Third, the diagnosis module is implemented on a manufacturing platform to assess its experimental results. These reasearch propositions rely on the theory of Discrete Event Systems (DESs), and on the scheduling and deadlock prevention methods within S3PR, a subclass of Petri Net (PN) modelling FMS resources allocation policy. Then, from a PN model of deadlock attacks, attacker profiles are generated by an A* algorithm. It allows to obtain an optimal deadlock attack sequence optimized in accordance with the profile objectives and characteristics. Finally, the diagnosis module is built on the DES diagnoser theory. In the diagnoser, the labels symbolise the malevolence of a deadlock state on one hand, and the associated attackers profiles on the other hand. In FMS uncertain environment, S3PR, attack models, prevention and scheduling methods are extended to make the diagnosis module robust to resources unavailability.
Les systèmes manufacturiers flexibles (FMSs en anglais) sont conçus avec l’objectif de pouvoir réaliser différentes recettes en parallèle en utilisant conjointement des ressources flexibles et un superviseur allouant ces ressources aux différentes recettes en cours. Par conception, un FMS évolue dans un environnement critique, en présence d’états d’allocation des ressources bloquants pour la réalisation des recettes, et incertain, en raison d’événements imprévus conduisant à l’indisponibilité temporaire des ressources. Au sein des FMSs modernes, l’utilisation pour l’allocation des ressources et l’amélioration de la productivité de composants de contrôle hautement interconnectés entre eux et avec des réseaux internet ouverts a rendu ces systèmes vulnérables aux cyber-attaques. Aux origines de ces cyber-attaques, différents profils d’attaquant peuvent être distingués selon leurs objectifs, leurs origines, leurs compétences et leurs moyens. Ainsi, bien qu’un FMS soit initialement construit pour faire face aux états de blocage et aux indisponibilités de ressources, un profil d’attaquant expert est capable de manipuler les décisions d’allocation et les disponibilités des ressources pour conduire ce FMS dans un état de blocage ciblé. A partir de cette observation, la problématique de recherche suivante émerge : au sein du contexte incertain des FMSs, comment diagnostiquer correctement l’origine, naturelle ou malveillante, d’un état de blocage détecté et identifier le profil d’attaquant à l’origine de l’attaque ? En réponse à cette problématique, trois contributions principales sont proposées. Premièrement, les attaques de blocage et les profils d’attaquant sont définis et modélisés dans un contexte certain afin de structurer le développement d’un module de diagnostic de ces derniers. Puis, ce module est étendu au contexte incertain des FMS au sein duquel l’indisponibilité des ressources est prise en compte et peut être manipulée par un attaquant. Enfin, ce module de diagnostic est implémenté sur une plateforme manufacturière expérimentale afin d’être évalué. Ces propositions de recherche sont fondées sur la théorie des systèmes à événements discrets (SEDs), et sur les outils d’ordonnancement et de prévention des états de blocage au sein des modèles S3PR, sous-classe des Réseaux de Petri (RdP) représentant le fonctionnement de l’allocation des ressources au sein d’un FMS. Puis, à partir d’un modèle RdP des attaques de blocage, les profils d’attaquant sont évalués à l’aide de la recherche A*, cette dernière permettant d’obtenir une séquence d’événements attaquée optimale selon les objectifs et caractéristiques des différents profils. Enfin, le module de diagnostic est fondé sur la théorie des diagnostiqueurs SEDs au sein desquels les labels symbolisent le diagnostic de la malveillance d’un état de blocage d’une part et les profils d’attaquant d’autre part.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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