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PLC 장애 탐지 기술

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PLC 장애 탐지 기술

딥러닝을 활용한 생산 자동화 PLC 장애 탐지 기술 개발

개요

본 연구 과제는 제조 공정에서 중요한 역할을 하는 PLC(Programmable Logic Controller)의 보안 취약점을 해결하기 위한 혁신적인 접근법을 제시합니다.
PLC 통신모듈 미러방식을 활용하여 I/O 트래픽을 수집하고, 이를 딥러닝 기술로 분석하여 비정상 트래픽을 탐지하는 기술을 개발했습니다.

주요 연구 내용 PLC I/O 트래픽 수집 기술

• 네트워크 미러방식을 통한 PLC I/O 데이터 수집 구현

• 대량 트래픽 처리를 위한 분산 메시지 큐 기술 적용

딥러닝 기반 비정상 트래픽 탐지

• 자동화 공정의 실제 PLC I/O 트래픽을 활용한 학습 데이터 구축

• 이산 사건 모델을 적용한 비정상 트래픽 탐지 알고리즘 개발

전체 공정 및 개별 공정 특성 학습

• 분산 데이터 수집 기술을 통한 지역적 특성 반영

• 개별 PLC 장비 네트워크 스위치 미러링을 통한 정밀한 데이터 수집

• 이산사건 딥러닝 모델을 활용한 통합 모니터링 시스템 구현

연구 성과
  • 학습 데이터 구축 기술 확보
    1. • 실제 트래픽 기반의 고품질 학습 데이터 생성 방법론 개발
  • 높은 정확도의 장애 탐지
    1. • 80,000 TPS 환경에서 98.45%의 탐지 정확도 달성
  • 대용량 트래픽 처리 능력
    1. • 초당 5Gbps의 트래픽 처리 성능 확보
    2. • PLC 장비에서 발생하는 대량의 트래픽 분석
  • 검증 및 지적재산권 확보
    1. • V&V(Verification and Validation) 성능평가 완료
    2. • 관련 소프트웨어 저작권 등록
기대 효과

이 기술은 제조 공정의 안정성과 보안성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 실시간으로 PLC 장애를 탐지함으로써 생산 중단 시간을 최소화하고, 사이버 공격으로부터 중요 인프라를 보호할 수 있습니다.
또한, 이 기술은 스마트 팩토리 구현을 위한 핵심 요소로 작용하여 제조업의 디지털 전환을 가속화 할 수 있으며, 본 연구의 성과는 제조업 뿐만 아니라 에너지, 교통, 수자원 관리 등 PLC가 사용되는 다양한 산업 분야에 적용될 수 있어, 그 파급 효과가 클 것으로 기대됩니다.

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