Towards Self-learning Industrial Process Behaviour from Payload Bytes for Anomaly Detection
Meshram, Ankush
1; Karch, Markus 2; Haas, Christian 2; Beyerer, Jürgen 3
1 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
3 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Karch, Markus 2; Haas, Christian 2; Beyerer, Jürgen 31 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
3 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsdatum | 12.09.2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-8-3503-3992-5 ISSN: 1946-0759 KITopen-ID: 1000164063 |
| HGF-Programm | 46.23.04 (POF IV, LK 01) Engineering Security for Production Systems |
| Erschienen in | 2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Sinaia, Romania, 12-15 September 2023 |
| Veranstaltung | 28th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2023), Sinaia, Romania, 12.09.2023 – 15.09.2023 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Serie | Proceedings (IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation) |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Scopus Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |