Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) разработали инновационный способ защиты промышленных систем от кибератак и аппаратных сбоев. Итоги исследования были опубликованы в материалах International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).
Промышленные объекты представляют собой сложные конструкции, объединяющие множество компонентов. Например, в установках по очистке воды применяются десятки датчиков для постоянного контроля различных параметров, таких как уровень жидкости, давление и химический состав.
Человеческому мозгу трудно эффективно обрабатывать большое количество данных и своевременно выявлять отклонения, которые могут свидетельствовать о неисправности или попытке взлома промышленной сети. Чтобы решить эту задачу и обнаруживать скрытые угрозы, специалисты ЮУрГУ предложили новый подход к мониторингу промышленных сетей.
В основе разработанного метода лежит нейросетевая модель, функционирование которой состоит из двух этапов. На первом шаге система "осваивает" обычный режим работы объекта, анализируя данные всех датчиков и создавая карту типичных рабочих состояний.
После завершения обучения модель переходит к постоянному наблюдению, оперативно сравнивая новые данные с образцом нормальной работы. При значительном отклонении параметров, например, резком падении давления без технологических причин, нейросеть сразу же оповещает о возможной аномалии и потенциальной угрозе.
По словам исследователей ЮУрГУ, эффективность этой модели подтверждается высокой точностью и быстродействием. В испытаниях система верно классифицировала 94% поступающих данных.
При этом для первоначального обучения нейросети на данных о штатной работе объекта требуется примерно 3,5 минуты. "Главное достоинство нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна обрабатывать большие объемы данных с высокой степенью взаимосвязанности показателей.
Традиционные методы часто не справляются с таким объемом и сложностью данных", — отметил заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.