Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) разработали инновационный способ обеспечения безопасности промышленных систем от кибератак и аппаратных сбоев. Их результаты представлены в материалах Международной конференции по промышленной инженерии, приложениям и производству (ICIEAM).
Промышленные объекты — это сложные конструкции, состоящие из множества компонентов. Например, установка для очистки воды включает десятки датчиков, которые постоянно контролируют различные параметры: уровень жидкости, давление и ее химический состав.
Человеческий мозг не в состоянии одновременно отслеживать все эти данные и своевременно выявлять аномалии, указывающие на неисправности или угрозы со стороны злоумышленников, взламывающих промышленную сеть. Для решения этой задачи специалисты ЮУрГУ предложили новый метод наблюдения за промышленными сетями.
В центре предлагаемого подхода находится нейросетевая модель, функционирование которой происходит в два этапа. Сначала она "осваивает" типичные рабочие режимы объекта, анализируя данные с датчиков в нормальных условиях и создавая профиль обычных состояний.
После завершения обучения система переходит к постоянному мониторингу, непрерывно сравнивая новые поступающие показания с эталоном. Если фиксируются существенные отклонения, например, неожиданное падение давления, не связанное с технологическими процессами, нейросеть сразу же оповещает о потенциальной опасности.
По заявлению исследователей ЮУрГУ, эффективность разработанного подхода подтверждена высокой точностью и скоростью обработки. Во время испытаний система корректно распознавала 94% данных.
Время, требуемое для начального обучения на данных нормальной работы, составляет примерно 3,5 минуты. "Главным достоинством нашего решения является применение нейросети Кохонена, способной обрабатывать большие объемы информации с множеством взаимосвязанных показателей.
В то же время классические методы зачастую не справляются с подобной сложностью и количеством данных", — отметил заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.