Чтобы обезопасить энергетические объекты предприятий, кибератаки нужно выявлять на раннем этапе. Модели и методы раннего обнаружения попыток проникнуть в информационную систему сейчас разрабатывают ученые Южно-Уральского государственного университета.
Созданием алгоритма заняты представители Высшей школы электроники и компьютерных наук, специализирующиеся на информационной безопасности: к.т.н., заведующий кафедрой «Информационная безопасность» Александр Соколов, аспиранты, а также и.о. директора НОЦ «Информационная безопасность» Андрей Баринов и его коллега Максим Уфимцев.
Обнаружением атак на металлургических предприятиях будет заниматься нейросеть. Сейчас ее нужно обучить распознаванию данных в нормальном состоянии, значимых отклонений в них и передаче сигнала об аномальной ситуации.
«Кибератаки на производство могут привести к критическим последствиям, например, авариям на производстве. Чтобы этого не случилось, мы разрабатываем интеллектуальные методы обеспечения безопасности», – рассказал Андрей Баринов.
Сейчас команда выясняет, какое количество данных о работе энергосистем оптимально для анализа и как лучше их получать. Для съема данных существует несколько способов, выбор зависит от объема поступающей информации и скорости реакции на выявленные изменения.
К 2022 году ученые должны представить поведенческую модель динамического процесса информационной системы. Кроме того, будут разработаны подходы по ее построению для обнаружения поражений и набор методов для обнаружения и классификации нехарактерных состояний объекта, связанных со спецификой указанной отрасли. Алгоритм и набор принципов будет использоваться для построения программ, направленных на защиту систем.
Отметим, что ученые представили проект «Разработка моделей и методов раннего обнаружения кибератак на объекты энергетики металлургического предприятия» на региональном научном конкурсе Российского фонда фундаментальных исследований и в декабре 2020 года получили поддержку в размере 1 миллиона рублей на реализацию.