Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск), 12.05.2021
Дата публикации: 30.06.2021
Май в России посвящён теме «Безопасность. Новые вызовы и угрозы». Такое направление выбрали в рамках Года науки и технологий. Сфера безопасности охватывает разные аспекты, в том числе и цифровой. Учёные ЮУрГУ разрабатывают алгоритмы, которые позволят защитить энергосистемы предприятий от кибератак. Проект поддержал РФФИ. Результаты работы направлены на выявление поражений систем металлургического производства.Кибератакам подвергаются не только персональные компьютеры, ведомства, работающие с информацией государственной важности, но и промышленные предприятия. Особую опасность представляет атака на энергообъекты, потому что именно благодаря им возможна бесперебойная работа производства. Кроме того, объекты энергетики обеспечивают теплом или электричеством жилой и социальный фонд рядом с производством, поэтому нарушения их работы допускать нельзя.
Чтобы обезопасить энергетические объекты предприятий, кибератаки нужно выявлять на раннем этапе. Модели и методы раннего обнаружения попыток проникнуть в информационную систему сейчас разрабатывают учёные 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.
По планам, обнаружением атаки на металлургических предприятиях будет заниматься нейросеть. Сейчас её 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, а именно внедряем искусственные нейронные сети генеративно-состязательной архитектуры и автокодировщики для анализа состояния системы», — рассказал Андрей Баринов.
Сейчас команда выясняет, какое количество данных о работе энергосистем оптимально для анализа и как лучше их получать. Для съёма данных существует несколько способов, выбор зависит от объёма поступающей информации и скорости реакции на выявленные изменения.
К 2022 году учёные должны представить поведенческую модель динамического процесса информационной системы. Кроме того, будут разработаны подходы по её 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.
«Работа укладывается в единую логику сквозных стратегических проектов ЮУрГУ „Обеспечение информационной безопасности АСУ ТП“. Направление развивается с 2017 года совместно с Лабораторией Касперского. В результатах заинтересован Челябинский трубопрокатный завод: на основе предоставленных этим предприятием данных мы проводим исследование», — добавил Андрей Баринов.
Отметим, что учёные 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.
Южно-Уральский государственный университет (ЮУрГУ) – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В Год науки и технологий ЮУрГУ примет участие в конкурсе по программе «Приоритет–2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).
Дарья Цымбалюк
Источник: ЮУрГУ
Фото: Виктория Матвейчук