Российские учёные разрабатывают механизм защиты металлургических предприятий от кибератак

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

Вы можете отметить интересные вам фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.

Помог ли вам материал?
0    0