В статье рассмотрены подходы к управлению информационной безопасностью АСУ ТП промышленного объекта. Предложен метод предиктивной защиты, построенный на прогнозировании последствий реализации команд управления и основанный на активно развивающихся в настоящее время «сквозных цифровых технологиях»: искусственного интеллекта, сенсорики и робототехники, а также использующий современные вычислительные средства. Представлена комплексная модель технического объекта автоматизации. Описаны последствия от реализации угроз информационной безопасности на разных уровнях комплексной модели объекта автоматизации. Рассмотрен один из методов классификации интеллектуальных SCADA-систем, по признаку использования методов искусственного интеллекта для решения задач поддержки принятия решений оператором сложного объекта контроля и управления. Для каждого из классов представлены соответствующие примеры существующих реализаций SCADA.В качестве преимущества предложенного метода предиктивной защиты, являющимся новым поколением интеллектуальных методов управления технологическими процессами, выделяется возможность управления в ситуациях с неизвестными видами помех и деструктивными воздействиями.Ключевые слова: АСУ ТП, интеллектуальная система управления, искусственный интеллект, критическая инфраструктура, объект управления, предиктивная защита, цифровая модель, SCADA.
В статье рассмотрены модели гетерогенных систем АСУ ТП. Проведен анализ подходов к обеспечению информационной безопасности на уровне программируемого логического контроллера. Определено, что для восстановления данных используются моделирование пространственных отношений и представление состояний системы в виде временного ряда. Представление системы в виде временного ряда позволяет учитывать такие характеристики системы, как сезонность, тренд и периодичность. В результате исследования предложена методика, являющаяся функциональным расширением методики обработки данных, предлагаемой ГОСТ Р МЭК 61508-2, и основанная на модели Хольта-Винтерса. Преимуществом предложенной модели является возможность резко реагировать на значительные изменения в структуре ряда, но быстро возвращать дисперсию к обычным значениям. Данное свойство позволяет настроить контролируемую систему даже в условиях сильно зашумленных рядов. Как результат, предложенная методика позволяет выявлять аномалии в системах управления посредством краткосрочных прогнозов для состояний систем, представленных в виде временного ряда. Ключевые слова: прогнозирование, распределенные системы управления, промышленный сетевой трафик, аномалии.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.