In this work, we emphasize the practical importance of missioncritical wireless sensor networks (WSNs) for structural health monitoring of industrial constructions. Due to its isolated and ad hoc nature, this type of WSN deployments is susceptible to a variety of malicious attacks that may disrupt the underlying crucial systems. Along these lines, we review and implement one such attack, named a broadcast storm, where an attacker is attempting to flood the network by sending numerous broadcast packets. Accordingly, we assemble a live prototype of said scenario with real-world WSN equipment, as well as measure the key operational parameters of the WSN under attack, including packet transmission delays and the corresponding loss ratios. We further develop a simple supportive mathematical model based on widely-adopted methods of queuing theory. It allows for accurate performance assessment as well as for predicting the expected system performance, which has been verified with statistical methods.

Рассмотрены проблемные вопросы обеспечения информационной безопасности киберфизических систем. Проведен анализ характеристик автономных объектов. Представлена модель для системы мониторинга информационной безопасности, основанная на характеристиках, получаемых в результате анализа электромагнитного излучения электронных компонент автономных устройств киберфизических систем. Показана типовая схема определения состояния системы. Ввиду особенностей устройств, обеспечивающих инфраструктуру, оценивание состояния информационной безопасности направлено на анализ нормального функционирования системы, а не на поиск сигнатур и характеристик аномалий при проведении различного рода информационных атак. Раскрыт эксперимент, обеспечивающий получение статистической информации о работе удаленных устройств киберфизических систем, где накопление данных для принятия решения происходит путем сравнения статистической информации. Представлены результаты эксперимента по информационному воздействию на типовую систему. Предложенный подход анализа статистических данных автономных устройств на основе наивного байесовского классификатора может быть использован для определения состояний информационной безопасности. Особенностью подхода является возможность быстрой адаптации и применения различного математического аппарата, методов машинного обучения для достижения заданного качества вероятностной оценки состояния информационной безопасности. Реализация данного вида мониторинга не требует разработки сложных системных приложений, позволяет реализовывать различные архитектуры построения систем, производящие обработку на борту автономного объекта либо передачу данных и вычисление состояния на внешних вычислительных узлах систем мониторинга и контроля. Ключевые слова информационная безопасность, киберфизические системы, системы мониторинга информационной безопасности

No abstract

No abstract

No abstract