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 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.
По планам, обнаружением атаки на металлургических предприятиях будет заниматься нейросеть. Ее нужно обучить распознаванию данных в нормальном состоянии, значимых отклонений в них и передаче сигнала об аномальной ситуации.
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.