Застосування нейроних мереж для аналізу мережевого трафіку систем критичної інфраструктури - Гура, Володимир Ігорович; Гура, В. І.; Hura, Volodymyr I. (Одеса : Фенікс, 2026)
Виконане дослідження підтверджує, що нейромережевий детектор відхилень є ефективним засобом виявлення недостовірних даних у мережевому трафіку систем керування критичною інфраструктурою. До головних переваг запропонованого підходу, слід віднести: − для навчання нейромережевого детектору не потрібні приклади атак – достатньо даних нормального функціонування керуючої системи; − здатність виявляти раніше невідомі види спотворень даних, у тому числі спричинені апаратними закладками; − забезпечується висока точність виявлення при низькому рівні хибних спрацьовувань. Подальші дослідження доцільно вести в трьох напрямках: − об’єднання нейромережевого детектора з рекурентними нейронними мережами для врахування часових залежностей у даних; − розробка розподілених схем виявлення, залучення операційних систем (ОС) реального часу та серверних ОС (журнали системних подій, спроби несанкціонованого доступу, зміни конфігурації мережевих інтерфейсів) для спільного аналізу з мережевим трафіком; − реалізація нейромережевого детектора на програмованих логічних інтегральних схемах (FPGA) безпосередньо у складі мережевого обладнання для забезпечення аналізу кожного кадру на лінії зв’язку без додаткової затримки.
Гура В. І. Застосування нейроних мереж для аналізу мережевого трафіку систем критичної інфраструктури. Соціально-політична та правова система України в цифрову епоху: сучасні виклики : матеріали Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Одеса, 22 квіт. 2026 р.) : у 2-х т. / за заг. ред. С. Ківалова ; НУ «Одес. юрид. академія». Одеса : Фенікс, 2026. Т. 2. С. 529-532. URL: https://doi.org/10.32837/11300.33209
Keywords: критична інфраструктура; мережевий трафік; виявлення аномалій; нейромережевий детектор; автокодувальник; атака з внесенням спотворених даних; промислові мережі управління; апаратна закладка; critical infrastructure; network traffic; anomaly detection; neural network detector; autoencoder; data injection attack; industrial control networks; hardware Trojan