Челябинские ученые придумали, как защитить предприятия от кибератак
13 Мая 2021
Фото: Людмила Ковалева
Искусственный интеллект выявит первые признаки хакерских угроз.
Южноуральские ученые разрабатывают алгоритмы, которые позволят защитить энергосистемы предприятий от кибератак. В первую очередь их исследование направлено на раннее выявление хакерских угроз для систем металлургического производства.
Отметим, что ранее ученые представили свой проект на региональном научном конкурсе Российского фонда фундаментальных исследований и в декабре 2020 года на его запуск получили господдержку в 1 млн рублей.
По словам разработчиков, кибератакам подвергаются не только ведомства, работающие с информацией государственной важности, но и промышленные предприятия. Колоссальный вред может нанести атака на энергообъекты, обеспечивающие бесперебойную работу производства и жизнеобеспечения. Причем «заводские» объекты энергетики нередко обеспечивают теплом или электричеством жилье и соцсферу, и любой сбой, особенно зимой, может поставить людей на грань выживания.
Чтобы обезопасить энергетические объекты предприятий, кибератаки нужно выявлять уже на начальной стадии. Модели раннего обнаружения попыток проникнуть в информационную систему сейчас разрабатывают ученые ЮУрГУ — заведующий кафедрой «Информационная безопасность» Александр Соколов, и.о. директора научно-образовательного центра по кибербезопасности Андрей Баринов и его коллега Максим Уфимцев. По проекту обнаружением атаки на металлургических предприятиях будет заниматься искусственный интеллект. Сейчас «умную» нейросеть обучают распознавать отклонения в передаче сигнала об аномальной ситуации.
На фото: и.о. директора НОЦ «Информационная безопасность» Андрей Баринов (официальный сайт ЮУрГУ)
«Кибератаки хакеров на производство могут нанести огромный ущерб, привести к авариям на производстве, гибели людей, — отметил Андрей Баринов. — Чтобы этого не допустить, мы разрабатываем интеллектуальные методы обеспечения безопасности, внедряем искусственные нейронные сети и автокодировщики для анализа состояния системы».
Сейчас команда ученых выясняет, какой объем информации о работе энергосистем лучше иметь для превентивного выявления хакерских атак и как ее получать. К 2022 году ученые планируют разработать поведенческую модель динамического процесса информационной энергосистемы. Также они выработают подходы по ее построению для раннего обнаружения кибератак, набор методов для выявления необычных состояний энергообъекта, сигнализирующих об этой угрозе. Найденный «тревожный» алгоритм послужит построению программ, направленных на защиту систем.
«Наша разработка укладывается в единую логику сквозных стратегических проектов по обеспечению информационной безопасности автоматизированных систем управления, — подытожил Андрей Баринов. — Этот масштабный проект был запущен в 2017 году совместно с «Лабораторией Касперского». К результатам нашей работы уже проявляют интерес крупные предприятия металлургии, к примеру, ЧТПЗ: на основе предоставленных им данных мы моделируем киберугрозы, выстраиваем защиту».
Отметим, что ранее ученые представили свой проект на региональном научном конкурсе Российского фонда фундаментальных исследований и в декабре 2020 года на его запуск получили господдержку в 1 млн рублей.
По словам разработчиков, кибератакам подвергаются не только ведомства, работающие с информацией государственной важности, но и промышленные предприятия. Колоссальный вред может нанести атака на энергообъекты, обеспечивающие бесперебойную работу производства и жизнеобеспечения. Причем «заводские» объекты энергетики нередко обеспечивают теплом или электричеством жилье и соцсферу, и любой сбой, особенно зимой, может поставить людей на грань выживания.
Чтобы обезопасить энергетические объекты предприятий, кибератаки нужно выявлять уже на начальной стадии. Модели раннего обнаружения попыток проникнуть в информационную систему сейчас разрабатывают ученые ЮУрГУ — заведующий кафедрой «Информационная безопасность» Александр Соколов, и.о. директора научно-образовательного центра по кибербезопасности Андрей Баринов и его коллега Максим Уфимцев. По проекту обнаружением атаки на металлургических предприятиях будет заниматься искусственный интеллект. Сейчас «умную» нейросеть обучают распознавать отклонения в передаче сигнала об аномальной ситуации.
На фото: и.о. директора НОЦ «Информационная безопасность» Андрей Баринов (официальный сайт ЮУрГУ)
«Кибератаки хакеров на производство могут нанести огромный ущерб, привести к авариям на производстве, гибели людей, — отметил Андрей Баринов. — Чтобы этого не допустить, мы разрабатываем интеллектуальные методы обеспечения безопасности, внедряем искусственные нейронные сети и автокодировщики для анализа состояния системы».
Сейчас команда ученых выясняет, какой объем информации о работе энергосистем лучше иметь для превентивного выявления хакерских атак и как ее получать. К 2022 году ученые планируют разработать поведенческую модель динамического процесса информационной энергосистемы. Также они выработают подходы по ее построению для раннего обнаружения кибератак, набор методов для выявления необычных состояний энергообъекта, сигнализирующих об этой угрозе. Найденный «тревожный» алгоритм послужит построению программ, направленных на защиту систем.
«Наша разработка укладывается в единую логику сквозных стратегических проектов по обеспечению информационной безопасности автоматизированных систем управления, — подытожил Андрей Баринов. — Этот масштабный проект был запущен в 2017 году совместно с «Лабораторией Касперского». К результатам нашей работы уже проявляют интерес крупные предприятия металлургии, к примеру, ЧТПЗ: на основе предоставленных им данных мы моделируем киберугрозы, выстраиваем защиту».
Поделиться
