Разработка и исследование многоагентной модели системы контроля алгортмов функционирования программируемых логических контроллеров в автоматизированных системах управления технологическими процессами
Аннотация
В работе рассматривается проблематика защиты современных киберфизических систем от кибератак. Выполнен анализ существующих подходов и показана актуальность поведенческого анализа с применением многоагентного моделирования. Методы, использующие знание особенностей самой системы для построения модели, не являются универсальными и не могут быть обобщены. В качестве целевого компонента для моделирования выбраны программируемые логические контроллеры. Предложено три способа формирования агента на основе теории автоматов и методов машинного обучения. Особенностью предлагаемых алгоритмов является функционирование в пассивном режиме и возможность обучения без априорных знаний о системе. Реализованы прототипы предлагаемых алгоритмов и выполнена экспериментальная оценка их эффективности на стенде с промышленными компонентами. Полученные результаты демонстрируют работоспособность предложенных подходов.
This work considers the problem of protecting modern cyber-physical systems from cyber-attacks. Existing approaches are analyzed and the relevance of behavioral analysis using multi-agent modeling is shown. Methods that use knowledge of the features of the special system to build a model are not universal and cannot be generalized. Programmable logic controllers are chosen as the target component for modeling. Three ways of forming an agent based on automata theory and machine learning methods are proposed. The main features of the proposed algorithms is functioning in passive mode and the ability to learn without a priori knowledge of the system. Prototypes of the proposed algorithms have been implemented and experimental evaluation of their effectiveness on a bench with industrial components has been performed. The results demonstrate the good quality of the proposed approaches.
This work considers the problem of protecting modern cyber-physical systems from cyber-attacks. Existing approaches are analyzed and the relevance of behavioral analysis using multi-agent modeling is shown. Methods that use knowledge of the features of the special system to build a model are not universal and cannot be generalized. Programmable logic controllers are chosen as the target component for modeling. Three ways of forming an agent based on automata theory and machine learning methods are proposed. The main features of the proposed algorithms is functioning in passive mode and the ability to learn without a priori knowledge of the system. Prototypes of the proposed algorithms have been implemented and experimental evaluation of their effectiveness on a bench with industrial components has been performed. The results demonstrate the good quality of the proposed approaches.