САМОДІАГНОСТУВАННЯ ЯК СПОСІБ ПІДВИЩЕННЯ КІБЕРСТІЙКОСТІ ТЕРМІНАЛЬНИХ КОМПОНЕНТІВ ТЕХНОЛОГІЧНОЇ СИСТЕМИ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.22.134147Ключові слова:
кіберстійкість; технологічна система; термінальний компонент; мікропроцесорна система; програмно-реконфігурована логіка; самодіагностування; штучний інтелектАнотація
У статті запропоновано підхід щодо визначення технічного стану термінальних компонентів технологічної системи, основою яких є мікропроцесорні системи, реалізовані на програмно-реконфігурованій логіці. Проведено аналіз існуючих методів та способів тестування програмованих логічних інтегральних схем, розкриті недоліки та переваги. Доведено, що найбільш ефективним є метод використання схем самодіагностики BIST — Built-Inself-Test, який в подальшому може стати основою як контроль та діагностування мікропроцесорних систем, реалізованих на програмно-реконфігурованій елементній базі. Розглянуто існуючі методи визначення технічного стану мікропроцесорних систем, реалізованих на великих/надвеликих інтегральних схемах із жорсткою архітектурою, представлено математичний базис їхнього технічного діагностування. З метою підвищення кіберстійкості термінальних компонентів технологічної системи запропоновано за елементну базу використовувати програмовані логічні інтегральні схеми, які здатні змінювати внутрішню алгоритмічну структуру шляхом перепрограмування внаслідок кіберінцидентів та кібератак. При цьому реконфігурацію алгоритмічної структури мікропроцесорної системи в базисі програмно-реконфігурованої логіки запропоновано здійснювати за результатами самодіагностування, тобто шляхом застосування діагностичної системи з елементами штучного інтелекту, яка реалізує метод BIST — Built-Inself-Test. Передбачається, що синергізм мікропроцесорної системи та діагностичної системи з елементами штучного інтелекту дозволить реалізувати принцип активної відмовостійкості (кіберстійкості), який полягає в виявленні та локалізації несправностей (реагуванні на кіберінциденти та кібератаки), а також відновленні правильного функціонування термінальних компонентів технологічної системи шляхом реконфігурації їхньої внутрішньої алгоритмічної структури за результатами самодіагностування.
Завантаження
Посилання
Furber, S. (2017). Microprocessors: the engines of the digital age. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 473(2199), 20160893. https://doi.org/10.1098/rspa.2016.0893.
On the Basic Principles of Cybersecurity in Ukraine, Law Of Ukraine No. 2163-VIII (2022) (Ukraine). https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2163-19#Text.
Shtanenko, S., Samokhvalov, Y., & Toliupa, S. (2023). A methodical approach to restoring the correct functioning of embedded systems at the level of the programmable element base. Systems and technologies of communication, informatization and cyber security, (3), 171–181.
Pena-Fernandez, M., Lindoso, A., Entrena, L., Lopes, I., & Pouget, V. (2021). Microprocessor Error Diagnosis by Trace Monitoring Under Laser Testing. IEEE Transactions on Nuclear Science, 68(8), 1651–1659. https://doi.org/10.1109/tns.2021.3067554.
Barboza, E. C., Jacob, S., Ketkar, M., Kishinevsky, M., Gratz, P., & Hu, J. (2021). Automatic Microprocessor Performance Bug Detection. 2021 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA). IEEE. https://doi.org/10.1109/hpca51647.2021.00053/
Khakhanov, V., Sysenko, I., Dzhakhyrul, Kh., & Mekhedy, M. (2001). Cubic fault modeling of digital projects based on FPGA, CPLD. Radio electronics, computer science, control, (1), 123–129.
Shtanenko, S., Samokhvalov, Y., Iohov, O., & Maliuk, V. (2022). Microprocessor systems based on programmable logic devices as an object of diagnostics. Advanced Information Systems, 6(1), 81–87. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2022.1.14.
Pinkevich, V., & Platunov, A. (2018). Testing and debugging of embedded computing systems based on level models. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 18(5(117)), 801–808.
Iyudu, K. (1989). Reliability, control and diagnostics of computers and systems.
Lokaziuk, V., & Zaiets, O. (2000). Test combinations for diagnosing personal computers. Vimirival and computational technology in technological processes,160–163.
Herasymov, B., Kamyshyn, V., & Samoilov, I. (2007). Intelligent diagnostics of folding technical systems. Scientific and technical information, (1), 3–7.
Australian Cyber Security Centre, Annual-Threat-Report. jule 2021 - june 2022. https://www.cyber.gov.au/sites/default/files/2023-03/ACSC-Annual-Cyber-Threat-Report-2022_0.pdf.
Borodakii, Yu. (2013). Cybersecurity as a major factor in national and international security in the 21st century (Part 1). Cybersecurity issues, (1 (2)), 2–9.
Toliupa, S., Samokhvalov, Y., & Shtanenko, S. (2021). Cyber security of automated process control systems is based on the use of FPLI technology. Security of information systems and technologies, (1), 45–54.
Pomorova, O. (2007). Theoretical foundations, methods and features of intelligent diagnostics of computer systems [Unpublished. abstract abstract dis. ...Dr.Tech. sciences.].
Herasymov, B., Lokaziuk, V., Oksiiuk, O., & Pomorova, O. (2007). Intelligent support systems make decisions. Fellowship of the European University.
Shtanenko, S., Samokhvalov, Y., Toliupa, S., & Silko, O. (2023). The Approach to Assessment of Technical Condition of Microprocessor Systems that Are Implemented on Integrated Circuits with a Programmable Structure. Emerging Networking in the Digital Transformation Age, 965. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24963-1_28.
Lokaziuk, V., Pomorova, O., & Dominov, A. (2001). Intelligent diagnostics of microprocessor devices and systems. Study guide for universities.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Сергій Толюпа, Юрій Самохвалов , Павло Хусаінов, Сергій Штаненко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.