МОДЕЛЬ КІБЕРЗАГРОЗ ТА АРХІТЕКТУРА ЗАХИСТУ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ УСТАНОВКОЮ ПЕРЕТВОРЕННЯ ВІДХОДІВ НА ЕНЕРГІЮ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1442

Ключові слова:

кіберфізична система; промислова кібербезпека; перетворення відходів на енергію; модель загроз; цілісність вимірювань; перевірка команд; імітаційне моделювання.

Анотація

Систему керування установкою термічного перетворення відходів потрібно захищати навіть тоді, коли технічну документацію неможливо розкрити повністю. У статті побудовано відтворювану модель загроз для такої системи і перевірено, як три механізми впливають на якість керування: перевірка повідомлень, контроль узгодженості двох вимірювальних каналів і локальне обмеження уставок. Запропонована архітектура розділяє зовнішній доступ, промислову демілітаризовану зону, зону оператора та локальну зону керування. Незалежний локальний вимірювальний канал забезпечує резервне керування, а система протиаварійного захисту залишається поза повноваженнями кібердетектора. Оскільки ідентифікованої моделі установки немає, кількісну частину виконано на безрозмірній сурогатній моделі першого порядку. Основна серія містить 720 запусків: вісім сценаріїв, три варіанти захисту і 30 початкових значень генератора випадкових чисел. За сталого зміщення одного каналу середня абсолютна похибка зменшилася з 0,13643 до 0,04140, а частка відліків поза смугою порівняння зменшилася з 59,20% до нуля. За повільного дрейфу медіана затримки першого сигналу становила 31 крок моделі. Однакове зміщення обох каналів не було виявлено, і комбінований варіант у цьому випадку не відрізнявся від базового. Додаткові 540 запусків стосувалися шуму та порога. За фіксованого порога 0,04 збільшення шуму вимірювань з 0,005 до 0,02 підвищило частку хибних сигналів з нуля до 15,42%. Ця частка залежить від відношення порога до шуму і узгоджується з простою гауссівською оцінкою. Усі числа характеризують лише сурогатну модель. Вони не є результатами випробувань установки і не підтверджують функціональну безпеку. Практичним результатом є простежуваний зв’язок між загрозами, правилами прийняття даних, резервною поведінкою та вимірюваними показниками керування, а також перелік даних, потрібних для перенесення процедури на апаратний стенд.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Stouffer, K., Pease, M., Tang, C., Zimmerman, T., Pillitteri, V., Lightman, S., Hahn, A., Saravia, S., Sherule, A., & Thompson, M. (2023). Guide to operational technology (OT) security (NIST SP 800-82 Rev. 3). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-82r3

International Electrotechnical Commission. (2020). Security for industrial automation and control systems. Part 3-2: Security risk assessment for system design (IEC 62443-3-2:2020). https://webstore.iec.ch/en/publication/30727

MITRE. (n.d.). Reporting message (T1692.002). MITRE ATT&CK for ICS. Retrieved October 15, 2026, from https://attack.mitre.org/techniques/T1692/002/

OPC Foundation. (n.d.). OPC unified architecture. Part 2: Security model. Retrieved October 15, 2026, from https://reference.opcfoundation.org/specs/OPC-10000-2/full

McCarthy, J., Powell, M., Stouffer, K., Tang, C., Zimmerman, T., Barker, W., Ogunyale, T., Wynne, D., & Wiltberger, J. (2020). Securing manufacturing industrial control systems: Behavioral anomaly detection (NISTIR 8219). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.IR.8219

Filonov, P., Kitashov, F., & Lavrentyev, A. (2017). RNN-based early cyber-attack detection for the Tennessee Eastman process [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1709.02232

Hartung, F., Franks, B. J., Michels, T., Wagner, D., Liznerski, P., Reithermann, S., Fellenz, S., Jirasek, F., Rudolph, M., Neider, D., Leitte, H., Song, C., Kloepper, B., Mandt, S., Bortz, M., Burger, J., Hasse, H., & Kloft, M. (2023). Deep anomaly detection on Tennessee Eastman process data [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.05904

Dehlaghi-Ghadim, A., Helali Moghadam, M., Balador, A., & Hansson, H. (2023). Anomaly detection dataset for industrial control systems [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.09678

Grynkevych, G., Vasylenko, V., & Rudin, D. (2026). Local open-source platform for cyber incident monitoring and response with AI support as an alternative to EDR/XDR solutions. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 1(33), 234–241. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.33.1211

Grynkevych, G., Vasylenko, V., Rudin, D., & Pliekhov, O. (2026). Design and implementation of automated firewall policy management in enterprise telecommunication systems using infrastructure-as-code. Zviazok, (4), 3–12. https://doi.org/10.31673/2412-9070.2026.049412

Regenscheid, A. (2018). Platform firmware resiliency guidelines (NIST SP 800-193). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-193

International Electrotechnical Commission. (2017). Functional safety. Safety instrumented systems for the process industry sector. Part 1: Framework, definitions, system, hardware and application programming requirements (IEC 61511-1:2016+AMD1:2017 CSV). https://webstore.iec.ch/en/publication/61289

Downloads


Переглядів анотації: 2

Опубліковано

2026-10-26

Як цитувати

Афкарі, А. (2026). МОДЕЛЬ КІБЕРЗАГРОЗ ТА АРХІТЕКТУРА ЗАХИСТУ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ УСТАНОВКОЮ ПЕРЕТВОРЕННЯ ВІДХОДІВ НА ЕНЕРГІЮ. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(35), 561–571. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1442