Книги
Кибернетика
И. С. Лебедев
Идентификация состояния отдельных элементов киберфизических систем на основе внешних поведенческих характеристик

Книга Идентификация состояния отдельных элементов киберфизических систем на основе внешних поведенческих характеристик

И. С. Лебедев

Добавить в закладки

Автор: И. С. Лебедев
Серия: Прикладная информатика. Научные статьи
Жанр: Кибернетика, Информатика и вычислительная техника, Информационная безопасность
Год издания: 2018
Издательство: Синергия

Оценки пользователей:

88%

12%

164

Описание Идентификация состояния отдельных элементов киберфизических систем на основе внешних поведенческих характеристик

Авторами исследована задача определения состояния информационной безопасности объектов с использованием информации сигналов наводок электромагнитных излучений отдельных элементов устройств киберфизических систем. Рассмотрены основные побочные каналы, с помощью которых представляется возможным произвести мониторинг состояния системы и анализ программно-аппаратной среды. Подобные «независимые» способы мониторинга позволяют проанализировать состояние системы на основе внешних поведенческих характеристик в рамках концептуальных моделей автономных агентов. В статье рассмотрены статистические характеристики сигналов, позволяющих идентифицировать изменения состояния локальных устройств систем. Проведен эксперимент, направленный на получение статистической информации о работе отдельных элементов киберфизических систем. Исследована эффективность подхода на основе нейронных сетей для решения описанной задачи классификации, в частности, двухслойных нейронных сетей прямого распространения с сигмоидальной передаточной функцией в скрытых слоях. Результаты экспериментов показали, что предложенный подход превосходит по качеству детектирования аномальных состояний классификацию на основе внутренних показателей функционирования системы. При минимальном времени накопления статистической информации с использованием предложенного подхода на основе нейронных сетей становится возможным выявить требуемое состояние системы с вероятностью близкой к 0,85. Предложенный подход к анализу статистических данных на основе нейронных сетей может быть использован в качестве дополнительного независимого элемента для определения состояний информационной безопасности автономных устройств киберфизических систем.