ОБНАРУЖЕНИЕ ВТОРЖЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНСАМБЛЯ МОДЕЛЕЙ РЕКУРРЕНТНОЙ И ДВУНАПРАВЛЕННОЙ ГЕНЕРАТИВНОСОСТЯЗАТЕЛЬНОЙ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

PDF
Опубликован ноя 3, 2021

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Сергей Константинович АЛАБУГИН
Александр Николаевич СОКОЛОВ

Аннотация

В работе рассмотрены генеративно-состязательные и рекуррентные архитектуры нейронных сетей, а также практика их применения для обнаружения вторжений в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Для проведения экспериментов использован набор данных Secure Water Treatment, описывающий работу водоочистного сооружения. В ходе экспериментальных исследований на примерах, соответствующих нормальному состоянию технологического процесса, были обучены рекуррентная и двунаправленная генеративно-состязательная нейронные сети. Для улучшения метрик качества проведено ансамблирование сетей.
Применение ансамбля нейронных сетей позволило улучшить точность и полноту обнаружения вторжений.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Выпуск
№ 3(41) (2021): Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере
Раздел
Методы анализа данных
Биографии авторов

Сергей Константинович АЛАБУГИН

инженер кафедры защиты информации высшей школы электроники и компьютерных наук ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)». Россия, 454080, г. Челябинск, проспект Ленина, д. 76.

Александр Николаевич СОКОЛОВ

кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой защиты информации высшей школы электроники и компьютерных наук ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)». Россия, 454080, г. Челябинск, проспект Ленина, д. 76.