МОДЕЛИ ПРЕДИКТИВНОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВОДОСНАБЖЕНИЕМ НА ОСНОВЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

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

Григорий Дмитриевич АСЯЕВ
Александр Николаевич СОКОЛОВ

Аннотация

Применительно к задаче прогнозирования кибератак рассмотрены модели, основанные на методах предиктивного обслуживания, а также сформированы гипотезы о границах применимости метода предиктивной защиты информации. Для проверки гипотез проанализирован набор данных «Water_pump» (сайт Kaggle), состоящий из количественных и качественных характеристик автоматизированной системы управлением водоснабжением, записанных в течение шести месяцев. Проведена предобработка, очистка и группировка экспериментальных данных для обучения нейронной сети, а также проведен анализ основных свойств данных и поиск в них общих закономерностей, распределений и аномалий. Метод предиктивной защиты информации реализован с применением технологий машинного обучения. Для каждой модели выполнена настройка гиперпараметров и проведена оценка по метрикам качества «precision», «recall» и «accuracy». Полученные результаты позволяют сделать вывод о применимости реализованного метода предиктивной защиты информации на практике для анализа данных автоматизированных систем управления технологическими процессами.

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

Раздел
Методы анализа данных
Биографии авторов

Григорий Дмитриевич АСЯЕВ

аспирант 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.