Details

Title: Методология предотвращения компьютерных атак на промышленные системы на основе адаптивного прогнозирования и саморегуляции: специальность 05.13.19 "Методы и системы защиты информации, информационная безопасность": автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук
Creators: Лаврова Дарья Сергеевна
Other creators: Зегжда Дмитрий Петрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Научные работы аспирантов/докторантов; Общая коллекция
Subjects: Информация — Защита; Вычислительные системы — Обеспечение сохранности данных; Промышленные предприятия — Внедрение передовой технологии и техники; кибербезопасность
UDC: 004.056(043.3)
Document type: Author's Abstract
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (OKSVNK): 05.13.19
Speciality group (OKSVNK): 050000 - Технические науки
DOI: 10.18720/SPBPU/2/r19-41
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\61597

Allowed Actions: Read Download (1.7 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Диссертационная работа посвящена созданию единой методологии предотвращения компьютерных атак на современные промышленные системы (ПС), направленной на упреждающую саморегуляцию системы при прогнозировании нежелательных тенденций в данных, поступающих от компонентов ПС. Основу подхода составляют методы, позволяющие на ранней стадии обнаруживать любые типы компьютерных атак и противодействовать им путем автоматической реконфигурации структуры ПС. Результаты работы позволяют описывать состояние ПС путем моделирования сетевого взаимодействия их компонентов; выявлять и прогнозировать аномалии в характеристиках ПС; автоматически реконфигурировать структуру ПС для противодействия компьютерным атакам и сохранения корректного функционирования.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 911
Last 30 days: 28
Detailed usage statistics