Данная работа посвящена исследованию обнаружения аномалий в промышленных системах (в частности, в АСУ ТП) и разработке метода их классификации. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучить иерархическую структуру промышленных систем АСУ ТП. 2. Выделить значимые показатели с каждого уровня автоматизированной системы управления технологическим процессом, по которым можно обнаружить кибератаки различного типа. 3. Выбрать наиболее подходящую математическую модель регрессии для обнаружения аномалий. 4. Разработать метод, обеспечивающий автоматическую классификацию значений показателей АСУ ТП на нормальные и аномальные значения. 5. Оценить эффективность разработанных модели и метода с помощью проведения эксперимента на открытых наборах данных. Экспериментальная часть работы была проведена на основе открытого набора данных системы автоматической очистки воды (Secure Water Treatment, SWaT). В результате разработки соответствующих модели и метода обеспечивается определение зависимостей между значениями показателей АСУ ТП и их классификация на нормальные и аномальные. Экспериментальные исследования результатов работы на системе автоматической очистки воды продемонстрировали состоятельность разработанных модели и метода и целесообразность их использования для анализа безопасности АСУ ТП.

This work is devoted to the research of detection of anomalies in industrial systems (in particular, in the automated control systems of technological processes) and development of the method of their classification. Tasks which were solved in the process of research: 1. To study the hierarchical structure of the automated process control system. 2. Identify significant indicators from each level of the automated process control system, which can detect cyberattacks of various types. 3. To choose the most suitable mathematical model of regression for detection of anomalies. 4. To develop a method that provides automatic classification of the values of indicators of the automated control system to normal and abnormal values. 5. To estimate efficiency of developed models and a method by conducting experiment on open datasets. The experimental part of work has been made on the basis an open dataset of system of automatic water treatment (Secure Water Treatment, SWaT). As a result of development of corresponding model and method it is provided definition of dependences between values of indicators of automatic control system and their classification on normal and anomalous. Experimental studies of results of work on system of automatic water treatment have shown a validity of developed model and a method and expediency of their use for the analysis of safety of the control system.