Разработка модуля машинного обучения для обнаружения вторжений в автоматизированные системы управления технологическими процессами. Договор №28ГРЦЭИИС12-D7/71693 от 24.12.2021 (заключительный).

Целью данного НИОКР работ является разработка модуля машинного обучения для обнаружения вторжений для объектов критической инфраструктуры. Этот модуль входит в состав модуля машинного обучения обнаружения вторжений для АСУ ТП программного комплекса «Аркан», которые взаимодействуют друг с другом. Дополнительно на данном этапе также разрабатывается подсистема обновления для интеграции дополнительных компонентов разрабатываемого модуля в существующую программную архитектуру комплекса «Аркан». Данные виды работ позволят: 1. Повысить эффективность обнаружения различных кибер атак, угроз и аномалий во всех сегментах сетей; 2. Сократить процесс развертывания обновленной версии программного обеспечения на существующих аппаратных платформах объектов КИИ; 3. Применение новых научно-технических подходов (в частности применение алгоритма машинного обучения обнаружения угроз с использованием искусственного интеллекта) в области средств информационной безопасности для повышения эффективности обеспечения кибер защиты в проблемной отрасли; 4. Обеспечить выполнение условий законодательной базы и нормативных документов в отрасли. В рамках работ на данном этапе созданы подсистема обнаружения аномалий, подсистема хранения отмеченного аномального трафика и подсистема обучения анализу трафика для модуля машинного обучения обнаружения вторжений в АСУ ТП, а также подсистема обновления ПО «Аркан». Пакет должен быть разработан. Комплекс представляет собой комплексную систему мониторинга и защиты сетей ИТ и ОТ от кибератак, а также от внешних и внутренних угроз. В настоящем отчете представлены сведения об итогах выполненных работ по созданию модуля машинного обучения программного комплекса «Аркан» для обнаружения вторжений в автоматизированные системы управления технологическими процессами. В процессе работ были выполнены работы по выработки оптимальной структуры комплекса, разбиение на модули и компоненты. В результате проведенных исследований разработаны: -подсистемы обнаружения аномалий; -подсистемы хранения размеченного трафика аномалий; -подсистемы обучения анализа трафика и подсистемы обновлений. Полученные результаты НИОКР на данном этапе выполнены в полной мере, являются положительными и будут использованы для выполнения работ на последующих этапах настоящего НИОКР.