Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

МОДЕЛЮВАННЯ КІБЕРНАДІЙНОСТІ SCADA-СИСТЕМ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ З ВИКОРИСТАННЯМ НАПІВМАРКОВСЬКИХ ПРОЦЕСІВ

PDF

Abstract

В статті розглянута проблема кількісної оцінки кібернадійності SCADA-систем в умовах проведення кібератак на основі моделі  напівмарковських процесів. Запропоновано підхід, який дозволяє моделювати послідовність транзитних станів атаки, враховуючи як структуру сценарію, так і час перебування в кожному стані. Продемонстровано  використання підходу для порівняння різних сценаріїв атак та для кількісної оцінки середнього часу до компрометації із застосуванням методології марковських ланцюгів методом Монте Карло. Результати дослідження можуть бути використані для практичної оцінки кібернадійності SCADA-систем та оптимізації механізмів захисту індустріальних керуючих систем.


References

  1. Basic concepts and taxonomy of dependable and secure computing / A. Avizienis et al. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2004. Vol. 1, no. 1. P. 11–33. URL: https://doi.org/10.1109/tdsc.2004.2
  2. Гальчинський Л., Личик В. (2023). Метрики оцінки кібервідмовостійкості (аналітичне оглядове дослідження). Інформаційні технології та суспільство, 2 (8), 27–33. URL: https://doi.org/10.32689/maup.it.2023.2.
  3. S. Tang, Z. Liu and L. Wang, "Power System Reliability Analysis Considering External and Insider Attacks on the SCADA System," 2020 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition (T&D), Chicago, IL, USA, 2020, pp. 1-5, URL: https://doi.org/10.1109/td39804.2020.9299922.
  4. Williams T. J. The Purdue enterprise reference architecture: A technical guide for CIM planning and implementation. Research Triangle Park, N.C: Instrument Society of America, 1992. 346 p. URL: https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)48532-6
  5. Grabski F. Semi-Markov maintenance nets. Semi-Markov Processes: Applications in System Reliability and Maintenance. 2015. P. 217–228. URL: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-800518-7.00014-4
  6. Matthew D. Homan and Andrew Gelman. 2014. The No-U-turn sampler: adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo. J. Mach. Learn. Res. 15, 1 (January 2014), 1593–1623.
  7. 2024 Threat Report OT Cyberattacks with Physical Consequences. URL: https://waterfall-security.com/wp-content/uploads/2024/04/2024-Threat-Report.pdf

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.