Вид документа : Статья из журнала Шифр издания : Автор(ы) : Полтавцева М. А., Андреева Т. М. Заглавие : Методы многомерной агрегации временных рядов потоковых данных в задаче мониторинга киберфизических систем Параллельн. заглавия :Methods of time series multidimensional aggregation of streaming data in the cyber-physical systems security monitoring Серия: Безопасность киберфизических систем Место публикации : Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 3. - С.145-156: схемы, граф. - ISSN 2071-8217 (Шифр pinb/2021/3). - ISSN 2071-8217 Примечания : Библиогр.: с. 154-155 (21 назв.) УДК : 004.41/42 ББК : 32.973 Предметные рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): cyber-physical systems--information security--monitoring of cyber-physical systems--multidimensional data aggregation--streaming data (computing)--time series of data--временные ряды данных--информационная безопасность--киберфизические системы--многомерная агрегация данных--мониторинг киберфизических систем--потоковые данные (вычислительная техника) Аннотация: Данная работа посвящена исследованию и разработке методов агрегации данных с целью увеличения быстродействия систем обнаружения атак на киберфизические системы (КФС). Особенностью работы является агрегация данных, представленных в виде временных рядов с разными периодами для методов предсказания и обнаружения вторжений. Статья содержит требования к агрегации данных КФС, исследование новых методов иерархической и многомерной агрегации потоковых данных. Авторы предлагают методы многомерной агрегации данных на основе деревьев и направленного графа и проводят их сравнительный анализ. Для экспериментальной оценки авторы разработали прототип системы агрегации данных с системами иерархической и многомерной агрегации. Работа содержит оценку быстродействия разработанного прототипа и объём требуемой памяти для каждого предложенного метода. Авторы формируют методику применения разработанных решений указывая характеристики систем, в которых наиболее эффективно применение разработанных методов.This work is devoted to the research and development of data aggregation methods in order to increase the performance of detecting attacks in cyber-physical systems (CPS). A special feature of the work is the aggregation of data presented in the form of time series with different periods for methods of prediction and intrusion detection. The article contains requirements for CPS data aggregation, research of new methods of hierarchical and multidimensional aggregation of stream data. The authors propose methods for multi-dimensional data aggregation based on trees and directed graphs and conduct their comparative analysis. For experimental evaluation, the authors developed a prototype of a data aggregation system with hierarchical and multidimensional aggregation systems. The paper contains an assessment of the developed prototype performance and the amount of memory required for each proposed method. The authors propose the application of the developed solutions, indicating the characteristics of the target systems. Доп.точки доступа: Андреева, Т. М.