Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=anomalies of cyberphysical systems<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Васильева К. В., Лаврова Д. С.
Заглавие : Обнаружение аномалий в киберфизических системах с использованием графовых нейронных сетей
Параллельн. заглавия :Anomaly detection in cyber-physical systems using graph neural networks
Серия: Информационная безопасность киберфизических систем
Место публикации : Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 1. - С.117-130: граф., табл., схемы. - ISSN 2071-8217 (Шифр pinb/2021/1). - ISSN 2071-8217
Примечания : Библиогр.: с. 129-130 (8 назв.)
УДК : 004.8
ББК : 32.813
Предметные рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): anomalies of cyberphysical systems--cyber-physical systems--graph neural network--information security--neural networks--telemetry data--аномалии киберфизических систем--графовые нейронные сети--информационная безопасность--киберфизические системы--нейронные сети--телеметрические данные
Аннотация: Предлагается применение свёрточных графовых нейронных сетей для обнаружения аномалий в киберфизических системах. Разработана графовая модель, отражающая динамику изменения состояний устройств, представлен алгоритм предварительной обработки данных, обеспечивающий формирование графа на основе исследуемой выборки значений телеметрических показателей. Экспериментальным путем установлены оптимальные параметры нейронной сети, показаны применимость и эффективность предложенной модели для выявления аномалий в киберфизических системах, подтверждена способность модели выявлять и различать классы атак.The paper proposes the application of convolutional graph neural networks to detect anomalies in cyber-physical systems, developed a graph model reflecting the dynamics of changes in the state of devices, presented an algorithm for data preprocessing, which provides the formation of the graph based on the studied sample of telemetry values. The optimal parameters of the neural network were established experimentally, the applicability and effectiveness of the proposed model for detecting anomalies in cyber-physical systems were shown, and the ability of the model to detect and distinguish between classes of attacks was confirmed.
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)