Адаптивне управління інформаційною безпекою в хмарно-орієнтованих інтелектуальних транспортних системах

Рзаєва, Світлана Леонідівна та Складанний, Павло Миколайович та Костюк, Юлія Володимирівна та Абрамов, Вадим Олексійович та Кравченко, Володимир Георгійович (2025) Адаптивне управління інформаційною безпекою в хмарно-орієнтованих інтелектуальних транспортних системах Безпека інформації, 31 (1). с. 23-36. ISSN 2411-071X

Текст Rzaeva_S_Skladannyi_P_Kostiuk_Y_Abramov_V_Kravchenko_V_BI_1_31_2025.pdf Download (858kB)

Анотація

У статті здійснено дослідження теоретичних та прикладних аспектів адаптивного управління інформаційною безпекою в хмарно-орієнтованих інтелектуальних транспортних системах (ІТС). Проаналізовано архітектурні особливості середовища типу «Cloud–Edge–Vehicle», визначено основні вектори кіберзагроз та обґрунтовано недоліки традиційних підходів до забезпечення безпеки, зокрема статичних політик доступу, централізованих PKI-рішень та класичних IDS/IPS у мультидоменних, динамічних транспортних екосистемах. Розроблено математичну та алгоритмічну модель адаптивного управління, яка розглядає ІТС як дискретну динамічну систему, стан якої визначається у часі під впливом зовнішніх загрозових факторів та адаптивних заходів безпеки. Управління формалізовано як задачу мінімізації комбінованого функціоналу ризиків та витрат, що забезпечує баланс між рівнем захищеності та продуктивністю системи. У межах запропонованого підходу інтегровано механізми збору й аналізу телеметричних і мережевих даних, методи оцінювання ризиків, алгоритми оптимізаційного вибору політик безпеки та механізми зворотного зв’язку між архітектурними рівнями в єдину замкнену систему адаптивного управління. Для виявлення аномалій у потокових даних застосовано алгоритми машинного навчання (зокрема LSTM/GRU та автоенкодери), а для забезпечення узгодженості моделей між рівнями архітектури без централізації даних – методи розподіленого навчання (Federated Learning). Розглянуто методи протидії adversarial-атакам як на етапах тренування, так і під час експлуатації ML-компонентів. Отримані результати створюють наукове підґрунтя для побудови масштабованих, стійких до загроз та ресурсно-ефективних механізмів захисту хмарно-орієнтованих ІТС. Запропонована модель може бути використана для підвищення рівня безпеки транспортних мереж, забезпечення когерентності політик між архітектурними рівнями та автоматизації процесів реагування на кіберзагрози в реальному часі.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	адаптивне управління безпекою; інтелектуальні транспортні системи; хмарно-орієнтована архітектура; оцінювання ризиків; потокові дані; розподілене навчання; adversarial-атаки; машинне навчання; інформаційна безпека
Типологія:	Статті у періодичних виданнях > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН)
Підрозділи:	Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра комп'ютерних наук Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра інформаційної та кібернетичної безпеки ім. професора Володимира Бурячка
Користувач, що депонує:	Павло Миколайович Складанний
Дата внесення:	25 Груд 2025 14:16
Останні зміни:	25 Груд 2025 14:16
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/55589

Actions (login required)

Перегляд елементу