Работа посвящена решению задачи алгоритмизации процессов управления безопасностью киберфизических систем с помощью детектирования вредоносных запросов от ряда других сопряженных систем, внутренних сервисов или действий человека. Актуальность работы обусловлена высокой степенью критичности защиты от возможной деградации сервисов в рамках осуществления атак на сложные комплексы, отвечающие за интеграцию вычислительных ресурсов в физические сущности. Особое внимание уделено атакам, направленным на отказ в обслуживании киберфизических систем посредством отправки http-flood на веб-интерфейсы управления. Предлагаемый алгоритм детектирования вредоносных запросов анализирует активность всех исследуемых компонентов веб-сервисов киберфизической системы. В работе применяется метод визуального анализа и обработки данных на основе представления в виде единого нормализованного набора. Сырые данные анализируемых запросов группируются специальным образом для детектирования того или иного отклонения как подозрения на угрозу. Приведены примеры изменения данных и реакции системы безопасности. Результаты эксперимента подтверждают, что предложенное алгоритмическое обеспечение позволяет добиться снижения ошибок первого и второго рода в сравнении с широко применяемыми регрессионными моделями в современных межсетевых экранах прикладного уровня.
The paper is devoted to solving the problem of algorithmic security management processes of cyber-physical systems by detecting malicious requests from a number of other associated systems, internal services or human actions. The relevance of the research is due to the high degree of criticality of protection against possible degradation of services as part of the implementation of attacks on compound complex systems responsible for the integration of computing resources into physical entities. The authors focus on denial-of-service attacks on cyber-physical systems by sending http-flood to web management interfaces. The proposed algorithm for detecting malicious requests analyzes the activity of all investigated components of cyber-physical system web services. The research employs the method of visual analysis and data processing based on the representation as a single normalized set. Raw data of the analyzed queries is grouped in a specific way to detect a particular deviation as a suspected threat. Examples of data changes and security system responses are given. Experimental results confirm that the suggested algorithmic software achieves first- and second-order error reduction compared to commonly used regression models in modern application-level firewalls.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.