Dr. Sci. (Econ.), Professor, head, KB-9 Department
доктор экономических наук, профессор, заведующий, кафедра КБ-9
The article presents a method for detecting information security (IS) threat indicators in critical information infrastructure (CII) facilities using a digital twin (DT) with an adaptive mechanism. It addresses the limitations of traditional IS approaches under conditions of scarce real attack data, challenges in testing on operational CII facilities, and difficulties in identifying targeted, evasive threats. A dual-loop method (DT loop and CII facility loop) integrated with a three-level adaptation mechanism (operational, tactical, strategic modes) is proposed. The method encompasses stages of synthetic data generation, model training/testing in the DT, detection/classification at the facility, and defines adaptation trigger. Key advantages include the ability to safely generate threat scenarios and train in the virtual DT environment, automated maintenance of threat detection models. Validation results on a synthetic model of energy facility control system show significant improvement in quality metrics after adaptation.
В статье представлен метод обнаружения признаков угроз информационной безопасности (ИБ) объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) на основе цифрового двойника (ЦД) с адаптивным механизмом. Рассматриваются ограничения традиционных подходов ИБ в условиях дефицита данных о реальных атаках, сложности тестирования на действующих объектах КИИ и трудностей выявления целенаправленных, маскирующихся угроз. Предложен двухконтурный метод обнаружения признаков угроз ИБ (контур ЦД и контур объекта КИИ), интегрированный с трехуровневым адаптационным механизмом (оперативный, тактический, стратегический режимы). Метод включает этапы генерации синтетических данных, обучения/тестирования моделей в ЦД, детектирования/классификации на объекте КИИ, а также определяет критерии (триггеры) инициирования адаптации. Ключевые преимущества метода: возможность безопасной генерации сценариев угроз и обучения в виртуальной среде ЦД, автоматизированное поддержание актуальности моделей обнаружения признаков угроз ИБ. Результаты апробации на синтетической модели АСУ ТП энергосистемы демонстрируют улучшение метрик качества после адаптации.