name: Методы и алгоритмы оперативного обнаружения опасных состояний промышленных объектов
keyword_list: Промышленная безопасность Машинное обучение Системы мониторинга промышленных объектов Одноклассовая классификация
abstract: Целью диссертационной работы является повышение эффективности оперативного обнаружения опасных состояний промышленных объектов за счет совершенствования методов анализа текущей и ретроспективной информации. Научная новизна заключается в том, что: 1) предложен метод оперативного анализа состояний технологических процессов, основанный на одноклассовом методе опорных векторов, что позволяет, в отличие от известных, автоматически формировать решающее правило, фактически являющееся частью модели безопасного функционирования промышленного объекта, и в реальном времени обнаруживать аномальные состояния технологических процессов; 2) на основе вероятностной модели оценки изменения значимости переменных, используемых для обнаружения аномальных состояний технологический процессов, получена математическая модель динамического определения весовых коэффициентов соответствующих переменных при построении решающего правила, позволившая, в отличие от известных, не проводить предварительное исследование всего массива данных, при этом увеличить скорость и точность принятия решений при анализе состояния технологического процесса; 3) разработан метод оценивания состояния информационно-вычислительного комплекса промышленного объекта, использующий косвенные признаки для описания текущего состояния, позволяющий, в отличие от известных, сохранять конфиденциальность сведений об отдельных узлах комплекса; 4) на основе теории искусственных иммунных систем сформулирован метод анализа сетевого трафика информационно-вычислительного комплекса промышленного объекта, позволяющий в реальном времени обнаруживать аномалии, в том числе ранее не известные, отличающийся тем, что использует иммунные детекторы на основе скрытых марковских моделей; 5) сформулирован метод оперативного оценивания общего уровня промышленной защищенности, основанный на теории нечетких множеств, отличающийся тем, что позволяет не проводить активное или пассивное тестирование системы безопасности или отдельных её элементов; 6) предложен метод динамического распределения вычислительных функций по отдельным узлам системы сбора и анализа информации, оперативно обнаруживающей опасные состояния промышленных объектов, позволяющий перераспределять решаемые задачи, и основанный на теории мультиагентных систем; 7) разработана модель информационной системы оперативного обнаружения опасных состояний промышленных объектов, отличающаяся от известных систем мониторинга способностью извлекать и накапливать знания о возможном наличии и характеристиках опасных состояний промышленных объектов, в том числе ранее неизвестных, сохранять высокий уровень собственной работоспособности за счет динамического перераспределения выполняемых функций по отдельным узлам системы.
  Теоретическая и практическая значимость  работы заключается в том, что: 
  1) применительно к проблематике исследования результативно использован одноклассовый метод опорных векторов для разработки метода анализа состояния технологических процессов; 2) предложенная математическая модель динамического определения весовых коэффициентов переменных при построении решающего правила, позволит не проводить предварительное исследование всего массива данных, увеличив скорость и точность принятия решений при анализе состояния технологического процесса; 3) математические модели иммунного детектора на базе сети Кохонена и скрытой Марковской модели позволили предложить метод анализа сетевого трафика; 4) значение полученных соискателем результатов исследования для практики подтверждается тем, что создана информационная система оперативного обнаружения опасных состояний промышленных объектов, реализующая предложенные в диссертации методы и алгоритмы; 5) полученные результаты в составе информационной системы оперативного обнаружения опасных состояний промышленных объектов внедрены в реальном секторе экономики; 6) разработанное программное обеспечение зарегистрировано в установленном порядке в Реестре программ для ЭВМ; получено 2 свидетельства; 7) теоретические результаты внедрены в учебном процессе на кафедре «Информационная безопасность» в Тульском государственном университете в рамках дисциплин «Автоматизированные системы управления», «Технологии проектирования защищенных автоматизированных систем»; 9) полученные в диссертации теоретические результаты могут быть использованы для дальнейшего решения теоретических и практических задач в области разработки методик сбора и обработки информации о состоянии промышленных объектов.
chairman_dissertation_council.name: Алексей
chairman_dissertation_council.surname: Переверзев
chairman_dissertation_council.patronymic: Леонидович
chairman_dissertation_council.position: Проректор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: C-9418-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57150587000
chairman_dissertation_council.rinc_id: 211223
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Владимир
organization_supervisor.surname: Беспалов
organization_supervisor.patronymic: Александрович
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.29.51
rubrics.name: Технические приложения вероятностно-статистических методов
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 50.43.19
rubrics.name: Системы автоматического контроля функционирования сложных систем
oecds.code: 02.02.AC
oecds.name: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Минаков Е.И.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Военные науки
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Кореньков В.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Хамухин А.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Киселев В.Д.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Военные науки
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "МИЭТ"; НИУ МИЭТ;МИЭТ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "МОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОННОЙ ТЕХНИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739615584
protection_organization.supervisor_name: ВЛАДИМИР
protection_organization.supervisor_surname: БЕСПАЛОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ТулГУ, Тульский государственный университет, ФГБОУ ВО "ТулГУ", ФГБОУ ВО "Тульский государственный университет"
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет"
author_organization.ogrn: 1027100753360
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения