Виявлення аномалій у мережевому трафіку SCADA - Іванченко, Д. І. (My University, 2025)
Метою кваліфікаційної роботи є розробка методу виявлення аномалій у мережевому трафіку SCADA-систем з метою підвищення рівня кібербезпеки об'єктів критичної інфраструктури. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано архітектуру та принципи функціонування SCADA-систем, досліджено типи можливих атак на мережеву інфраструктуру SCADA, а також проведено огляд сучасних підходів до виявлення аномалій у трафіку. В якості основи для побудови системи виявлення були використані методи машинного навчання, зокрема алгоритми неконтрольованого навчання. Було реалізовано процес збору, попередньої обробки та аналізу трафіку, з використанням реальних або симульованих даних. Проведено експериментальну перевірку ефективності моделей для класифікації аномалій, оцінено якість за допомогою метрик (precision, recall, F1-score, AUC). Робота демонструє, що застосування алгоритмів машинного навчання дозволяє своєчасно виявляти потенційно небезпечну активність у SCADA-системах.
Anomaly Detection in SCADA Network Traffic
Keywords: SCADA-система; критична інфраструктура; виявлення вторгнень; неконтрольоване навчання; IDS (система виявлення вторгнень)