Publication: ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ В ЭНЕРГОСИСТЕМАХ: ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ ISOLATION FOREST ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КИБЕРУГРОЗ
Дата
2025
Авторы
Кочергин, С. В.
Артемова, С. В.
Бакаев, А. А.
Максимова, Е. А.
Митяков, Е. С.
Вегера, Ж. Г.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
НИЯУ МИФИ
Аннотация
Аномалии в электрических сигналах энергосистем играют критическую роль в выявлении потенциальных киберугроз, что подчеркивает необходимость интеграции методов обнаружения аномалий с теорией риска в контексте кибербезопасности. В настоящем исследовании представлен подход к выявлению аномалий в напряжении электрической сети с использованием модели IsolationForest. Для моделирования были сгенерированы синтетические данные, имитирующие реальные условия эксплуатации сети с номинальным напряжением 10 кВ и средней нагрузкой 500 кВА. Аномальные данные включали искусственно созданные резкие изменения напряжения в определенные временные интервалы, что могло быть связано с кибератаками или другими внешними вмешательствами. Модель Isolation Forest была обучена на нормальных данных и успешно применилась для классификации аномалий, что позволило эффективно выделить критические моменты, связанные с потенциальными угрозами. Результаты исследования демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода, что позволяет использовать его для повышения устойчивости и безопасности энергосистем в условиях растущих киберугроз.
Описание
Ключевые слова
Кибератаки , Выявление аномалий , Машинное обучение , Плотность спектральной мощности , Фрактальный анализ , Анализ временных рядов , Isolation Forest , Теория риска , Кибербезопасность , Аномалии в энергосистеме
Цитирование
Кочергин, Сергей В. и др. Обнаружение аномалий в энергосистемах: применение модели Isolation Forest для выявления киберугроз. Безопасность информационных технологий, [S.l.], т. 32, № 1, с. 112–121, 2025. ISSN 2074-7136. URL: https://bit.spels.ru/index.php/bit/article/view/1749. DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2025.1.07.