УДК 004.738.5
РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В СЕТЯХ ПРОМЫШЛЕННОГО ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ
М. С. Поборуева, аспирант кафедры КТ РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0009-0005-6270-3152, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
О. А. Бодров, доцент, к.т.н. РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0009-0005-7225-6704, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Рассматривается задача разработки адаптивных математических моделей и алгоритмов для обеспечения киберфизической безопасности и оптимизации взаимодействия интеллектуальных объектов в сетях промышленного Интернета вещей (IIoT). Целью работы является создание энергоэффективных и устойчивых к сбоям и атакам решений для управления сетевым трафиком, защиты микроконтроллеров и отслеживания объектов. Разработана адаптивная модель управления трафиком на основе графовых нейронных сетей (GNN), обеспечивающая снижение задержек на 15 – 20 % и энергопотребления на 10 – 15 % по сравнению с протоколами AODV и RPL, протестированная в среде NS-3. Предложены методы кибербезопасности микроконтроллеров, включающие алгоритм машинного обучения (LSTM) для обнаружения аномалий с точностью 95 % и криптографическую защиту прошивок, протестированные на платформе STM32 в эмуляторе QEMU. Разработана модель интеграции RFID и блокчейна для отслеживания объектов с точностью 99 % и энергопо-треблением менее 5 Вт, протестированная на Hyperledger Fabric. Создан алгоритм комплексной оценки эффективности IIoT, объединяющий показатели безопасности, энергопотребления и производительности с точностью прогноза 90 %. Определяется влияние гетерогенности сетей, параметров протоколов и технологий на ключевые метрики производительности и безопасности. Практическая значимость заключается в возможности выбора оптимальных технологий и повышении безопасности и эффективности IIoT-систем.
Ключевые слова: промышленный Интернет вещей (IIoT), адаптивные математические модели, киберфизическая безопасность, графовые нейронные сети (GNN), машинное обучение (LSTM), маршрутизация, энергоэффективность, кибербезопасность микроконтроллеров, криптография, RFID, блокчейн, Hyperledger Fabric, комплексная оценка, классификация протоколов, NS-3, STM32, QEMU.