Патенты автора Лаврентьев Андрей Борисович (RU)
Изобретение относится к области промышленной безопасности, а более конкретно к способам определения аномалий в киберфизической системе. Технический результат заключается в повышении точности обнаружения аномалий в КФС. Согласно варианту реализации используется реализуемый компьютером способ определения аномалии в киберфизической системе (КФС), в котором: формируют по меньшей мере одно диагностическое правило, предназначенное для вычисления по меньшей мере одного вспомогательного параметра КФС, путем задания: набора параметров КФС, используемых в диагностическом правиле; способа вычисления значений по меньшей мере одного вспомогательного параметра КФС по данным значений набора параметров КФС; по меньшей мере одного входного окна – интервала времени для значений набора параметров КФС, а также выходного окна – интервала времени для вычисления значений вспомогательного параметра КФС; вычисляют значения по меньшей мере одного вспомогательного параметра КФС за выходное окно, используя значения набора параметров КФС за входное окно в соответствии со сформированным диагностическим правилом; определяют аномалию в КФС на основании значений всех параметров КФС. 11 з.п. ф-лы, 8 ил.
Изобретение относится к области промышленной безопасности, а более конкретно к способам диагностики и мониторинга аномалий в кибер-физической системе. Технический результат заключается в обеспечении автоматизации диагностики и мониторинга аномалий в КФС. Технический результат достигается за счет способа диагностики и мониторинга аномалий в кибер-физической системе (КФС), который реализован на аппаратном процессоре компьютерной системы и содержит инструкции, согласно которым получают информацию о выявленных аномалиях в КФС, при этом упомянутая информация включает перечень параметров КФС, включающих технологические параметры КФС, и их значений; формируют классифицирующие признаки для выявленных аномалий на основании собранной информации; выполняют классификацию выявленных аномалий по меньшей мере на два класса на основании сформированных классифицирующих признаков; осуществляют диагностику аномалий каждого класса путем расчета значений характеристик каждого класса аномалий; осуществляют мониторинг аномалий каждого класса по данным значений характеристик каждого класса. 11 з.п. ф-лы, 10 ил.
Изобретение относится к способу и системе определения источников аномалии в кибер-физической системе (КФС). Технический результат заключается в определении источников аномалии в кибер-физической системе. В способе с помощью средства прогнозирования получают значения признаков КФС за входное окно, являющееся интервалом времени и содержащееся внутри периода наблюдений, при этом входное окно определяется обученной моделью прогнозирования, при этом признаки КФС являются численными характеристиками субъектов управления; с помощью средства прогнозирования с использованием обученной модели прогнозирования и по данным полученных значений признаков КФС за входное окно выполняют прогнозирование значений признаков КФС на окно прогноза, являющееся интервалом времени и содержащееся внутри периода наблюдений; с помощью средства определения аномалий для окна прогноза определяют общую ошибку прогноза для признаков КФС; с помощью средства определения аномалий при превышении общей ошибкой прогноза порога общей ошибки, определяют аномалию в КФС; с помощью средства определения аномалий определяют по меньшей мере один признак КФС, являющийся источником аномалии, если вклад ошибки прогноза упомянутого по меньшей мере одного признака КФС в общую ошибку прогноза выше, чем вклад по меньшей мере одного другого признака КФС в общую ошибку прогноза. 2 н. и 9 з.п. ф-лы, 21 ил.
Изобретение относится к области компьютерной безопасности. Технический результат заключается в обеспечении автоматизированного контроля кибер-физической системы для раннего определения аномалий. Такой результат достигается тем, что с помощью элемента графического интерфейса пользователя (ГИП) для выбора признака, содержащего, в частности, список признаков кибер-физической системы (КФС), принимают информацию о выбранном пользователем по меньшей мере одном признаке КФС из списка признаков, принимают информацию о выбранном пользователем периоде времени мониторинга за выбранными признаками КФС, формируют за период времени мониторинга прогноз значений признаков КФС с помощью модели прогнозирования значений выбранных признаков КФС, определяют за период времени мониторинга общую ошибку прогноза для всех признаков КФС из списка признаков и ошибки прогноза для каждого выбранного признака КФС, формируют за период времени мониторинга графики для значений данных, сформированных средством прогнозирования и средством определения аномалий. 2 н. и 11 з.п. ф-лы, 20 ил.
Изобретение относится к области вычислительной техники. Техническим результатом является обеспечение обучения модели прогнозирования значений признаков кибер-физической системы (КФС) и вычисления порога ошибки для определения аномалии в КФС. Раскрыт реализуемый компьютером способ обучения модели прогнозирования значений признаков кибер-физической системы (КФС) и вычисления порога ошибки для определения аномалии в КФС, в котором: а) с использованием средства обучения получают исходную выборку, содержащую значения признаков КФС за исторический период наблюдения за КФС, в которой доля аномалий не превышает заданное значение, при этом признаки КФС являются численными характеристиками субъектов управления; б) с использованием средства обучения на основании исходной выборки и с учетом характеристик КФС формируют обучающую выборку, включающую значения по меньшей мере одного из упомянутых признаков КФС, за период наблюдения, который содержится в историческом периоде наблюдения; в) с использованием средства обучения выполняют построение модели прогнозирования значений признаков КФС в каждый момент времени окна прогноза по данным значений упомянутых признаков КФС в каждый момент времени входного окна, при этом входное окно и окно прогноза являются интервалами времени, содержащимися внутри периода наблюдения, и, кроме того, упомянутые входное окно и окно прогноза выбирают в зависимости от характеристик КФС, а расстояние между входным окном и окном прогноза равно горизонту прогноза, который выбирают в зависимости от характеристик КФС; г) с использованием средства обучения выполняют обучение модели прогнозирования на данных обучающей выборки; д) с использованием обученной модели прогнозирования с использованием средства вычисления выполняют прогнозирование значений признаков КФС в каждый момент времени периода наблюдения; е) с использованием средства вычисления определяют общую ошибку прогноза, полученного с использованием построенной модели прогнозирования в каждый момент времени периода наблюдения; ж) с использованием средства обучения вычисляют порог общей ошибки в зависимости от характеристик КФС таким образом, что превышение вычисленного порога общей ошибкой прогноза означает аномалию в КФС. 2 н. и 22 з.п. ф-лы, 21 ил.
Изобретение относится к системам и способам защиты объектов критической инфраструктуры путем контроля состояния такого объекта критической инфраструктуры, как технологическая система, посредством кибернетической системы контроля. Изобретение предназначено для тестирования кибернетической системы контроля на наличие ошибок моделирования. Тестирование кибернетической системы контроля, определяющей идеальные состояния технологической системы, осуществляют путем признания идеального состояния технологической системы, определенного кибернетической системой для момента времени и отклоняющегося от реального состояния технологической системы, ошибкой моделирования на основании подтвержденного сохранения функциональной взаимосвязи элементов технологической системы. В результате повышается качество тестирования кибернетической системы контроля, определяющей идеальные состояния технологической системы. 2 н. и 17 з.п. ф-лы, 8 ил.
Изобретение относится к системе и способу обнаружения аномалии в технологической системе. Технический результат заключается в обеспечении обнаружения аномалии системой контроля в технологической системе на основании обнаруженного отсутствия функциональной взаимосвязи элементов технологической системы. Система содержит технологическую систему, реализующую через изменение состояний субъектов управления изменение состояния объекта управления, кибернетическую систему контроля, моделирующую изменение состояния технологической системы, состоящую из взаимосвязанных кибернетических блоков, где каждый кибернетический блок в отдельности моделирует изменение состояния отдельного элемента технологической системы, при этом взаимосвязь кибернетических блоков в кибернетической системе повторяет взаимосвязь элементов технологической системы, изменение состояния которых блоки моделируют, модуль контроля, связанный с технологической системой и с кибернетической системой контроля. 2 н. и 17 з.п. ф-лы, 8 ил.
