ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛИЙ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ СИСТЕМЫ «УМНЫЙ ДОМ»

Предмет исследования.Рассмотрена проблема выявления аномалий в системах домашней автоматизации «Умный дом». Определены особенности существующих охранных сетей, а также необходимость выявления информационного и физического воздействия на датчики в целях обеспечения информационной безопасности. Метод. Для выявления аномалий предложено использование искусственной нейронной сети. Метод предполагает обработку данных о характеристиках устройств охранной сети для определения аномального поведения. Искусственная нейронная сеть предварительно обучается на выборке таких данных. В работе представлено описание средств для практической реализации предложенного метода. Основные результаты. Для проведения эксперимента создан сценарий, по которому модель системы «Умный дом» передает данные об информационных потоках в сети, а искусственная нейронная сеть выносит решения на основе предоставленных данных. Таким образом, для тестирования созданы обучающая и тестовая выборки. Аномалией считалось состояние, для которого результат работы искусственной нейронной сети составлял величину не менее 0,9. По результатам тестирования искусственной нейронной сетью выносилось решение о принадлежности текущего состояния узла сети к аномальному или обычному состоянию с точностью 91%. Практическая значимость. Предложенный метод может быть использован при разработке информационных и охранных систем, для которых выдвигается требование мониторинга отдельных подключенных устройств. Технология выявления аномалий исключает возможность незаметного нарушения конфиденциальности и целостности передаваемой информации.