doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-3-480-491


Применение методов детектирования отказов для обнаружения информационных атак на систему управления

Маргун А.А., Юрьева Р.А., Колесникова Д.В.


Читать статью полностью 
Язык статьи - английский

Ссылка для цитирования:
Маргун А.А., Юрьева Р.А., Колесникова Д.В. Применение методов детектирования отказов для обнаружения информационных атак на систему управления // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22, № 3. С. 480–491 (на англ. яз.). doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-3-480-491


Аннотация
Обеспечение безопасности систем управления – важная и актуальная проблема. Она состоит в исключении влияния отказов и атак на объекты управления, окружающую среду и др. Большое значение имеет предотвращение критических отказов. Выполнен анализ сходств последствий атак на сложные технические системы и отказов этих систем. Рассмотрено влияние информационных атак на динамику систем автоматического управления. В ходе работы представлена гипотеза о сходстве влияния отказов и информационных атак на сложную техническую систему. Как информационные атаки, так и отказы вызывают отклонения динамики объекта управления. Анализ отклонения динамики объекта управления от нормального режима функционирования позволит детектировать и изолировать информационные атаки и отказы. Проведено сравнение аномальной динамики объектов управления при атаках и отказах устройств, обнаружены зависимости, и сделаны выводы. Проанализировано сходство последствий информационных атак и отказов системы управления, разработана методика идентификации атак на основе методов, разработанных для детектирования отказов. Выполнено компьютерное моделирование влияния информационных атак и отказов на систему управления двигателем постоянного тока, приведены результаты в виде графиков. Результаты моделирования позволяют сделать вывод о применимости алгоритмов детектирования отказов для обнаружения атак. Показано, что отказы и информационные атаки могут привести к опасным последствиям для системы управления. Актуальным представляется исследование пересечения области информационной безопасности и детектирования отказов.

Ключевые слова: детектирование отказов, изоляция отказов, надежность, опасный отказ, функциональная безопасность, отказоустойчивость, кибератака

Список литературы
  1. Lee J., Bagheri B., Kao H.A. A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems // Manufacturing Letters. 2015. V. 3. P. 18–23. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2014.12.001
  2. Lasi H., Fettke P., Kemper H.G., Feld T., Hoffmann M. Industry 4.0 // Business & Information Systems Engineering. 2014. V. 6. N 4. P. 239–242. https://doi.org/10.1007/s12599-014-0334-4
  3. Hwang I., Kim S., Kim Y., Seah C.E. A survey of fault detection, isolation, and reconfiguration methods // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2010. V. 18. N 3. P. 636–653. https://doi.org/10.1109/TCST.2009.2026285
  4. Patton R.J., Chen J. On eigenstructure assignment for robust fault diagnosis // International Journal of Robust and Nonlinear Control. 2000. V. 10. N 14. P. 1193–1208. https://doi.org/10.1002/1099-1239(20001215)10:14<1193::AID-RNC523>3.0.CO;2-R
  5. Wünnenberg J., Frank P.M. Sensor fault detection via robust observers // System Fault Diagnostics, Reliability and Related Knowledge-Based Approaches. V. 1. Springer, Dordrecht, 1987. P. 147–160. https://doi.org/10.1007/978-94-009-3929-5_5
  6. Watanabe K., Himmelblau D.M. Instrument fault detection in systems with uncertainties // International Journal of Systems Science. 1982. V. 13. N 2. P. 137–158. https://doi.org/10.1080/00207728208926337
  7. Frank P.M., Wünnenberg J. Robust fault diagnosis using unknown input observers schemes // Fault Diagnosis in Dynamic Systems: Theory and Application. New York: Prentice-Hall, 1989. P. 47–98.
  8. Gertler J. Fault detection and isolation using parity relations // Control Engineering Practice. 1997. V. 5. N 5. P. 653–661. https://doi.org/10.1016/S0967-0661(97)00047-6
  9. Patton R.J., Chen J. Robust fault detection using eigenstructure assignment: A tutorial consideration and some new results // Proc. of the 30th IEEE Conference on Decision and Control. 1991. P. 2242–2247. https://doi.org/10.1109/CDC.1991.261546
  10. Patton R.J., Chen J. Review of parity space approaches to fault diagnosis for aerospace systems // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1994. V. 17. N 2. P. 278–285. https://doi.org/10.2514/3.21194
  11. Stoustrup J., Niemann H.H. Fault estimation – a standard problem approach // International Journal of Robust and Nonlinear Control. 2002. V. 12. N 8. P. 649–673. https://doi.org/10.1002/rnc.716
  12. Maqill D.T. Optimal adaptive estimation of sampled stochastic processes // IEEE Transactions on Automatic Control. 1965. V. 10. N 4. P. 434–439. https://doi.org/10.1109/TAC.1965.1098191
  13. Maybeck P.S. Stochastic Models, Estimation and Control. V. 1. Arlington, VA: Navtech Press, 1994.
  14. Maybeck P.S. Stochastic Models, Estimation and Control. V. 2. Arlington, VA: Navtech Press, 1994.
  15. Wang H., Lin W. Applying observer based FDI techniques to detect faults in dynamic and bounded stochastic distributions // International Journal of Control. 2000. V. 73. N 15. P. 1424–1436. https://doi.org/10.1080/002071700445433
  16. Simani S., Fantuzzi C., Patton R.J. Model-Based Fault Diagnosis in Dynamic Systems Using Identification Techniques. London, U.K.: Springer, 2003. XV, 282 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-3829-7
  17. Chen R.H., Ng H.K., Speyer J.L., Guntur L.S., Carpenter R. Health monitoring of a satellite system // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2006. V. 29. N 3. P. 593–605. https://doi.org/10.2514/1.15012
  18. Pertew M., Marquez H.J., Zhao Q. Design of unknown input observers for Lipschitz nonlinear systems // Proceedings of the American Control Conference. 2005. V. 6. P. 4198–4203. https://doi.org/10.1109/ACC.2005.1470637
  19. Baroni P., Lamperti G., Pogliano P., Zanella M. Diagnosis of a class of distributed discrete-event systems // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part A: Systems and Humans. 2000. V. 30. N 6. P. 731–752. https://doi.org/10.1109/3468.895897
  20. Lunze J., Schröder J. Sensor and actuator fault diagnosis of systems with discrete inputs and outputs // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. 2004. V. 34. N 2. P. 1096–1107. https://doi.org/10.1109/TSMCB.2003.820593
  21. Cordier M.O., Dugue P., Dumas M., Lévy F., Montmain J., Staroswiecki M., Travé Massuyès L. AI and automatic control approaches of model-based diagnosis: Links and underlying hypotheses // IFAC Proceedings Volumes. 2000. V. 33. N 11. P. 279–284. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)37373-1
  22. Cordier M.O., Dague P., Lévy F., Mountmain J., Staroswiecki M., Travé-Massuyès L. Conflicts versus analytical redundancy relations: A comparative analysis of the model based diagnosis approach from the artificial intelligence and automatic control perspectives // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. 2004. V. 34. N 5. P. 2163–2177. https://doi.org/10.1109/TSMCB.2004.835010
  23. Blanke M., Kinnaert M., Lunze J., Staroswiecki M. Diagnosis and Fault-Tolerant Control. Berlin: Springer, 2006. XIX, 672 p. https://doi.org/10.1007/978-3-540-35653-0
  24. Zhang Y., Jiang J. Bibliographical review on reconfigurable fault-tolerant control systems // Annual Reviews in Control. 2008. V. 32. N 2. P. 229–252. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2008.03.008
  25. Zhang X., Parisini T., Polycarpou M.M. Adaptive fault-tolerant control of nonlinear uncertain systems: an information-based diagnostic approach // IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. V. 49. N 8. P. 1259–1274. https://doi.org/10.1109/TAC.2004.832201
  26. Iureva R.A., Margun A.A., Maltseva N.K., Vedernikov K. Electromechanical drive fault detection // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. V. 643. N 1. P. 012114. https://doi.org/10.1088/1757-899X/643/1/012114
  27. Zhang Y.M., Jiang J. Active fault-tolerant control system against partial actuator failures // IEE Proceedings: Control Theory and Applications. 2002. V. 149. N 1. P. 95–104. https://doi.org/10.1049/ip-cta:20020110
  28. Khurana H., Hadley M., Lu N., Frincke D.A. Smart-grid security issues // IEEE Security and Privacy. 2010. V. 8. N 1. P. 81–85. https://doi.org/10.1109/MSP.2010.49
  29. Desnitsky V.A., Levshun D.S., Chechulin A.A., Kotenko I.V. Design technique for secure embedded devices: Application for creation of integrated cyber-physical security system // Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications. 2016. V. 7. N 2. P. 60–80. https://doi.org/10.22667/JOWUA.2016.06.31.060
  30. Alguliyev R., Imamverdiyev Y., Sukhostat L. Cyber-physical systems and their security issues // Computers in Industry. 2018. V. 100. P. 212–223. https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.04.017
  31. Wang E.K., Ye Y., Xu X., Yiu S.M., Hui L.C.K., Chow K.P. Security issues and challenges for cyber physical system // Proc. of the IEEE/ACM International Conference on Green Computing and Communications (GreenCom), 2010 IEEE/ACM International Conference on Cyber, Physical and Social Computing, (CPSCom). 2010. P. 733–738. https://doi.org/10.1109/GreenCom-CPSCom.2010.36
  32. Sicari S., Rizzardi A., Grieco L.A., Coen-Porisini A. Security, privacy and trust in Internet of Things: the road ahead // Computer Networks. 2015. V. 76. P. 146–164. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2014.11.008
  33. Sridhar S., Hahn A., Govindarasu M. Cyber-physical system security for the electric power grid // Proceedings of the IEEE. 2012. V. 100. N 1. P. 210–224. https://doi.org/10.1109/JPROC.2011.2165269
  34. Gifty R., Bharathi R., Krishnakumar P. Privacy and security of big data in cyber physical systems using Weibull distribution-based intrusion detection // Neural Computing and Applications. 2019. V. 31. N 1. P. 23–34. https://doi.org/10.1007/s00521-018-3635-6
  35. Iureva R.A., Kremlev A.S., Margun A.A., Vlasov S.M., Timko A.S. Measures to design secure cyber-physical things // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2019. V. 142. P. 315–322. https://doi.org/10.1007/978-981-13-8311-3_27
  36. Iureva R.A., Danenkov I.S., Timko A.S., Vlasov S.M., Vasilkov S.D. Optical sensors in IoT // Proceedings of SPIE. 2019. V. 11028. P. 1102816. https://doi.org/10.1117/12.2517076
  37. Iureva R.A., Belov A.A., Margun A.A., Kremlev A.S. Electric drive attack detection based on state observers // Proc. of the 20th International Carpathian Control Conference (ICCC). 2019. P. 8766015. https://doi.org/10.1109/carpathiancc.2019.8766015
  38. Iureva R., Margun A., Maltseva N., Vedernikov K. Electromechanical drive fault detection // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. V. 643. N 1. P. 012114. https://doi.org/10.1088/1757-899X/643/1/012114
  39. Dobriborsci D., Margun A., Kolyubin S. Theoretical and experimental research of the discrete output robust controller for uncertain plant // Proc. of the 16th European Control Conference (ECC). 2018. P. 533–538. https://doi.org/10.23919/ECC.2018.8550138
  40. Chen J., Patton R.J. Robust Model-Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Boston, MA, U.S.A.: Kluwer Academic Publishers, 1999. P. 354.
  41. Patton R.J., Chen J. Observer-based fault detection and isolation: Robustness and applications // Control Engineering Practice. 1997. V. 5. N 5. P. 671–682. https://doi.org/10.1016/S0967-0661(97)00049-X
  42. Isermann R. Supervision, fault-detection and fault-diagnosis methods - An introduction // Control Engineering Practice. 1997. V. 5. N 5. P. 639–652. https://doi.org/10.1016/S0967-0661(97)00046-4
  43. Behzad H., Casavola A., Tedesco F., Sadrnia M.A. Fault-tolerant sensor reconciliation schemes based on unknown input observers // International Journal of Control. 2020. V. 93. N 3. P. 669–679. https://doi.org/10.1080/00207179.2018.1484568
  44. Morris T., Gao W. Industrial control system cyber attacks // Proc. of the 1st International Symposium for ICS & SCADA Cyber Security Research. 2013. P. 22–29. https://doi.org/10.14236/ewic/icscsr2013.3
  45. Yılmaza E.N., Gönenb S. Attack detection/prevention system against cyber-attack in industrial control systems // Computers and Security. 2018. V. 77. P. 94–105. https://doi.org/10.1016/j.cose.2018.04.004
  46. Rathika R.K., Marimuthu A. An improved detection and prevention of DDoS attacks in nuclear power plants machine monitoring // Proc. of the Second International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT). 2017. P. 1–7. https://doi.org/10.1109/ICECCT.2017.8117897
  47. Pasqualetti F., Dorfler F., Bullo F. Attack detection and identification in cyber-physical systems // IEEE Transactions on Automatic Control. 2013. V. 58. N 11. P. 2715–2729. https://doi.org/10.1109/TAC.2013.2266831
  48. Danenkov I., Kolesnikova D., Babikov A., Iureva R. Security by design development methodology for file hosting case // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2020. V. 188. P. 383–390. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5584-8_33
  49. Belov А.А., Aranovskiy S., Ortega R., Barabanov N., Bobtsov А.А. Enhanced parameter convergence for linear systems identification: The DREM approach // Proc. of the 16th European Control Conference (ECC). 2018. P. 2794–2799. https://doi.org/10.23919/ECC.2018.8550338


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2022 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика