МОДЕЛИ ПРЕДИКТИВНОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВОДОСНАБЖЕНИЕМ НА ОСНОВЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

Применительно к задаче прогнозирования кибератак рассмотрены модели, основанные на методах предиктивного обслуживания, а также сформированы гипотезы о границах применимости метода предиктивной защиты информации. Для проверки гипотез проанализирован набор данных «Water_pump» (сайт Kaggle), состоящий из количественных и качественных характеристик автоматизированной системы управлением водоснабжением, записанных в течение шести месяцев. Проведена предобработка, очистка и группировка экспериментальных данных для обучения нейронной сети, а также проведен анализ основных свойств данных и поиск в них общих закономерностей, распределений и аномалий. Метод предиктивной защиты информации реализован с применением технологий машинного обучения. Для каждой модели выполнена настройка гиперпараметров и проведена оценка по метрикам качества «precision», «recall» и «accuracy». Полученные результаты позволяют сделать вывод о применимости реализованного метода предиктивной защиты информации на практике для анализа данных автоматизированных систем управления технологическими процессами.