ЗАТТАР ӨНЕРКӘСІПТІК ИНТЕРНЕТІНДЕГІ ҚАУІПТІ АНЫҚТАУДЫҢ АРАЛАС МОДЕЛ

With the rapid development of the Industrial Internet of Things (IIoT), the need for rapid response, detection and prevention of intrusions into the industrial network has arisen. IIoT networks have special functions and face unique challenges in defending against cyberattacks. These problems are especially urgent as the growth of user demand for IIoT is predicted. The article deals with the security issues of the industrial Internet of things. At the moment, there are some methods of ensuring information security in IIoT networks, which were analyzed in the article. The advantages and disadvantages of existing systems have also been described. Typical attack scenarios in industrial Internet of Things networks were proposed. Based on this analysis, a combined threat detection model using expert systems and such machine learning algorithms as a decision tree, a naive Bayesian classifier, and the k-nearest neighbors method is proposed. Өнеркәсіптік заттар интернетінің (IIoT) қарқынды дамуымен жылдам әрекет ету, өнеркәсіптік желіге енуді анықтау және алдын алу қажеттілігі туындады. IIoT желілерінің арнайы функциялары бар және кибершабуылдардан қорғануда бірегей қиындықтарға тап болады. Бұл проблемалар әсіресе өзекті болып табылады, өйткені IIoT-ге пайдаланушы сұранысының өсуі болжануда. Мақалада өнеркәсіптік заттар интернетінің қауіпсіздік мәселелері қарастырылады. Қазіргі уақытта мақалада талданған IIoT желілерінде ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз етудің кейбір әдістері бар. Қолданыстағы жүйелердің артықшылықтары мен кемшіліктері де сипатталған. Индустриалды Интернет желілеріндегі шабуылдың типтік сценарийлері ұсынылды. Осы талдаудың негізінде сараптамалық жүйелерді және шешім ағашы, аңғал Байес классификаторы және k-ең жақын көршілер әдісі сияқты машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланатын біріктірілген қауіптерді анықтау моделі ұсынылады. Со стремительным развитием индустриального интернета вещей (IIoT) возникла необходимость быстрого реагирования, обнаружения и предотвращения вторжений в производственную сеть. Сети IIoT обладают особыми функциями и сталкиваются с уникальными проблемами при защите от кибератак. Эти проблемы являются особенно актуальными, поскольку прогнозируется рост потребности пользователей в IIoT.В статье рассматриваются вопросы безопасности промышленного интернета вещей. На данный момент имеются некоторые методики обеспеченияинформационной безопаcности в сетях IIoT, которые были проанализированы в статье. Также были описаны достоинства и недостатки существующих систем. Были предложены типовые сценарии атак в сетях промышленного интернета вещей. На основе данного анализа предложена комбинированная модель обнаружения угроз с использованием экспертных систем и таких алгоритмов машинного обучения, как дерево решений, наивный байесовский классификатор, метод k-ближайших соседей.