Registration Number
0826U003510, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
popup.evolution
o
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Title
Methods and Algorithms for Early Warning of Operational Disruptions in Cyber-Physical Systems Based on Graph Models of Digital Twins
Author
Oleksandr Kozlovskyi,
popup.head Maryna Zharikova
popup.opponent Oleksandr Sharko
popup.opponent Viktoriia Hnatushenko
popup.review Iryna Dorovska
popup.review Viktor Kozel
popup.rada
Kherson National Technical University
Description
Козловський О.В. Методи та алгоритми раннього попередження порушень функціонування кіберфізичних систем на основі графових моделей цифрових двійників. – На правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 “Комп’ютерні науки”. – Херсонський національний технічний університет МОН України, Українська академія друкарства МОН України, Хмельницький 2026.
Тема дисертаційної роботи присвячена розробленню методів та алгоритмів раннього попередження порушень функціонування кіберфізичної системи на основі графових моделей цифрового двійника для аналізу стану системи, своєчасного виявлення ознак порушень і підтримки прийняття рішень щодо їх локалізації. У роботі цифровий двійник розглядається як формалізоване подання кіберфізичної системи, що поєднує дані про її компоненти, технологічні параметри, стани вузлів і взаємозв’язки між ними. Це дозволяє використовувати його як засіб моделювання та основу для інтерпретації результатів виявлення порушень, пов’язаних зі зміною поведінки компонентів CPS.
Унаслідок розвитку цифрових технологій кіберфізичні системи зазнали ускладнення структури, взаємозв’язків та режимів функціонування, що потребує нових підходів до їх моделювання й аналізу. У промислових CPS порушення роботи окремого сенсора, контролера, виконавчого механізму або мережевого вузла може впливати на інформаційну безпеку й перебіг фізичного процесу. Тому важливим є не лише факт виявлення аномального або атакованого стану, а й пояснення його місця у структурі системи та визначення компонентів, найбільш пов’язаних із виявленим відхиленням.
Виявлення порушень функціонування та взаємозв’язків між компонентами системи є основою для побудови графової моделі цифрового двійника і засобів раннього попередження. На відміну від підходів, що аналізують окремі ознаки ізольовано, графове подання враховує зв’язки між параметрами CPS, їх структурну значущість та можливий вплив відхилення одного вузла на суміжні компоненти. У межах такої моделі окреме відхилення розглядається як подія, пов’язана з певним вузлом, його станом і зв’язками з іншими елементами CPS.
Для аналізу станів кіберфізичних систем використовуються методи графового моделювання, імітаційного моделювання, аналізу даних та ML. У межах дослідження ці методи поєднуються в цілісний підхід, у якому симуляційне середовище забезпечує дані, графова модель описує структуру CPS, а IDS/ML-модуль виконує класифікацію станів системи. Це створює основу для переходу від звичайної класифікації до пояснення результату через структуру цифрового двійника.
У дослідженні дані технологічні вимірювання, сформовані в середовищі цифрового двійника, використовуються для формування графового подання стану системи, побудови матриці суміжності між параметрами та аналізу поточного стану CPS. Результати IDS/ML-класифікації застосовуються для локалізації потенційного джерела порушення у графовій моделі цифрового двійника. Для цього враховуються відхилення параметрів від нормального режиму, ваги уваги графової моделі та структурна значущість вузлів. У результаті система не обмежується міткою класу, а формує інформацію про можливе джерело або канал прояву порушення, що може бути використано для подальшого аналізу стану CPS.
Метою дисертації є розроблення методів та алгоритмів раннього попередження порушень функціонування промислових кіберфізичних систем на основі графових моделей цифрових двійників, що забезпечують формалізоване подання топології, станів і взаємодій компонентів, графову IDS/ML-класифікацію нормальних та атакованих станів, визначення критичних вузлів і локалізацію порушень. Запропонований підхід підвищує інформативність результатів виявлення порушень, оскільки доповнює мітку класу стану поясненням через структуру цифрового двійника.
Registration Date
2026-07-13
popup.nrat_date
2026-07-13 / 2026-07-13
