Вибрации в сети: ИИ выявляет кибератаки на энергоснабжение менее чем за две секунды

Энергетическая инфраструктура всё чаще становится мишенью изощрённых киберугроз: цифровизация, повышая эффективность сетей, одновременно делает их уязвимыми для сложных атак. Особую опасность представляют длительные проникновения типа Advanced Persistent Threats (APT) и атаки с подменой данных (False Data Injection, FDI), которые могут привести к масштабным сбоям в энергоснабжении. Традиционные системы обнаружения, опирающиеся на заранее заданные правила для известных угроз, часто не справляются с новыми эксплойтами и атаками «нулевого дня».

Исследователи разработали новый метод защиты на основе искусственного интеллекта, который способен выявлять кибератаки на энергосети менее чем за две секунды. Решение объединяет анализ структуры сети с отслеживанием данных — это позволяет обнаруживать угрозы, остающиеся незамеченными для обычных систем безопасности. Подробности исследования опубликованы в International Journal of Global Energy Issues.

В основе метода — двухуровневая архитектура глубокого обучения. Графовая нейронная сеть (Graph Neural Network, GNN) отображает пространственную структуру энергетической системы (физическое и цифровое расположение устройств), а модель Transformer анализирует хронологию команд и сигналов во времени. Такое сочетание пространственных и временных данных помогает распознавать скоординированные многоэтапные атаки, которые выглядят безобидно при рассмотрении по отдельности.

Тестирование показало высокую эффективность подхода: точность обнаружения составила более 93 %, а время реакции — менее двух секунд после начала подозрительной активности. Это открывает возможность защищать энергетическую инфраструктуру практически в режиме реального времени, оперативно предотвращая потенциальные катастрофы.

Источник: Techxplore