УПРAВЉAЊE И TEЛEКOMУНИКAЦИJE У EЛEКTРOEНEРГETСКOM СИСTEMУ / 20. симпoзијум CIGRE Србиja (113-120)
АУТОР(И) / AUTHOR(S): Јасна Марковић–Петровић, Мирјана Стојановић
Е-АДРЕСА / E-MAIL: jasna.markovic-petrovic@eps.rs
DOI: 10.46793/CIGRE20S.113MP
САЖЕТАК / ABSTRACT:
Дигитализација индустријске инфраструктуре, поред бројних бенефита, такође условљава значајне промене у аспектима безбедности индустријских контролних система. Имплементација концепта и технологије индустријског Интернета ствари (IIoT – Industrial Internet of Things) у индустријске погоне хијерархијски структурира аутоматизацију, убрзава обраду података на сва три хијерархијска нивоа (edge, fog и cloud) и у целини унапређује процес производње. Осавремењавање постојећих погона увођењем IIoT-а такође унапређује постојеће стратегије одржавања праћењем изабраних параметара који указују на појаву процеса деградације у реалном времену, скраћивањем времена застоја и бољом предикцијом квара. Са аспекта информационих безбедносних ризика, рад скреће пажњу на пораст рањивости и већу изложеност модерних индустријских система на сајбер нападе. Због тога је потребно да се унапреде традиционални и предложе нови методи за процену информационих безбедносних ризика у савременим индустријским контролно-управљачким и надзорним системима. У раду је дат преглед научно формулисаних метода процене безбедносних ризика у IIoT системима.
КЉУЧНЕ РЕЧИ / KEYWORDS:
Индустријски Интернет ствари – Информациони безбедносни ризик – Процена ризика.
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES:
- М. Стојановић, Ј. Марковић-Петровић, „Динамичка процена безбедносног ризика у индустријским IoT системима“, Зборник радова XXXIX Симпозијума о новим технологијама у поштанском и телекомуникационом саобраћају – ПОСТЕЛ 2021, Београд, 30. новембар-1. децембар, 2021, стр. 156–164.
- M. Stojanovic, J. Markovic-Petrovic, „Deep learning for cyber security risk assessment in IIoT systems“, Encyclopedia of Data Science and Machine Learning, J. Wang (Ed.), Hershey, PA: IGI Global, 2022.
- Ј. Марковић–Петровић, М. Стојановић, „Класификација сајбер напада на индустријске IoT системе“, Зборник радова 19. Симпозијума управљање, телекомуникације и заштита у ЕЕС, CIGRÉ Србија, РД2–05, октобар, 2020.
- K. Stouffer, J. Falco, K. Scarfone, „Guide to industrial control systems (ICS) security”, NIST Special Publication 800-82 Rev 2, May 2015.
- J.R. Nurse, S. Creese, D. De Roure, „Security risk assessment in Internet of Things systems“, IT professional, Vol. 19, No. 5, pp. 20-26, 2017.
- C. Kolias, G. Kambourakis, A. Stavrou, J. Voas, „DDoS in the IoT: Mirai and other botnets”, Computer, Vol. 50, No. 7, pp. 80-84, 2017.
- C. Adaros Boye, P. Kearney, M. Josephs, „Cyber-risks in the industrial Internet of Things (IIoT): Towards a method for continuous assessment“, Information Security, Lecture Notes in Computer Science, vol 11060, Chen, L., Manulis, M., Schneider, S. (Eds), Springer, Cham, 2018.
- B. Zahran, A. Hussaini, A. Ali-Gombe, „IIoT-ARAS: IIoT/ICS automated risk assessment system for prediction and prevention“, In Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Data and Application Security and Privacy, pp. 305-307, April 2021.
- H. Mouratidis, V. Diamantopoulou, „A security analysis method for industrial Internet of Things“, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 14, No. 9, pp. 4093-4100, 2018.
- H.L. Hassani, A. Bahnasse, E. Martin, C. Roland, O. Bouattane, M.E.M. Diouri, „Vulnerability and security risk assessment in a IIoT environment in compliance with standard IEC 62443“, Procedia Computer Science, Vol. 191, pp. 33-40, 2021.
- X. Liu, J. Ospina, C. Konstantinou, „Deep reinforcement learning for cybersecurity assessment of wind integrated power systems“, IEEE Access, Vol: 8, pp. 208378-208394, 2020.
- M. Stojanovic, J. Markovic-Petrovic, „A model for dynamic cyber security risk assessment in the industrial IoT environment“, In Proceedings of the Sinteza 2022 – International Scientific Conference on Information Technology and Data Related Research, pp. 230-237, 2022.
- J. Hegde, B. Rokseth, „Applications of machine learning methods for engineering risk assessment–A review”, Safety science, 122, 104492, 2020.