УДК 330
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.12.17.024

Авторы

Ислам Адамович Пуцигов,
Мансур Абдул-Муслимович Айбуев,
ФГБОУ ВО «Грозненский государственный нефтяной технический университет им. акад. М. Д. Миллионщикова», г. Грозный, Россия

Аннотация

Статья рассматривает криптографические методы и интеллектуальные подходы к защите коммуникаций индустриальных управляющих систем. Показаны специфические угрозы и ограничения реального времени; обоснован выбор аутентифицированного шифрования (режим Галуа– счётчик и лёгковесные перестановочные схемы) с фиксированной длиной тега и строгим управлением одноразовыми числами. Описаны процедуры управления ключами, согласование на эллиптических кривых, защита от повторов и контрмеры против побочных каналов. Предложена композиция механизмов для телеметрии и критичных команд, а также принципы телеметрии проверки. Дополнительно обсуждена роль обнаружения аномалий и поведенческой аналитики для повышения наблюдаемости и устойчивости сети.

Ключевые слова

индустриальные управляющие системы, аутентифицированное шифрование, лёгковесная криптография

Список литературы

  1. Алексеев П. Н., Сидоров М.Л.Криптографические протоколы для защиты промышленного интернета вещей // Информационная безопасность. 2024. № 4 (64). С. 12–25.
  2. Богданова О. К. Системы обнаружения вторжений на основе методов глубокого обучения // Безопасность информационных технологий. 2025. Т. 27. № 2. С. 45–60.
  3. Жарасов Б. С., Абрамов В. И. Цифровые двойники в управлении производством: принципы создания, проблемы внедрения и перспективы развития // Современная экономика: проблемы и решения. 2024. № 6 (174). С. 80–94.
  4. Козлова В. В. Оптимизация бизнес-процессов с применением технологий искусственного интеллекта // Вестник Евразийской науки. 2025. Т. 17. № s2. С. 1–16.
  5. Мухамеджанов А. И., Хабибуллин И. И. Обзор методов машинного обучения для прогнозирования технического состояния газотурбинных двигателей // Вестник КГТУ им. А. Н. Туполева. 2023. № 3. С. 70–78.
  6. Орлова Н.С.Лёгковесные криптографические алгоритмы для встраиваемых систем управления // Известия вузов. Радиоэлектроника. 2024. Т. 67. № 9. С. 89–103.
  7. Прыткова Е. А., Давыдов В. М. Применение многофакторного анализа показателей качества машиностроительной продукции для оптимизации бизнес-процессов // Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. 2024. Т. 22. № 3. С. 152–159.
  8. Рогулин Р. С. Использование методов анализа данных и машинного обучения для прогнозирования и планирования спроса при управлении цепочками поставок // Теоретическая экономика. 2023. № 8. С. 35–53.