МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ СТРУКТУРИ ЦЕНТРУ ЗБИРАННЯ ТА ОБРОБЛЕННЯ ДАНИХ ПІД ЧАС МОНІТОРИНГУ СТАНУ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
DOI:
https://doi.org/10.36994/2788-5518-2025-01-09-01Ключові слова:
критична інфраструктура, сенсори, IoT, 5G, обробка даних у реальному часіАнотація
У статті подано комплексну методику проєктування архітектури центру збирання та обробки даних, призначену для моніторингу стану об’єктів критичної інфраструктури. Дослідження включає розроблення структурної та функціональної схеми, а також логічної моделі, що ілюструє взаємодію між компонентами системи, що беруть участь у збиранні та обробці даних у контексті моніторингу критичної інфраструктури. Запропонований підхід ураховує сучасні вимоги до надійності, відмовостійкості, масштабованості, кібербезпеки та продуктивності в режимі реального часу. Особлива увага приділяється типам датчиків, що використовуються в різних сферах критичної інфраструктури, включаючи енергетику, транспорт, водопостачання, телекомунікації й охорону здоров’я. Методика також досліджує інтеграцію сенсорних мереж з технологіями зв’язку п’ятого покоління (5G) та інтернетом речей (IoT), що дає змогу створювати більш чутливі й гнучкі системи моніторингу. Крім того, дослідження підкреслює багаторівневий підхід до обробки даних за допомогою парадигм периферійних, туманних і хмарних обчислень. Це дає можливість зменшити затримку, збалансувати навантаження між обчислювальними ресурсами й покращити реагування на критичні інциденти. Уведено математичну модель, основану на теорії множин, для визначення складу датчиків, необхідного для ефективного моніторингу інфраструктури. Методика розроблена як основа для побудови інтелектуальних систем моніторингу, здатних забезпечити стабільну та безпечну роботу основних послуг. Вона також підтримує інтеграцію інструментів штучного інтелекту для прогнозування стану системи й раннього виявлення аномалій. Це може значно покращити можливості прогнозного обслуговування та безпеку експлуатації. Результати цього дослідження є особливо цінними для фахівців, які працюють у сфері телекомунікацій, кібербезпеки, автоматизації та реагування на надзвичайні ситуації. Крім того, вони надають практичну інформацію урядовим і регуляторним органам, відповідальним за захист національних інфраструктурних активів.
Посилання
Zhang H., Li Z., Ren Z. Data-driven construction of data center graph of things for anomaly detection. arXiv preprint arXiv:2004.12540. 2020. https://arxiv.org/abs/2004.12540.
Netti A., Mueller M., Auweter A., Guillen C., Ott M., Tafani D., Schulz M. From facility to application sensor data: Modular, continuous and holistic monitoring with DCDB. arXiv preprint arXiv:1906.07509. 2019. https://arxiv.org/abs/1906.07509.
Morgan K. Geldenhuys, Jonathan Will, Benjamin J. J. Pfister, Martin Haug, Alexander Scharmann, Lauritz Thamsen. Dependable IoT data stream processing for monitoring and control of urban infrastructures. arXiv preprint arXiv:2108.10721. 2021. https://arxiv.org/abs/2108.10721.
Aron Larsson. Data use and data needs in critical infrastructure risk analysis. Journal of Risk Research. 2023. № 26(2). Р. 190–210. https://doi.org/10.1080/13669877.2023.2181858.
Yassine A., Singh S., Hossain M. S., Muhammad G. (2019). IoT big data analytics for smart homes with fog and cloud computing. Future Generation Computer Systems. 2019. № 91. Р. 563–573. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.08.040.
Мурасов Р., Нікітін А., Мещеряков І., Підгородецький М., Поплавець С. Методика оцінювання загроз і ризиків для об’єктів критичної інфраструктури за сценаріями розвитку надзвичайних ситуацій. Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. Київ, Україна, 2024. № 48(3). С. 35–43. https://doi.org/10.33099/2311-7249/2023-48-3-35-43
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
