Digital twin-based method for detecting information security threats in critical information infrastructure objects

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The article presents a method for detecting information security (IS) threat indicators in critical information infrastructure (CII) facilities using a digital twin (DT) with an adaptive mechanism. It addresses the limitations of traditional IS approaches under conditions of scarce real attack data, challenges in testing on operational CII facilities, and difficulties in identifying targeted, evasive threats. A dual-loop method (DT loop and CII facility loop) integrated with a three-level adaptation mechanism (operational, tactical, strategic modes) is proposed. The method encompasses stages of synthetic data generation, model training/testing in the DT, detection/classification at the facility, and defines adaptation trigger. Key advantages include the ability to safely generate threat scenarios and train in the virtual DT environment, automated maintenance of threat detection models. Validation results on a synthetic model of energy facility control system show significant improvement in quality metrics after adaptation.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

Evgenii Mityakov

MIREA – Russian Technological University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: mityakov@mirea.ru
ORCID iD: 0000-0001-6579-0988
SPIN-код: 5691-8947

Dr. Sci. (Econ.), Professor, head, KB-9 Department

Ресей, Moscow

Әдебиет тізімі

  1. Bozdal M. Security through digital twin-based intrusion detection: A SWaT dataset analysis. In: 16th International Conference on Information Security and Cryptology (ISCTürkiye). 2023. Pp. 1–6. doi: 10.1109/ISCTrkiye61151.2023.10336137.
  2. De Hoz Diego J., Temperekidis A., Katsaros P., Konstantinou C. An IoT digital twin for cyber-security defence based on runtime verification. LNCS. 2022. Pp. 556–574. doi: 10.1007/978-3-031-19849-6_31.
  3. Krishnaveni S., Chen T., Sathiyanarayanan M., Amutha B. CyberDefender: An integrated intelligent defense framework for digital-twin-based industrial cyber-physical systems. Cluster Computing. 2024. Vol. 27. Pp. 7273–7306. doi: 10.1007/s10586-024-04320-x.
  4. Lv H.B., Chen D.L., Cao B. et al. Secure deep learning in defense in deep-learning-as-a-service computing systems in digital twins. IEEE Transactions on Computers. 2024. Vol. 73. No. 3. Pp. 656–668. doi: 10.1109/TC.2021.3077687.
  5. Ma J., Guo Y., Fang Ch., Zhang Qi. Digital-twin-based cps anomaly diagnosis and security defense countermeasure recommendation. IEEE Internet of Things Journal. 2024. Vol. 11. Pp. 18726–18738. doi: 10.1109/JIOT.2024.3366904.
  6. Masi M., Sellitto G., Aranha H., Pavleska T. Securing critical infrastructures with a cybersecurity digital twin. Software and Systems Modeling. 2023. Vol. 22. Pp. 689–707. doi: 10.1007/s10270-022-01075-0.
  7. Patel T., Jadav N., Rathod T. et al. AI-based secure intrusion detection framework for digital twin-enabled critical infrastructure. In: 14th International Conference on Information and Knowledge Technology (IKT). 2023. Pp. 24–29. doi: 10.1109/IKT62039.2023.10433057.
  8. Salim M., Camacho D., Park J. Digital Twin and federated learning enabled cyberthreat detection system for IoT networks. Future Generation Computer Systems. 2024. Vol. 161. Pp. 701–713. doi: 10.1016/j.future.2024.07.017.
  9. Sousa B., Arieiro M., Pereira V. et al. ELEGANT: Security of critical infrastructures with digital twins. IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 107574–107588. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3100708.
  10. Bayanova Yu.A. Critical information infrastructure as an object of security. Innovatsionnaya nauka. 2021. No. 10-2. Pp. 63–65. (In Rus.)
  11. Kochergin S.V., Artemova S.V., Bakaev A.A. et al. Anomaly detection in power systems: Application of the Isolation Forest model for identifying cyber threats. Information Technology Security. 2025. Vol. 32. No. 1. Pp. 112–121. (In Rus.). doi: 10.26583/bit.2025.1.07.
  12. Kochergin S.V., Artemova S.V., Bakaev A.A. et al. Enhancing smart grid security: Spectral and fractal analysis as tools for cyberattack detection. Russian Technological Journal. 2025. Vol. 13. No. 1. Pp. 7–15. (In Rus.). doi: 10.32362/2500-316X-2025-13-1-7-15.
  13. Mityakov E.S. Problems of using digital twins in information security of critical information infrastructure facilities. Information Technologies and Telecommunications. 2023. Vol. 11. No. 4. Pp. 36–47. (In Rus.). doi: 10.31854/2307-1303-2023-11-4-36-47.
  14. Mityakov E.S. Digital twins and critical information infrastructure security: Legal and technological aspects. National Security and Strategic Planning. 2024. No. 4 (48). Pp. 29–34. (In Rus.). doi: 10.37468/2307-1400-2024-4-29-34.
  15. Saukh I.A. Objects of critical information infrastructure under information attacks. Innovations. Science. Education. 2022. No. 49. Pp. 1302–1306. (In Rus.)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Method diagram

Жүктеу (1MB)
3. Fig. 2. The closed adaptation cycle

Жүктеу (199KB)
4. Fig. 3. An example of a voltage time series with annotated anomalies

Жүктеу (311KB)


Лицензия сипаттамасына сілтеме: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».