Методы многомерной агрегации временных рядов потоковых данных в задаче мониторинга киберфизических систем

Данная работа посвящена исследованию и разработке методов агрегации данных с целью увеличения быстродействия систем обнаружения атак на киберфизические системы (КФС). Особенностью работы является агрегация данных, представленных в виде временных рядов с разными периодами для методов предсказания и обнаружения вторжений. Статья содержит требования к агрегации данных КФС, исследование новых методов иерархической и многомерной агрегации потоковых данных. Авторы предлагают методы многомерной агрегации данных на основе деревьев и направленного графа и проводят их сравнительный анализ. Для экспериментальной оценки авторы разработали прототип системы агрегации данных с системами иерархической и многомерной агрегации. Работа содержит оценку быстродействия разработанного прототипа и объём требуемой памяти для каждого предложенного метода. Авторы формируют методику применения разработанных решений указывая характеристики систем, в которых наиболее эффективно применение разработанных методов.