Метод адаптивной нейтрализации структурных нарушений киберфизических систем на основе графовых искусственных нейронных сетей

В работе представлена модель угроз киберфизических систем (КФС) с примера-
ми атак и потенциальными негативными последствиями для систем различного назначения.
Сделан вывод о том, что критичные последствия атак связаны с нарушением информацион-
ного обмена внутри системы. Таким образом, задача обеспечения безопасности КФС сводится
к восстановлению эффективности информационного обмена. Для нейтрализации негативных
для информационного обмена последствий предложено использовать графовые искусствен-
ные нейронные сети (ИНС). Проведен обзор современных архитектур графовых ИНС. Для
генерации синтетического обучающего набора данных разработан и реализован алгоритм,
выполняющий моделирование интенсивности сетевого потока и загруженности устройств
в системе на основе метрик центральности графов. Выполнено обучение графовой ИНС для
задачи переконфигурирования графа сети К