Обнаружение компьютерных атак в сетях промышленного Интернета вещей на основе вычислительной модели иерархической временной памяти

В работе рассмотрена проблема обнаружения сетевых аномалий, вызванных компьютерными атаками в сетях промышленного Интернета вещей. Для обнаружения аномалий предложен новый метод, построенный с использованием вычислительной модели иерархической временной памяти, в основе которой лежит модель неокортекса. Экспериментальное исследование разработанного метода обнаружения компьютерных атак на основе модели HTM показало превосходство разработанного решения над LSTM-аналогом. Разработанный прототип системы обнаружения аномалий обеспечивает непрерывное обучение на неразмеченных наборах данных в режиме реального времени, учитывает текущий сетевой контекст, а также применяет накопленный опыт за счет поддержки механизма памяти