ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЧЕТКО-ЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КИБЕРРИСКОВ В ЗАДАЧАХ АУТЕНТИФИКАЦИИ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-140-5-302-312Ключевые слова:
кибербезопасность, нечеткая логика, аутентификация, оценка риска, мобильные робототехнические комплексы, машинное обучениеАннотация
В статье рассматривается актуальная задача обеспечения безопасности аутентификации пользователей в мобильных робототехнических комплексах (МРК) и IoT-устройствах, уязвимых к кибератакам, включая известные случаи удалённого взлома бытовой робототехники. Основное внимание уделено разработке и программной реализации алгоритма оценки риска на основе нечеткой логики, позволяющего учитывать контекстные, поведенческие и сетевые параметры при принятии решений об уровне аутентификации. Описана архитектура предложенного алгоритма, включающая этапы сбора данных, фаззификации, агрегирования, дефаззификации и выбора уровня проверки. Приведены результаты экспериментального моделирования, подтверждающие его эффективность в условиях неопределенности и ограниченных вычислительных ресурсов. Реализация выполнена на языке Python с использованием специализированных библиотек, что позволяет интегрировать алгоритм в программные модули интеллектуальных систем безопасности без необходимости обращения к облачным вычислениям. Цель статьи — продемонстрировать возможность применения нечетко-логического подхода в задаче оценки риска аутентификации в МРК и IoT-среде, а также обосновать значимость интерпретируемых и адаптивных решений в условиях современных киберугроз. Материалы будут полезны исследователям, специалистам в области кибербезопасности и разработчикам интеллектуальных робототехнических и IoT-платформ.
Библиографические ссылки
[1] “Robot vacuum cleaner hacked, shouts slurs at family,” ABC News Australia, 2024. [Online]. Available: https://www.abc.net.au/news/2024-10-11/robot-vacuum-yells-racial-slurs-at-family-after-being-hacked/104445408
[2] Kaspersky OS Blog. “Hacking the smart vacuum cleaner – DEFCON 32 demo.” 2024. [Online]. Available: https://os.kaspersky.com/blog/hacking-the-smart-vacuum-cleaner/
[3] Bitdefender Labs. “Robot vacuum cleaners can eavesdrop conversations, researchers reveal.” 2023. [Online]. Available: https://www.bitdefender.com/en-us/blog/hotforsecurity/robot-vacuum-cleaners-can-eavesdrop-on-conversations-researchers-revealAlzubi. Alzubi, A., Nayyar, A., & Kumar. Machine Learning from Theory to Algorithms: An Overview. // Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1142. P. 012012. DOI: 10.1088/1742 6596/1142/1/012012.
[4] R. M. Alguliyev, Y. N. Imamverdiyev, L. A. Sukhostat. Cyber-physical systems and their security issues. // Computers in Industry. 2018. Vol. 100. P. 212–223. DOI: 10.1016/j.compind.2018.04.017.
[5] S. Brimzhanova, S. Atanov, K. Moldamurat, B. Baymuhambetova, K. Brimzhanova, and A. Seitmetova. An intelligent testing system development based on the shingle algorithm for assessing humanities students’ academic achievements. // Education and Information Technologies, 2022. Vol. 27(8). P. 10785–10807. DOI: 10.1007/s10639-022-11057-w
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Хуралай Молдамурат
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
