Оставить отзыв
Организация
Отзыв
Центр кибербезопасности цифровых технологий (ЦКЦТ) НЦМУ СПбПУ
Руководитель
Зегжда Дмитрий Петрович
доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Центра кибербезопасности цифровых технологий, руководитель проекта НЦМУ
Ведущие ученые
Общая численность сотрудников лаборатории – 21, из них молодых исследователей (до 39 лет) – 15.
Область научных исследований
Ключевая компетенция ЦКЦТ – интеллектуальное управление киберустойчивостью передовых цифровых технологий.

В числе прикладных направлений работ – исследование и разработка технологии автоматического управления кибербезопасностью крупномасштабных коммуникационных сетей беспилотного транспорта на базе суперкомпьютерных эластичных вычислений.

Среди заказчиков и партнеров ЦКЦТ – LG RnD, Bosch, Huawei, ПАЛ «Газпром нефть», АО «Трансмашхолдинг», РФФИ, Министерство науки и высшего образования РФ.

Важнейшие результаты
Разработаны модели киберугроз и нарушителя для типовых информационных инфраструктур систем поддержки передовых цифровых технологий, в том числе межтранспортной инфраструктуры (систем ITS – Intellectual Transport System), производственных инфраструктур («Цифровой фабрики», industrial IoT), жилищно-коммунальной инфраструктуры на базе концепции интернета вещей («умного здания»).
Разработана концепция управления киберустойчивостью передовых цифровых технологий на базе предиктивного анализа киберугроз с использованием методов искусственного интеллекта, когнитивных и суперкомпьютерных технологий.
Разработана универсальная модель управления киберустойчивостью передовых цифровых технологий для крупномасштабных систем промышленного назначения с динамически изменяемой топологией.
Разработана универсальная модель функционирования системы поддержки передовых цифровых технологий, инвариантная к типам киберугроз и позволяющая описать последствия реализации атак.
Построена и апробирована на суперкомпьютере имитационная модель (виртуальный киберполигон) типовой информационной инфраструктуры систем поддержки передовых цифровых технологий, позволяющая моделировать процессы воздействия и реагирования в рамках разработанной модели управления киберустойчивостью.
Разработан комплекс моделей, методов и алгоритмов управления параметрами и функциональной структурой систем поддержки передовых цифровых технологий на основе методов искусственного интеллекта и когнитивной обработки знаний, включая интеллектуальные методы анализа пространственно-временной корреляции и генетического сопоставления событий по большим данным (Big Data) о безопасности и поведении функциональных компонентов системы, методы автоматического регулирования киберустойчивости путем контроля временных рядов и оценки самоподобия параметров системной инфраструктуры, методы архитектурной и параметрической саморегуляции киберустойчивости.
Выполнена адаптация методологии управления киберустойчивостью передовых цифровых технологий для крупномасштабных гибких промышленных систем типа «Цифровая фабрика».
Примеры исследований
Анализ рисков кибербезопасности в гибких сетевых инфраструктурах умного города (Грант РФФИ в рамках научного проекта № 19-37-90001).
Разработка интеллектуально-адаптивного метода защиты беспроводной сенсорной сети (Грант РФФИ, договор № 19-37-900279).
Управление безопасностью и устойчивым функционированием киберфизических систем с адаптивной топологией (Грант Президента РФ для государственной поддержки ведущих научных школ Российской Федерации НШ-2992.2018.9, соглашения 075-02-2018-504, 075-15-2019-1066).
Методы исследования киберугроз, включая задачи выявления, локализации и защиты от них, в глобальных информационных системах поддержки цифровой экономики (Грант РФФИ №18-29-031028 от 11.07.2018, договор №18-29-031029 от 04.09.2019).
Предотвращение сетевых атак на основе технологии больших данных и высокопараллельного эвристического анализа сверхвысоких объемов трафика в магистральных сетях Интернет (ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы», соглашение № 14.578.21.0231, уникальный идентификатор RFMEFI57817X0231).
Разработка технологии защищенного доступа к широкополосным мультимедийным услугам на основе методов высокопроизводительного многопоточного шифрования и расшифрования сетевого трафика в виртуализированной вычислительной среде (ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007–2013 годы», соглашение № 14.575.21.0079/083508401 от 17 июня 2014 г.).
Некоторые публикации
  • Zegzhda D., Lavrova D., Pavlenko E., & Shtyrkina A. (2020) Cyber attack prevention based on evolutionary cybernetics approach // Symmetry, 12(11), 1-19 (https://doi.org/10.3390/sym12111931) (Scopus Q2).
  • Zegzhda D.P., Lavrova D.S., & Pavlenko E.Y. (2020) Management of a dynamic infrastructure of complex systems under conditions of directed cyber attacks // Journal of Computer and Systems Sciences International, 59(3), 358-370 (https://doi.org/10.1134/S1064230720020124) (Scopus Q2).
  • Kalinin M., Krundyshev V., Zegzhda P. (2021) Cybersecurity Risk Assessment in Smart City Infrastructures //Machines 2021, 9, 78 (https://doi.org/10.3390/) (Q2).
Регистрация на мероприятие
Отправляя данные, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности