Центр кибербезопасности цифровых технологий (ЦКЦТ)
Руководитель |
Зегжда Дмитрий Петрович доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Центра кибербезопасности цифровых технологий, руководитель проекта НЦМУ |
Ведущие ученые | ||||||
ФИО | Ученая степень | Индекс Хирша | Возраст | Должность (категория) сотрудника | Количество публикаций Q1/Q2 (всего) | Количество публикаций Q1/Q2 за последние 2 года |
Зегжда Дмитрий Петрович | д.т.н. | 13 | 52 | ведущий научный сотрудник | 4 | 1 |
Калинин Максим Олегович | д.т.н. | 11 | 44 | ведущий научный сотрудник | 2 | 1 |
Крундышев Василий Михайлович | - | 9 | 26 | инженер | 1 | 1 |
Лаврова Дарья Сергеевна | д.т.н. | 7 | 31 | старший научный сотрудник | 2 | 1 |
Павленко Евгений Юрьевич | к.т.н. | 5 | 29 | старший научный сотрудник | 1 | 1 |
Штыркина Анна Александровна | - | 4 | 27 | научный сотрудник | 1 | 1 |
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.).
Проводимые исследования |
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).