Выявление аномалий технологического процесса на примере макета очистной установки воды SWaT (Secure Water Treatment) : магистерская диссертация
Электронный научный архив УРФУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Выявление аномалий технологического процесса на примере макета очистной установки воды SWaT (Secure Water Treatment) : магистерская диссертация
Identification of technological process anomalies using the example of a mock-up of a SWaT (Secure Water Treatment) water treatment plant |
|
| Автор |
Жериборова, Е. В.
Zheriborova, E. V. |
|
| Создатель |
Чернышов, Ю. Ю.
Chernyshov, Y. Y. УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ Кафедра информационных технологий и систем управления |
|
| Тематика |
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
АНОМАЛИИ ПОИСК АНОМАЛИЙ ВЫЯВЛЕНИЕ ПРИЧИН АНОМАЛИЙ В ДАННЫХ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ AUTOENCODER MASTER'S THESIS ANOMALIES SEARCHING FOR ANOMALIES IDENTIFYING THE CAUSES OF ANOMALIES IN DATA CYBER SECURITY AUTOENCODER |
|
| Описание |
Цель работы – анализ моделей машинного обучения, направленных на обнаружение аномалий на промышленных предприятиях, использующих автоматизированные системы управления технологическим процессом, а также выявление причин аномалий. Объектом исследования является выявление аномалий во время работы технологического оборудования, агрегатов, установок, отдельных производств – выявление атак на датчик или группу датчиков. Рассматриваются основные модели машинного обучения, позволяющие выявлять аномалии, которые могут возникать при попытках внешнего воздействия, так и при технологических неисправностях промышленного производства. Рассмотрена модель – AutoEncoder. Оценена точность предсказания применяемой модели ML.
The purpose of the work is to analyze machine learning models aimed at detecting anomalies at industrial enterprises using automated process control systems, as well as identifying the causes of anomalies. The object of the study is to identify anomalies during the operation of technological equipment, units, installations, individual industries - identifying attacks on a sensor or group of sensors. The main models of machine learning are considered, allowing to identify anomalies that can arise during attempts of external influence, as well as during technological malfunctions of industrial production. The model considered is AutoEncoder. The prediction accuracy of the applied ML model is assessed. |
|
| Дата |
2024-01-12T10:58:42Z
2024-01-12T10:58:42Z 2023 |
|
| Тип |
Master's thesis
Published version (info:eu-repo/semantics/publishedVersion) Master thesis (info:eu-repo/semantics/masterThesis) |
|
| Идентификатор |
Жериборова, Е. В. Выявление аномалий технологического процесса на примере макета очистной установки воды SWaT (Secure Water Treatment) : магистерская диссертация / Е. В. Жериборова ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2023. — 64 с. — Библиогр.: с. 52-55 (29 назв.).
http://elar.urfu.ru/handle/10995/129154 |
|
| Язык |
ru
|
|
| Права |
Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии
http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
|
| Формат |
application/pdf
|
|