Концептуальні основи виявлення аномалій у промислових інформаційних системах з використанням машинного навчання

UKR: У роботі розглянуто підходи до виявлення аномалій у промислових інформаційно-управляючих системах із використанням методів машинного навчання. Проаналізовано особливості функціонування сучасних виробничих середовищ та пов’язані з ними ризики інформаційної безпеки, що виникають у процесі цифрової трансформації промисловості та інтеграції інформаційних технологій у виробничі процеси. Основну увагу приділено моделям неконтрольованого навчання, які дозволяють формувати узагальнене уявлення про нормальний стан системи без попереднього маркування даних. Розглянуто принцип роботи автоенкодера як інструмента виявлення відхилень на основі аналізу помилки реконструкції. Запропоновано узагальнену концептуальну схему виявлення аномалій, що базується на порівнянні фактичних і відновлених значень параметрів та дозволяє інтерпретувати відхилення як потенційні порушення нормального функціонування системи. Робота має теоретичний характер і спрямована на систематизацію існуючих підходів.

ENG: The paper provides a conceptual overview of anomaly detection in industrial information systems with a focus on machine learning methods. The discussion emphasizes unsupervised approaches for modeling normal system behavior and detecting deviations without predefined attack patterns. The work is descriptive and aims to clarify the underlying principles rather than present experimental validation.