АРХІТЕКТУРНІ ТА АНАЛІТИЧНІ АСПЕКТИ ЗАСТОСУВАННЯ BIG DATA ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БЕЗПЕКИ IOT-СИСТЕМ

Анотація

Зростання обсягів телеметричних та мережевих даних у середовищах Інтернету речей формує нові вимоги до інфраструктур обробки інформації у сфері кібербезпеки. Висока швидкість генерації подій, різнорідність джерел та необхідність реагування в реальному часі зумовлюють доцільність використання Big Data-технологій як базового середовища аналітики безпеки. Запропоновано багаторівневу архітектурну модель Big Data-інфраструктури для захисту IoT-систем, що охоплює рівні приймання та первинної обробки потокових подій, розподіленої обробки, зберігання великих масивів даних, аналітичної обробки та інтеграції із системами моніторингу безпеки. Модель передбачає використання потокових механізмів обробки даних із формуванням ознак у ковзних часових вікнах, розподілених сховищ типу NoSQL та Data Lake, а також масштабованих інструментів stream-processing для роботи з високонавантаженими потоками. Центральним елементом архітектури є інтегральний ризиковий показник R(t), що формується на основі багатовимірного вектора ознак та дозволяє здійснювати формалізовану кількісну оцінку аномальної активності. Такий підхід забезпечує узгодження механізмів потокової аналітики, машинного навчання та кореляції подій у межах масштабованої розподіленої Big Data-інфраструктури. Методика дослідження ґрунтується на імітаційному моделюванні сценарію DDoS-атаки в умовах зростаючої інтенсивності подій із подальшим аналізом показників латентності, точності детекції та динаміки ризику. Отримані результати підтверджують масштабованість запропонованої архітектури, відсутність експоненційного зростання затримки обробки та стійкість механізму детекції при пікових навантаженнях. Практична значущість роботи полягає у можливості впровадження Big Data-інфраструктури як основи побудови адаптивних систем кіберзахисту в IoT, SCADA та промислових інформаційних середовищах