W ramach prac badawczych realizowanych w obszarze zastosowań metod AI, VR i IoE w diagnostyce, nadzorowaniu i sterowaniu procesów w Przemyśle 4.0 opublikowany został artykuł w czasopiśmie Applied Sciences (obecna punktacja ministerialna: 70 pkt, Impact Factor: 2.217):
Dymora, P.; Mazurek, M. An Innovative Approach to Anomaly Detection in Communication Networks Using Multifractal Analysis. Appl. Sci. 2020, 10, 3277. https://www.mdpi.com/2076-3417/10/9/3277
Abstrakt:
Analiza fraktalna i multifraktalna może pomóc w odkryciu struktury systemu komunikacyjnego, a w szczególności wzorca i charakterystyki ruchu, w celu lepszego zrozumienia zagrożeń i wykrywania anomalii w działaniu sieci. Ogromny wzrost ilości danych przesyłanych przez różne urządzenia sprawia, że systemy te stają się celem różnego rodzaju ataków cyberprzestępców. W artykule przedstawiono wykorzystanie analizy fraktalnej w wykrywaniu zagrożeń i anomalii. Przedstawiono zagadnienia związane z budową i funkcjonowaniem Centrum Operacji Bezpieczeństwa (SOC). Aby zbadać poprawność SOC, przeprowadzono kilka ataków na systemy wirtualne znajdujące się w sieci, takich jak atak Denial of Service (DoS), brute force, infekcje malware, exploity. Na podstawie danych zebranych z monitoringu i urządzeń przeanalizowano odpowiedź na zdarzenie i stworzono widma multifraktalne ruchu sieciowego przed i w trakcie incydentu. Zebrane informacje pozwalają zweryfikować tezy i potwierdzić skuteczność metod multifraktalnych w wykrywaniu anomalii w działaniu dowolnej sieci technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT). Rozwiązania takie przyczynią się do rozwoju zaawansowanych systemów wykrywania włamań (IDS).
