Методология анализа угроз информационной безопасности с использованием цифровых двойников

Игорь Витальевич Котенко; Игорь Борисович Саенко; Евгений Сергеевич Митяков; Виктор Павлович Кочин

Авторы

Игорь Витальевич Котенко Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАН, 14-я линия Васильевского острова, 39, 199178, г. Санкт-Петербург, Россия
Игорь Борисович Саенко Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАН, 14-я линия Васильевского острова, 39, 199178, г. Санкт-Петербург, Россия
Евгений Сергеевич Митяков МИРЭА – Российский технологический университет, пр. Вернадского, 78, 119454, г. Москва, Россия
Виктор Павлович Кочин Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

Ключевые слова:

киберфизическая система, цифровой двойник, информационная безопасность, моделирование угроз, обнаружение аномалий, машинное обучение, синтетические данные, адаптивная система, умная энергосеть, анализ угроз

Аннотация

Приводится методология анализа угроз информационной безопасности киберфизических систем на основе цифровых двойников. Предлагаемый подход предусматривает формализацию системы и пространства угроз через многосрезовую структуру, включающую технический, процессный, функциональный, организационный и отраслевой срезы. Далее осуществляется динамическое моделирование угроз в безопасной виртуальной среде цифрового двойника, что позволяет воспроизводить сценарии атак и получать синтетические данные для обучения алгоритмов обнаружения индикаторов угроз. Для выявления аномалий применяются методы частотного анализа, машинного обучения и кластеризации, обеспечивающие адаптивное и точное обнаружение как известных, так и ранее неизвестных атак. Верификация методологии проводится на примере умной энергосети, где показывается эффективность обучения и тестирования алгоритмов на синтетических данных, отражающих реальные и аварийные режимы. Результаты демонстрируют возможность создания самонастраивающихся систем информационной безопасности с высокой степенью адаптивности и точности обнаружения угроз. Представленная методология обеспечивает итеративную обратную связь между этапами, что повышает качество моделирования и обнаружения угроз.

Биографии авторов

Игорь Витальевич Котенко, Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАН, 14-я линия Васильевского острова, 39, 199178, г. Санкт-Петербург, Россия

доктор технических наук, заслуженный деятель науки Российской Федерации, профессор; главный научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук
Игорь Борисович Саенко, Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр РАН, 14-я линия Васильевского острова, 39, 199178, г. Санкт-Петербург, Россия

доктор технических наук, профессор; главный научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук
Евгений Сергеевич Митяков, МИРЭА – Российский технологический университет, пр. Вернадского, 78, 119454, г. Москва, Россия

доктор экономических наук, академик Российской академии естественных наук и Академии инженерных наук имени А. М. Прохорова, профессор; заведующий кафедрой КБ-9 «Предметно-ориентированные информационные системы» Института кибербезопасности и цифровых технологий
Виктор Павлович Кочин, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

кандидат технических наук, доцент; проректор по учебной работе и интернационализации образования

Библиографические ссылки

Sharma A, Kosasih E, Zhang J, Brintrup A, Calinescu A. Digital twins: state of the art theory and practice, challenges, and open research questions. Journal of Industrial Information Integration. 2022;30:100383. DOI: 10.1016/j.jii.2022.100383.

Mezzour G, Benhadou S, Benhadou M, Haddout A. Unleashing the potential of digital twins: a new era with aeronautics 4.0. F1000Research. 2024;13:193. DOI: 10.12688/f1000research.144038.1.

Котенко ИВ, Саенко ИБ, Скоробогатов СЮ, Лаута ОС, Кочин ВП. Методика оценки устойчивости программно-конфигурируемых сетей в условиях компьютерных атак. Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. 2024;3:90–102. EDN: WFDUZG.

Siddique S, Haque MA, Rifat RH, George R, Shujaee K, Gupta KD. Cyber security issues in the industrial applications of digital twins. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2023 IEEE symposium series on computational intelligence (SSCI); 2023 December 5–8; Mexico City, Mexico. [S. l.]: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2024. p. 873–878. DOI: 10.1109/SSCI52147.2023.10371850.

Abdullahi SM, Zare A, Lazarova-Molnar S. Cybersecurity in distributed industrial digital twins: threats, defenses, and key takeaways. In: Degeler V, Dustegor D, Groefsema H, Lazovik E, editors. DiDiT-2024. 1st International workshop on distributed digital twins; 2024 June 17; Groningen, the Netherlands. [S. l.]: CEUR-WS; 2024. Paper 2 (CEUR workshop proceedings; volume 3755). DOI: 10.5445/IR/1000174715.

Kotenko I. Active vulnerability assessment of computer networks by simulation of complex remote attacks. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2003 International conference on computer networks and mobile computing (ICCNMC-2003);2003 October 20–23; Shanghai, China. [S. l.]: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2003. p. 40–47. DOI: 10.1109/ICCNMC.2003.1243025.

Homaei M, Mogollón-Gutiérrez O, Sancho JC, Ávila M, Caro A. A review of digital twins and their application in cybersecuritybased on artificial intelligence. Artificial Intelligence Review. 2024;57(8):201. DOI: 10.1007/s10462-024-10805-3.

Jones D, Snider C, Nassehi A, Yon J, Hicks B. Characterising the digital twin: a systematic literature review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2020;29(part A):36–52. DOI: 10.1016/j.cirpj.2020.02.002.

Stavropoulos P, Mourtzis D. Digital twins in industry 4.0. In: Mourtzis D, editor. Design and operation of production networks for mass personalization in the era of cloud technology. [S. l.]: Elsevier; 2022. p. 277–316. DOI: 10.1016/B978-0-12-823657-4.00010-5. 10. Novikova E, Kotenko I. Analytical visualization techniques for security information and event management. In: Kilpatrick P, Milligan P, Stotzka R, editors. Proceedings of the 2013 21st Euromicro International conference on parallel, distributed, and network-based processing (PDP-2013); 2013 February 27 – March 1; Belfast, United Kingdom. [S. l.]: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2013. p. 519–525. DOI: 10.1109/PDP.2013.84.

Suhail S, Iqbal M, Hussain R, Jurdak R. ENIGMA: an explainable digital twin security solution for cyber-physical systems. Computers in Industry. 2023;151:103961. DOI: 10.1016/j.compind.2023.103961.

Mustofa R, Rafiquzzaman M, Ibne Hossain NU. Analyzing the impact of cyber-attacks on the performance of digital twinbased industrial organizations. Journal of Industrial Information Integration. 2024;41:100633. DOI: 10.1016/j.jii.2024.100633.

Lucchese M, Salerno G, Pugliese A. A digital twin-based approach for detecting cyber-physical attacks in ICS using knowledge discovery. Applied Sciences. 2024;14(19):8665. DOI: 10.3390/app14198665.

Nguyen TN. Toward human digital twins for cybersecurity simulations on the metaverse: ontological and network science approach. JMIRx Med. 2022;3(2):e33502. DOI: 10.2196/33502.

Lopes PV, Silveira L, Guimaraes Aquino RD, Ribeiro CH, Skoogh A, Verri FAN. Synthetic data generation for digital twins: enabling production systems analysis in the absence of data. International Journal of Computer Integrated Manufacturing. 2024;37(10–11):1252–1269. DOI: 10.1080/0951192X.2024.2322981.

Pärn E, Ghadiminia N, García de Soto B, Oti-Sarpong K. A perfect storm: digital twins, cybersecurity, and general contracting firms. Developments in the Built Environment. 2024;18:100466. DOI: 10.1016/j.dibe.2024.100466.

Alshammari K, Beach T, Rezgui Y. Cybersecurity for digital twins in the built environment: current research and future directions. Journal of Information Technology in Construction (ITcon). 2021;26:159–173. DOI: 10.36680/j.itcon.2021.010.

Rahman MH, Hamedani EY, Son Y-J, Shafae M. Taxonomy-driven graph-theoretic framework for manufacturing cybersecurity risk modeling and assessment. Journal of Computing and Information Science in Engineering. 2024;24(7):071003. DOI: 10.1115/1.4063729.

Qureshi AR, Asensio A, Imran M, Garcia J, Masip-Bruin X. A survey on security enhancing digital twins: models, applications and tools. Computer Communications. 2025;238:108158. DOI: 10.1016/j.comcom.2025.108158.

Acharya S, Khan AA, Päivärinta T. Interoperability levels and challenges of digital twins in cyber-physical systems. Journal of Industrial Information Integration. 2024;42:100714. DOI: 10.1016/j.jii.2024.100714.

David I, Shao G, Gomes C, Tilbury D, Zarkout B. Interoperability of digital twins: challenges, success factors, and future research directions. In: Margaria T, Steffen B, editors. Leveraging applications of formal methods, verification and validation. Application areas. Proceedings of the 12th International symposium, ISoLA-2024; 2024 October 27–31; Crete, Greece. Part 5. Cham: Springer; 2025. p. 27–46 (Lecture notes in computer science; volume 15223). DOI: 10.1007/978-3-031-75390-9_3.

Voas J, Mell P, Laplante P, Piroumian V. Security and trust considerations for digital twin technology. Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology; 2025 February. Report No.: NIST IR 8356. DOI: 10.6028/NIST.IR.8356.

Кочергин СВ, Артемова СВ, Бакаев АА, Митяков ЕС, Вегера ЖГ, Максимова ЕА. Повышение безопасности смарт-сетей: спектральный и фрактальный анализ как инструменты выявления кибератак. Russian Technological Journal. 2025;13(1):7–15. DOI: 10.32362/2500-316X-2025-13-1-7-15.