МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ОБРОБКИ ТА ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У ПРОМИСЛОВИХ СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ

Ярослав Корпань; Євген Федоров; Ольга Нечипоренко

doi:10.20535/kpisn.2026.3.361520

Т. 144 · № 3 · 2026 вер 29, 2026 статті

МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ОБРОБКИ ТА ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У ПРОМИСЛОВИХ СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ

ЯК

Ярослав Корпань Відповідальний Кафедра робототехніки та спеціалізованих комп’ютерних систем, факультет інформаційних технологій і систем, Черкаський державний технологічний університет, Черкаси, Україна Україна

ЄФ

Євген Федоров Кафедра статистики та прикладної математики, факультет інформаційних технологій і систем, Черкаський державний технологічний університет, Черкаси, Україна Україна

ОН

Ольга Нечипоренко Кафедра інформаційної безпеки та комп’ютерної інженерії, факультет інформаційних технологій і систем, Черкаський державний технологічний університет, Черкаси, Україна Україна

Опубліковановер 29, 2026

PDF

НВКПІ 3 ТОМ 144 · 3

ТОМ 144 · № 3 · 2026 Переглянути випуск

Анотація

Проблематика. Сучасні промислові системи контролю характеризуються високим рівнем інтеграції інформаційних і фізичних процесів та використанням розподілених обчислювальних середовищ, що ускладнює забезпечення цілісності даних. Існуючі підходи переважно орієнтовані на мережеву безпеку та контроль доступу і недостатньо враховують кіберфізичну природу систем. Тому залишається невирішеною проблема забезпечення комплексної цілісності даних на всіх етапах (передачі, обробки, зберігання) особливо в умовах дії сучасних кіберзагроз і вимог реального часу, що може призводити не лише до інформаційних, а й до фізичних порушень технологічних процесів. Мета дослідження - сформулювати узагальнений підходу до забезпечення цілісності даних у промислових системах контролю, який дозволяє ефективно виявляти та запобігати порушенням цілісності на етапах передачі й обробки інформації з урахуванням кіберфізичної природи систем в реальному часі. Методика дослідження полягає в аналізі загроз, формалізації моделі та систематизації методів забезпечення цілісності даних у промислових системах контролю з урахуванням їх застосування на різних рівнях системи. Результат дослідження. Сформульовано узагальнений підхід до забезпечення цілісності даних у промислових системах контролю з урахуванням їх кіберфізичної природи. Запропоновано класифікацію методів забезпечення цілісності за рівнями функціонування системи та принципами дії. Визначено обмеження існуючих підходів і обґрунтовано необхідність їх комплексного застосування. Отримані результати можуть бути використані для підвищення ефективності виявлення та запобігання порушенням цілісності в сучасних промислових системах автоматизації. Висновки. У роботі проаналізовано сучасні підходи до забезпечення цілісності даних у промислових системах контролю та встановлено їхні основні обмеження, пов’язані з недостатнім урахуванням кіберфізичної природи систем. Сформульовано узагальнений підхід та запропонована класифікація методів, що дозволяє систематизувати існуючі рішення за рівнями функціонування. Показано доцільність комплексного застосування різнорівневих методів для підвищення стійкості систем до порушень цілісності. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення підходів до захисту промислових систем автоматизації.

Ключові слова

#промислові системи автоматизації #SCADA-системи #цілісність даних #кібербезпека ICS #машинне навчання #кіберфізичні системи

Посилання

Ya. V. Korpan, “Klasyfikatsiia zahroz informatsiinii bezpetsi v kompiuternykh systemakh pry viddalenii obrobtsi danykh”, Reiestratsiia, zberihannia i obrobka danykh, tom. 17, № 2, stor. 39–46, 2015.
DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2015.17.2.100318
D. Bhamare, M. Zolanvari, A. Erbad, R. Jain, K. Khan, N. Meskin, Cybersecurity for industrial control systems: A survey, 2019, Computers and Security, 89, Article 101677. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101677
H. Srinivasan, M. Karimi, Threat based Security Controls to Protect Industrial Control Systems. arXiv:2501.13268 [cs.CR], 2025.
DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.13268 .
K. Szymkowiak, Industrial Control Systems Security – Best Practices: Investigating best practices for securing ICS and SCADA systems from cyber threats. Distributed Learning and Broad Applications in Scientific Research, vol. 8, 2022.
URL: https://dlabi.org/index.php/journal/article/view/60
Bajwa, Ammar & Tonoy, Aleem Al Razee & Rana, Sohel & Ahmed, Ishtiaque, Cybersecurity In Industrial Control Systems: A Systematic Literature Review On AI-Based Threat Detection For SCADA And IOT Networks, 2025, 01(01):01-15.
DOI: https://doi.org/10.63125/1cr1kj17 .
Li, Y., Wu, S., & Pan, Q. Network Security in the Industrial Control System: A Survey. arXiv:2308.03478 [cs.CR], 2023. URL: https://arxiv.org/pdf/2308.03478
Muhammad Rizwan Asghar, Qinwen Hu, Sherali Zeadally, Cybersecurity in industrial control systems: Issues, technologies, and challenges, Computer Networks, Volume 165:106946, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.106946 .
E. D. Knapp, & J.T. Langill Industrial Network Security: Securing Critical Infrastructure Networks for Smart Grid, SCADA, and Other Industrial Control Systems, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-420114-9.00018-6 .
F.-K. Schachinger, T. Rosenstatter, and U. Pache, “PURITY: An Industry-Standard-Based Security Framework for IT-OT Convergence,” IEEE Access, 2026.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2026.3682366 .
R. K. S. Pillai, E. O’Connell, and P. Denny, “Role of Unified Namespace (UNS) and Digital Twins in Predictive and Adaptive Industrial Systems,” Machines, vol. 14, no. 2, Art. no. 252, 2026. DOI: https://doi.org/10.3390/machines14020252 .
M. G. Jaatun, M. A. Lundteigen, C. Thieme et al., “Security Aspects of Zones and Conduits in IEC 62443,” Journal of Cybersecurity and Privacy, vol. 6, no. 2, Art. no. 52, 2026. DOI: https://doi.org/10.3390/jcp6020052 .

Попередня у випуску МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИВНОГО ПРОСТОРУ ОЗНАК ТЕХНІЧНИХ ІНДИКАТОРІВ ФІНАНСОВИХ ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ Наступна у випуску МЕТОДИКА ПАРАМЕТРИЧНОГО СИНТЕЗУ ЗУМ-АФОКАЛЬНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ НЕРУХОМИХ ВАРІОЛІНЗ

§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.

Усі випуски

МЕТОДИКА ПАРАМЕТРИЧНОГО СИНТЕЗУ ЗУМ-АФОКАЛЬНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ НЕРУХОМИХ ВАРІОЛІНЗ

Ігор Г. Чиж

Проблематика Зум-оптичні системи, в яких використовуються механічно нерухомі електрично керовані варіолінзи, не можуть вважатися такими, що мають нерухомі оптичні…

#зум-афокальні системи #головні точки варіолінз #синтез зум-афокальних систем #стабільна афокальність зум-системи

10.20535/kpisn.2026.3.351645

МОДИФІКАЦІЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО МЕТОДУ SPINN ДЛЯ НАБЛИЖЕНОГО РОЗВ'ЯЗАННЯ МІШАНОЇ ЗАДАЧІ ДЛЯ РІВНЯННЯ ТЕПЛОПРОВІДНОСТІ В ЕЛІПТИЧНІЙ ОБЛАСТІ

Валерій Лось, Олександр Ряхін

Проблематика. Параболічні диференціальні рівняння є математичними моделями інженерії, призначеними для дослідження широкого кола прикладних задач. Це приводить до…

#рівняння теплопровідності #мішана параболічна задача #еліптична область #фізико-інформативна нейронна мережа

10.20535/kpisn.2026.3.367316

ДВОЕТАПНИЙ ПІДХІД ДО СЕГМЕНТАЦІЇ СУПУТНИКОВИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ПЛОЩІ АСФАЛЬТОВАНОГО ПОКРИТТЯ ПАРКОВОК

Олександр Гончарук, Надія Недашківська

Проблематика. Точна оцінка площі асфальтованих парковок є важливою для містобудування та екологічного моніторингу. Однак спектральна подібність асфальту паркувальних…

#семантична сегментація #супутникові знімки #паркінг #нейронна мережа

10.20535/kpisn.2026.3.367540

Схожі статті

Дмитро Петренко, Анатолій Протасов, АЛГОРИТМ БЕЗКАРТОГРАФІЧНОЇ НАВІГАЦІЇ РОБОТА HUSKY НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ ТА АДАПТИВНОГО НАВЧАЛЬНОГО ПЛАНУ , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Віталій Голубінка, АВТОНОМНА СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦІЇ ІНДЕКСІВ ДЛЯ РЕЛЯЦІЙНИХ БАЗ ДАНИХ НА ОСНОВІ COST-MODEL ТА PLAN COVERING , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Костянтин Д. Грішин, Nadezhda Nedashkovskaya, МОДЕЛЬ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ КОНФІГУРАЦІЙ РУК УКРАЇНСЬКОЇ ЖЕСТОВОЇ МОВИ , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Євген Панкратов, Григорій Тимчик, МІКРОСЕРВІСНА АРХІТЕКТУРА ТА АЛГОРИТМИ МОДУЛЬНОЇ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ МАЛОГО БІЗНЕСУ , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Костянтин Бровко, Павло Буданов, Олег Великогорський, Юлія Олійник, Наталія Винокурова, Сергій Войтенко, ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Павло Кость, Лариса Гліненко, МЕТОДИКА ВИБОРУ СТРУКТУРИ ПЕРЕДАВАЛЬНОГО ТРАКТУ ДЛЯ ТЕРМОЯДЕРНИХ УСТАНОВОК , Наукові вісті КПІ: Том 143 № 2 (2026)
Вадим Романюк, ФОРМАЛІЗАЦІЯ РОЗРІДЖЕНОГО ANP З БІНАРНИМИ ПОРІВНЯННЯМИ НА ОСНОВІ ДАНИХ У КОЛІ ОДНОРІДНИХ КОМПОНЕНТІВ ДЛЯ ПРІОРИТИЗАЦІЇ РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ , Наукові вісті КПІ: Том 144 № 3 (2026)
Vadim V. Romanuke, НАБІР ДАНИХ НЕСКІНЧЕННОГО МАСШТАБУВАННЯ ІЗ ЗОБРАЖЕНЬ У ГРАДАЦІЯХ СІРОГО З ОДНИМ БАГА¬ТО-КУТНИКОМ ЯК ШВИДКА ТЕСТОВА ПЛАТФОРМА ДЛЯ СЕМАНТИЧНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2019)
Sergii F. Petrenko, Anatolii V. Omelian, Olha O. Horbatiuk, Viktor S. Antonyuk, ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ХАРАКТЕРИСТИК П’ЄЗОЕЛЕКТРИЧНОГО ДВИГУНА ЗАЛЕЖНО ВІД РЕСУРСНОГО СТАНУ , Наукові вісті КПІ: № 1 (2019)
Vadim V. Romanuke, ПРОГРАМА КОНТРОЛЮ ПОТУЖНОСТІ У ВИСХІДНОМУ НАПРЯМКУ ДЛЯ ВИРІВНЮВАННЯ ЯКОСТІ СЕРВІСУ В БЕЗПРОВОДОВИХ МЕРЕЖАХ ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ З ОБМЕЖЕННЯМ ДО РІВНОВІДДАЛЕНИХ РІВНІВ ПОТУЖНОСТІ , Наукові вісті КПІ: № 2 (2019)

1-10 з 75 Наступне

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.

[1] Ya. V. Korpan, “Klasyfikatsiia zahroz informatsiinii bezpetsi v kompiuternykh systemakh pry viddalenii obrobtsi danykh”, Reiestratsiia, zberihannia i obrobka danykh, tom. 17, № 2, stor. 39–46, 2015.

[2] DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2015.17.2.100318

[3] D. Bhamare, M. Zolanvari, A. Erbad, R. Jain, K. Khan, N. Meskin, Cybersecurity for industrial control systems: A survey, 2019, Computers and Security, 89, Article 101677. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101677

[4] H. Srinivasan, M. Karimi, Threat based Security Controls to Protect Industrial Control Systems. arXiv:2501.13268 [cs.CR], 2025.

[5] DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.13268 .

[6] K. Szymkowiak, Industrial Control Systems Security – Best Practices: Investigating best practices for securing ICS and SCADA systems from cyber threats. Distributed Learning and Broad Applications in Scientific Research, vol. 8, 2022.

[7] URL: https://dlabi.org/index.php/journal/article/view/60

[8] Bajwa, Ammar & Tonoy, Aleem Al Razee & Rana, Sohel & Ahmed, Ishtiaque, Cybersecurity In Industrial Control Systems: A Systematic Literature Review On AI-Based Threat Detection For SCADA And IOT Networks, 2025, 01(01):01-15.

[9] DOI: https://doi.org/10.63125/1cr1kj17 .

[10] Li, Y., Wu, S., & Pan, Q. Network Security in the Industrial Control System: A Survey. arXiv:2308.03478 [cs.CR], 2023. URL: https://arxiv.org/pdf/2308.03478

[11] Muhammad Rizwan Asghar, Qinwen Hu, Sherali Zeadally, Cybersecurity in industrial control systems: Issues, technologies, and challenges, Computer Networks, Volume 165:106946, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.106946 .

[12] E. D. Knapp, & J.T. Langill Industrial Network Security: Securing Critical Infrastructure Networks for Smart Grid, SCADA, and Other Industrial Control Systems, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-420114-9.00018-6 .

[13] F.-K. Schachinger, T. Rosenstatter, and U. Pache, “PURITY: An Industry-Standard-Based Security Framework for IT-OT Convergence,” IEEE Access, 2026.

[14] DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2026.3682366 .

[15] R. K. S. Pillai, E. O’Connell, and P. Denny, “Role of Unified Namespace (UNS) and Digital Twins in Predictive and Adaptive Industrial Systems,” Machines, vol. 14, no. 2, Art. no. 252, 2026. DOI: https://doi.org/10.3390/machines14020252 .

[16] M. G. Jaatun, M. A. Lundteigen, C. Thieme et al., “Security Aspects of Zones and Conduits in IEC 62443,” Journal of Cybersecurity and Privacy, vol. 6, no. 2, Art. no. 52, 2026. DOI: https://doi.org/10.3390/jcp6020052 .