Система разграничения доступа к информационным ресурсам роевых робототехнических систем в условиях наличия внедренных вредоносных агентов

Резюме: Распределенный подход к созданию робототехнических роевых систем (РРТС) позволит решать большой комплекс задач в сферах охраны окружающей среды, медицины, клининга, наблюдения и многих других. С другой стороны, этот подход позволяет злоумышленнику осуществлять внедрение вредоносных агентов, действия которых направлены на уменьшение качества функционирования всей системы. В связи с этим актуальным становится вопрос исследования, проектирования и тестирования этих систем с точки зрения информационной безопасности. Исходя из этого, целью настоящего исследования является разработка системы разграничения доступа (СРД) к информационным ресурсам РРТС в условиях наличия внедренных вредоносных агентов с целью повышения эффективности функционирования РРТС при выполнении пространственно-распределенных задач. В рамках решения поставленной задачи предложен подход к синтезу СРД, позволяющей обеспечить непрерывное выявление вредоносных агентов на всех этапах жизненного цикла функционирования РРТС. Элементом научной новизны представленного решения является алгоритм синтеза ансамбля гетерогенных классификаторов, основной идеей которого является комбинация методов стекинга и бустинга для подготовки обучающей выборки и обучения мета-классификатора. Отличительными особенностями предложенного алгоритма являются возможность использования множества различных классификаторов в качестве базовых классификаторов, а также возможность уменьшения размера обучающей выборки мета-классификатора за счет использования бустинга при подборе образцов в обучающую выборку. Предложенный подход к синтезу СРД к информационным ресурсам РРТС с использованием представленного алгоритма обеспечивает повышение точности выявления вредоносных агентов как в процессе распределения задач, так и в процессе выполнения задач. Представленное решение реализовано в виде программного обеспечения на языке программирования Python, которое может быть использовано при моделировании децентрализованных систем управления РРТС. Статья относится к научной специальности 2.3.6. «Методы и системы защиты информации, информационная безопасность».

Ключевые слова: информационная безопасность, роевые робототехнические системы, распределение задач, искусственные нейронные сети, ансамбли обучающихся алгоритмов.

A.S. Pavlov, N.Yu. Svistunov, V.I. Petrenko, F.B. Tebueva, G.I. Linets, V.P. Mochalov

Access control system to information resources of swarm robotic systems in the presence of intruded malicious agents

Summary: A distributed approach to the creation of robotic swarm systems (SRS) will allow solving a wide range of problems in the fields of environmental protection, medicine, cleaning, surveillance, and many others. On the other hand, this approach allows an attacker to intrude malicious agents whose actions aimed at reducing the quality of the entire system. In this regard, the issue of research, design, and testing of these systems from the point of view of information security becomes relevant. Based on this, the purpose of this study is to develop an access control system (ACS) to SRS information resources in the presence of intruded malicious agents to improve the efficiency of SRS functioning when performing spatially distributed tasks. Within the framework of solving the task set, an approach to the synthesis of ACS is proposed, which makes it possible to ensure the continuous detection of malicious agents at all stages of the life cycle of the SRS operation. An element of the scientific novelty of the presented solution is the algorithm for synthesizing an ensemble of heterogeneous classifiers, the main idea of which is a combination of stacking and boosting methods for preparing a training sample and training a meta-classifier. Distinctive features of the proposed algorithm are the ability to use many different classifiers as basic classifiers, as well as the ability to reduce the size of the training set of the meta-classifier by using boosting when selecting samples in the training set. The proposed approach to the synthesis of ACS to SRS information resources using the presented algorithm improves the accuracy of detecting malicious agents both in the process of task distribution and in the process of task execution. The presented solution is implemented in the form of software in the Python programming language, which can be used in modeling decentralized control systems of SRS. The article refers to the scientific specialty 2.3.6 “Methods and systems of information protection, information security”.

Keywords: information Security, swarm robotic systems, task distribution, artificial neural networks, ensembles of learning algorithms.

DOI: 10.34219/2078-8320-2022–13-5-121-130