Основным показателем PLC является количество каналов ввода-вывода. По этому признаку PLC делятся на следующие группы:

с безопасностью и надёжностью функционирования ПАСУ. Одна из них – это наследование уязвимостей (как в случае SCADA-систем) платформы PLC. При расширении функционала PLC используют технологии, идентичные используемым в информационных систе­мах. Соответственно, список уязвимостей растёт пропорционально добавленному функционалу и списку угроз, которым подвержены протоколы, на основе которых работают новые инструменты PLC. К проблемам можно также отнести отсутствие интегрированных средств защиты и отсутствие использования безопасных протоко­лов при приёме/передаче данных внутри сети.

Нижний уровень архитектуры. На этом уровне происходит сбор информации о текущем ТП, состоянии оборудования и осу­ществляюся непосредственные исполнительные воздействия на процесс, определённые регулятором [21]. Именно с этого уровня начинается контроль состояния ТП, при этом большинство обору­дования уровня не имеют средств визуализации. Контролируемая величина, считанная датчиком, преобразуется в стандартный сигнал, затем сигнал отправляется на средний уровень, на котором обрабатывается контроллером. Необходимая информация переда­ётся на верхний уровень, после происходит анализ полученных данных и при необходимости их визуализация. Выбор оборудова­ния нижнего уровня (датчиков и других вторичных измеритель­ных приборов) основан на особенностях их функциональных и конструктивных параметров по отношению к производству, на котором они будут использованы. К основным требованиям при выборе можно отнести следующее:

 однозначная зависимость класса точности выходного и входного сигналов;

Затрагивая тему ИБ нижнего уровня, нужно отметить, что ранее все векторы атак были направлены сверху вниз, т.е. атака начиналась всегда с операторского уровня. С развитием технологий появилась новая тенденция – атака в обратном направлении. Принцип атаки состоит в том, что через уязвимый датчик атакуют­ся верхние части системы (средний и верхний уровни). Новая тен­денция позволяет с помощьюдатчика отправить легитимные дан­ные вместе с XML-инъекцией, взаимодействующей с частью систе­мы следующего уровня (контроллером). Так нарушитель отправля­ет данные в MES-систему или другие аналогичные системы. Затем происходит переход по указанной в инъекции ссылке, как правило, на внешнюю схему XML, и скачивание требуемого нарушителем файла. Тем самым нарушитель может считывать данные с сервера и расширять функционал атаки. В определённых условиях (когда не используются VLAN) описанная атака может привести наруши­теля в адресное пространство обычной корпоративной сети.

Дополнительно с целью оценки качества работы каждого из алгоритмов в процессе классификации была использована пло­щадь под кривой ошибок (AUC) по формуле (1.10). Если AUC = 1,0, то алгоритм отлично определяет фишинговые URL. После проведе­ния анализа URL результат работы каждого алгоритма сравнива­ется с меткой класса (для тестовых данных) или с результатом про­гнозирования классификатора (для обычных данных). Затем полу­ченные результаты помечаются знаками «+» и «–» для положи­тельных и отрицательных результатов соответственно. Затем полу­ченные значения группируются: {Y1 ... YN} – положительные результаты сравнений, а {X1 ... XM} – отрицательные результаты сравнений. В результате получается Z-последовательность отсор­тированных в порядке убывания результатов.

фильтрации, основанным на белом списке, разрешение доступа, если URL-адрес обнаружен в списке;

анализа через механизм балансировки нагрузки и отправка URL-

адресов в брокер сообщений в целях улучшения производитель­ности;

алгоритмических проверок, анализ полученных URL алгоритмами метода;

пают URL-адреса посещаемых пользователями ПАСУ интернет­ресурсов, промежуточными данными – каждый конкретный URL-адрес с привязкой к соответствующему пользователю, а выходными данными – результат обработки и изменение конфи­гурации оборудования.

2. Алгоритм обрезает протокольную часть URL, часть,

3. Если использована метка «NEW», то переход на шаг 3.1:

3.1. Используется функция сопоставления исследуемого до-

менного имени с именами из персонального белого списка пользо­вателя. Имя списка соответствует уникальному идентификатору пользователя, сам же список включает в себя доменное имя, IP-адрес хоста, где размещена WEB-страница, дату посещения ресурса;