ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЧЕТКО-ЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КИБЕРРИСКОВ В ЗАДАЧАХ АУТЕНТИФИКАЦИИ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-140-5-302-312
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

В статье рассматривается актуальная задача обеспечения безопасности аутентификации пользователей в мобильных робототехнических комплексах (МРК) и IoT-устройствах, уязвимых к кибератакам, включая известные случаи удалённого взлома бытовой робототехники. Основное внимание уделено разработке и программной реализации алгоритма оценки риска на основе нечеткой логики, позволяющего учитывать контекстные, поведенческие и сетевые параметры при принятии решений об уровне аутентификации. Описана архитектура предложенного алгоритма, включающая этапы сбора данных, фаззификации, агрегирования, дефаззификации и выбора уровня проверки. Приведены результаты экспериментального моделирования, подтверждающие его эффективность в условиях неопределенности и ограниченных вычислительных ресурсов. Реализация выполнена на языке Python с использованием специализированных библиотек, что позволяет интегрировать алгоритм в программные модули интеллектуальных систем безопасности без необходимости обращения к облачным вычислениям. Цель статьи — продемонстрировать возможность применения нечетко-логического подхода в задаче оценки риска аутентификации в МРК и IoT-среде, а также обосновать значимость интерпретируемых и адаптивных решений в условиях современных киберугроз. Материалы будут полезны исследователям, специалистам в области кибербезопасности и разработчикам интеллектуальных робототехнических и IoT-платформ.