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

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-140-5-302-312
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.