http://ais.khpi.edu.ua/public/journals/432/homepageImage_en_US.jpg

У роботі представлено комплексний підхід до виявлення прихованих кібератак на мережі електронних комунікацій, які навмисно імітують звичайні програмні збої або планові обмеження якості обслуговування. Запропоновано сервісно орієнтовану модель аналізу подій, що поєднує зміну ключових показників роботи сервісу з оцінюванням ступеня відхилення від нормального функціонування та визначенням реального впливу на якість послуги. У роботі описано, як уразливоюсті протоколів захищеного з’єднання і мережевого керування можуть бути використані у низькорівневих впливах на обладнання для створення контрольованих затримок, вибіркових порушень маршрутизації та локальних відмов мікросервісів. Продемонстровано застосування гібридних моделей глибинного навчання для аналізу сирих даних трафіку, журналів подій та технічної телеметрії, що забезпечує виявлення повільних, прихованих або неочевидних відхилень. Запропоновано формальні метрики оцінювання ступеня втрати якості сервісу, універсальний показник аномальності на основі багатовимірної статистики та імовірнісний механізм розмежування зовнішнього втручання і внутрішнього збою. Наведено результати випробувань на експериментальному стенді, що включав симуляцію навантажень, штучних збоїв у мікропрограмному забезпеченні та нетипових патернів трафіку. Отримані дані показали підвищення точності класифікації інцидентів, зменшення часу реагування аналітичних команд та можливість інтеграції підходу в сучасні системи моніторингу й захисту критичних сервісів.