CC BY
1
14. Юань Тан, Тан Х. Исследование применения искусственного интеллекта в защите сетевой безопасности // Журнал физики: серия конференций, 2021. Том 2033, № 1. С. 012149. DOI: 10.1088/1742-6596/2033/1/012149.
15. Нгуен Т.Н. Проблемы безопасности SDN на основе ML // 2-я конференция по кибербезопасности в сетях 2018 года (CSNet), 2018. С. 1-9. DOI: 10.1109/ CSNET.2018.8602680.
16. Цю С., Лю К., Чжоу С., Ву К. Обзор технологий состязательной атаки и защиты искусственного интеллекта // Прикладные науки. Том 9. № 5. DOI: 10.3390/app9050909.
Ляпунцова Елена Вячеславовна, д-р техн. наук, профессор, [email protected], Россия, Москва, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана,
Арм Ажи Азиз Салих, аспирант, arm.azhi@yandex. com, Россия, Москва, Национальный исследовательский университет «МИСиС»
USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO ENHANCE NETWORK SECURITY: ANOMALY DETECTION STRATEGIES
AND IMPLEMENTATION PROSPECTS
E.V. Lyapuntsova, ArmAzhiAzizSalih
This article explores the integration of artificial intelligence (AI) methods, in particular machine learning algorithms, into network security .systems to improve anomaly detection strategies. Real-world examples and examples of practical use of network security solutions using artificial intelligence are considered to demonstrate the effectiveness of these strategies in strengthening cyber defense, and the importance of integrating artificial intelligence-based anomaly detection with existing security infrastructure to provide comprehensive protection against emerging cyber threats is emphasized. The directions offuture research and considerations for solving the problems of network security based on artificial intelligence are discussed, which will help to develop sustainable and adaptive security measures.
Key words: artificial intelligence, network security, anomaly detection, machine learning algorithms, cyber
threats.
Lyapuntsova Elena Vyacheslavovna, doctor of technical sciences, professor, lev86@bmstu. ru, Russia, Moscow, Bauman Moscow State Technical University,
Arm Azhi Aziz Salih, postgraduate, arm. azhi@yandex. com, Russia, Moscow, National University of Science and Technology «MISIS»
УДК 621.3.09
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-3-136-137
АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ АМПЛИТУДНО-ЧАСТОТНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРИЕМНИКА ПО АРХИВНЫМ ДАННЫМ ПАНОРАМНОГО ИЗМЕРЕНИЯ РАДИОПОМЕХ
А.О. Щирый
Предложен алгоритм восстановления амплитудно-частотной характеристики радиоприемного устройства по архивным данным панорамного измерения радиопомех декаметрового диапазона. Полученная характеристика необходима для корректной обработки и интерпретации указанных данных, которые после коррекции амплитудно-частотной характеристики будут использоваться для построения статистических предиктивных моделей радиопомех методами машинного обучения. Актуальность задачи обусловлена наличием архивных данных измерения радиопомех, полученных много лет назад, причем без измерения амплитудно-частотной характеристики радиоприемного устройства, и в настоящий момент применявшаяся измерительная аппаратура уже недоступна для непосредственного изучения. Основная идея предложенного алгоритма заключается в поиске периодической составляющей в панораме спектра помех, с периодом примерно равным полосе приемника и/или шагу его перестройки; полученные периодические составляющие разбиваются по интервалам (равным размерам периода) и усредняются, полученная характеристика принимается за оценку амплитудно-частотной характеристики радиоприемного устройства.
Ключевые слова: радиопомехи декаметрового диапазона, измерение помех, калибровка измерительной аппаратуры.
Работа радиотехнических систем (РТС) декаметрового (ДКМ) диапазона основана на способности коротких волн (КВ) многократно отражаться от ионосферы и земной поверхности, поэтому адаптация таких РТС к ионосферным условиям является важнейшим условием обеспечения их корректной работы. Для указанной адаптации проводят оперативную диагностику ионосферы [1-6], состояние которой зависит от времени суток и сезона года, солнечной и геомагнитной активности, и других факторов, как правило, носящих случайный характер. Традиционно для диагностики среды распространения в интересах радиолокации используется возвратно-наклонное зондирование (ВНЗ) ионосферы, а в интересах систем связи - наклонное зондирование ионосферы (НЗИ); целесообразно дополнять средства диагностики также средствами вертикального (ВЗ) зондирования ионосферы, особенно в точках отражения лучей наклонных трасс от ионосферы [1-4]. Наиболее перспективным является выбор сигнала с линейно-частотной модуляцией (ЛЧМ) в качестве зондирующего [1].
136
Кроме многочисленных и сложных эффектов распространения самого сигнала, необходимо учитывать помехи ДКМ диапазона различной природы. Поэтому, как правило, адаптация РТС ДКМ диапазона к ионосферным условиям путем выбора оптимальной рабочей частоты (ОРЧ) состоит из двух шагов: выбора наилучших частотных диапазонов с точки зрения прохождения радиосигнала, а затем - в пределах этих диапазонов - выбора поддиапазонов с наименьшей загруженностью помехами.
Радиопомехи могут возникнуть внутри радиоприемного устройства (РПУ), это внутренние помехи, и вне РПУ, т.е. в среде распространения - это внешние помехи.
Уровень собственных шумов современных РПУ ДКМ диапазона существенно ниже минимального уровня внешних помех даже в высокочастотной части ДКМ диапазона (>20 МГц). Практический интерес могут представлять различные виды внутренних помех, возникающих в приемнике при действии на него мощных станционных помех (превышающих динамический диапазон), в том числе внеполосных [7,8]. В настоящей работе не рассматривается всё многообразие внутренних помех радиоприемных устройств, включая те что вызваны внеполосными воздействиями [7,8], а также шумы антенно-фидерных систем. В режиме калибровки РПУ измеряется только интегральный уровень собственных шумов, в зависимости от частоты.
Внешние помехи подразделяются на активные и пассивные. Разновидностями активных помех в ДКМ диапазоне являются [9-13]: помехи, обусловленные тепловым излучением земной поверхности, атмосферные помехи, космические (галактические) помехи, помехи от радиостанций (сосредоточенные помехи), индустриальные помехи. Помехи, имеющие сравнительно равномерный спектр мощности, иногда называют фоновыми помехами.
В [5] нами был разработан алгоритм измерения панорамы спектра помех, алгоритм был реализован в составе аппаратно-программных комплексов оперативной диагностики КВ радиолиний [14-20]. Был проведен некоторый объем измерений, а затем проанализированы полученные данные. Выяснилось, что полученная таким образом панорама спектра помех имеет явно выраженную периодическую структуру, что не могло объяснятся физической природой этих данных. В дальнейшем была высказана гипотеза, что спектр помех существенно искажается вследствие нелинейности амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) приемника (тем более что «период» был примерно равен полосе и/или шагу перестройки приемника). Для компенсации этих искажений была реализована методика измерения АЧХ приемника (калибровки), а также методика коррекции измерительных данных по данным калибровки АЧХ приемника, правда уже на основе других приемных устройств. Принятые новые технические решения позволили избавиться от явной периодичности спектра помех в новых версиях аппаратно-программных комплексов. Однако, остался массив первоначальных данных, полученных без калибровки приемника, причем измерить АЧХ того РПУ (и даже другого РПУ такого же типа) уже не представлялось возможным по причине невозможности физического доступа к нему. Таким образом возникла задача приближенной оценки АЧХ приемника по самим данным измерения панорамы спектра помех.
Целью данной работы является разработка алгоритма восстановления АЧХ приемника по архивным данным панорамного измерения радиопомех.
1. Методика измерения помех. Как уже было сказано, в [5] нами был разработан алгоритм измерения панорамы спектра помех. Основная его идея заключается в том, что последовательно с заданным шагом происходит перестройка РПУ в заданном диапазоне, РПУ "стоит" на текущей частоте заданное время, сигнал с низкочастотного выхода РПУ оцифровывается, далее над оцифрованным сигналом выполняется быстрое преобразование Фурье (БПФ). Полученные спектры, выстроенные последовательно, в общем, и представляют собой панораму спектра помех (но есть некоторые тонкости).
Вообще, у информации о частотно-временной структуре помех могут быть разные потребители и разнообразие задач ведет к противоречивым требованиям к измерительным данным. Так геофизические исследования, как правило, не требуют высокого разрешения по частоте, потому что для построения суточных, годовых и других зависимостей не нужно знать "тонкую" структуру шумов (которая, к тому же, сильно подвержена быстрым флуктуаци-ям), а требуется накопление статистических данных за длительный период. Для задач радиосвязи, радиолокации и радионавигации, наоборот, важно высокое частотное разрешение. Разработанный алгоритм позволяет в широких пределах варьировать параметры обработки, благодаря чему разработанный измерительный комплекс может быть использован как для изучения тонкой структуры помех, так и для исследования вариаций параметров помех.
Перестройка РПУ происходит последовательно с установленным шагом. Причем шаг перестройки примерно равен полосе РПУ (как показано ниже, шаг несколько меньше полосы).
В зависимости от целей исследования задаются:
/н и /к - начальная и конечная частоты сканируемого интервала;
I/ - время измерения на одной частоте (один спектр);
п - число сканирований интервала (для усреднения по сканированиям);
8р - результирующее разрешение по частоте (для усреднения по частотам);
Л/фон - интервал выбора уровня фонового шума.
Исходя из характеристик приемника задаются:
Л/- полоса пропускания РПУ;
и - время перестройки РПУ.
Время перестройки РПУ учитывается следующим образом: отсчеты сигнала, приходящиеся на это время, отбрасываются. Поэтому разность I/- и назовем значимым временем измерения на частоте Ги. Строго говоря, это время на практике еще немного корректируется так, чтобы соблюдалось следующее условие: произведение частоты дискретизации и этого времени - целое число. При несоблюдении этого условия на один спектр (соответствующий времени измерения на данной частоте) приходится нецелое число отсчетов. Дробные отсчеты приходилось бы отбрасывать, что приводило бы к небольшой погрешности в определении частоты, соответствующей этому блоку отсчетов. При управлении перестройкой РПУ также учитывается реальное значение времени измерения на частоте.
Частота дискретизации/д сигнала выбирается из соображения необходимости обеспечения полосы анализа больше чем полоса пропускания РПУ Л/(т.е. /д > 2Л/), т.е. ближайшая большая от удвоенной полосы РПУ (если нет возможности задания точно требуемой, а только выбора из фиксированного списка частот дискретизации).
Число точек БПФ выбирается ближайшим большим (степень числа 2) от произведения частоты дискретизации и значимого времени измерения на частоте.
Отношение полосы анализа (половина от частоты дискретизации) к числу спектральных элементов ((№ПФ/2)+1) определяет спектральное разрешение. Увеличение времени измерения на частоте позволяет увеличить спектральное разрешение.
В полосе РПУ выбирается для дальнейшей обработки полоса, которую назовем полезной Л /п. Для чего отбрасываются частотные участки в полосе РПУ перед ней (Л/1) и после нее (Л/2); шаг перестройки РПУ должен быть равен Л /п. Нижняя часть полосы РПУ (Л /1) отбрасывается для исключения низкочастотных наводок (от электросети и др.). Необходимость отбрасывания верхней части полосы РПУ (Л/2) обусловлена особенностью аппаратуры и методики измерений: частота дискретизации не может регулироваться плавно и выбирается ближайшей больше от удвоенной полосы РПУ, т.о. полоса анализа БПФ несколько больше, чем полоса РПУ. При задании Л /2 требуется учесть "лишнюю" полосу. Отбрасывание полос учитывается при вычислении величины шага перестройки Л/п, так что все полезные полосы Л /п выстраиваются последовательно без пропусков и наложений, образуя непрерывную панораму спектра помех. Поэтому реальный шаг перестройки Л/п меньше полосы РПУ Л/.
Величина интервала, приходящегося на один спектральный элемент, определяется отношением полосы анализа БПФ и числа спектральных элементов. Поэтому заданные Л/51 и /2 выравниваются по границам ближайших спектральных элементов.
2. Условия проведения измерений помех и результаты. Измерения проводились в приемном пункте г.Йошкар-Ола в 2000 и 2001 годах. На рис.1. показан фрагмент панорамы спектра помех (по осям - условные единицы). По рисунку хорошо видно, что полученная панорама спектра помех имеет явно выраженную периодическую структуру, как было сказано выше. Причем «период» примерно равен полосе и/или шагу перестройки приемника.
О 200 400 600 800 1000
Рис. 1. Фрагмент панорамы спектра помех
3. Предложенный алгоритм. Основная идея предложенного алгоритма заключается в поиске периодической составляющей в панораме спектра помех, с периодом примерно равным полосе приемника и/или шагу его перестройки; полученные периодические составляющие разбиваются по интервалам (равным размерам периода) и усредняются, полученная характеристика принимается за оценку амплитудно-частотной характеристики радиоприемного устройства.
Перед поиском периодических составляющих производится удаление одиночных выбросов посредством медианного фильтра.
Заключение. В работе предложен алгоритм восстановления АЧХ РПУ по архивным данным панорамного измерения радиопомех ДКМ диапазона. Полученная АЧХ необходима для корректной обработки и интерпретации указанных данных. Актуальность задачи обусловлена наличием архивных данным измерения радиопомех, полученных много лет назад, причем без измерения АЧХ РПУ, а в настоящий момент применявшаяся измерительная аппаратура (в т.ч. РПУ) уже недоступна для непосредственного изучения.
Задачей дальнейших исследований является обработка архивных данных предложенным алгоритмом для коррекции АЧХ и использование откорректированных таким образом данных для построения статистических пре-диктивных моделей радиопомех методами машинного обучения. Такие модели необходимы, в том числе, для корректного моделирования функционирования проектируемых РТС [21].
Список литературы
1.Филипп Н.Д., Блаунштейн Н.Ш., Ерухимов Л.М., Иванов В.А., Урядов В.П. Современные методы исследования динамических процессов в ионосфере. Кишинев: Штиинца, 1991. 286 с.
2.Акимов В.Ф., Калинин Ю.К. Введение в проектирование ионосферных загоризонтных радиолокаторов / под ред. С.Ф. Боева. М.: Техносфера, 2017. 492 с.
3.Алебастров В.А., Гойхман Э.Ш., Заморин И.М., Колосов А.А., Корадо В.А., Кузьминский Ф.А., Кукис Б.С. Основы загоризонтной радиолокации / Под ред. А.А.Колосова. М.: Радио и связь, 1984. 256 с.
4.Giuseppe Fabrizio. High Frequency Over-the-Horizon Radar: Fundamental Principles, Signal Processing, and Practical Applications. McGraw-Hill Education, 2013.
5.Щирый А.О. Разработка и моделирование алгоритмов автоматического измерения характеристик ионосферных коротковолновых радиолиний: Автореф. дис. ... канд. техн. наук: Санкт-Петербургский гос. ун-т телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича. СПб., 2007. 19 с.
6.Колчев А.А., Щирый А.О., Недопекин А.Е. Математические модели и методики измерения АЧХ многолучевых ионосферных коротковолновых радиолиний: монография / Мар. гос. ун-т. Йошкар-Ола, 2013. 147 с.
7.Ред Э.Т. Схемотехника радиоприемников. Практическое пособие: пер. с нем. М.: Мир, 1989. 152 с.
8.Поляков В. О реальной селективности КВ-приемников // Радио, 1981, №3. С. 18-20.
9.Максимов М.В., Бобнев М.П., Кривицкий Б.Х., Горгонов Г.И., Степанов Б.М., Шустов Л.Н., Ильин В.А. Защита от радиопомех / под ред. М.В. Максимова. М.: Сов. радио, 1976. 496 с.
10. Комарович В.Ф., Сосунов В.Н. Случайные радиопомехи и надежность КВ-связи. М.: Связь, 1977.
134 с.
11. Хмельницкий Е.А. Оценка реальной помехозащищенности приема сигналов в КВ диапазоне. М.: Связь, 1975. 232 с.
12. Распространение по земному шару атмосферных помех и их характеристики. Отчет 322: Документы X Пленарной Ассамблеи МККР. Женева,1963. М.: Связь, 1965. 80 с.
13. Earl G.F., Ward B.D. The frequency management system of the Jindalee over-the-horizon backscatter HF radar // Radio Science. 1987. V.22. №2. P. 275-291.
14. Щирый А.О. Развитие средств автоматизации наземного радиозондирования ионосферы // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения. 2014. Т.14. №5. С. 170-173.
15. Щирый А.О. Архитектура программной части аппаратно-программного комплекса дистанционного наземного радиозондирования ионосферы // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2015. №18. С. 144-152.
16. Щирый А.О. Алгоритмы и программное обеспечение автоматизации процессов измерений и обработки данных оперативной диагностики ионосферы и ионосферных радиолиний // Журнал радиоэлектроники. 2022. №10. DOI: 10.30898/1684-1719.2022.10.4.
17. Щирый А.О. Проблемно-ориентированный аппаратно-программный комплекс оперативной диагностики ионосферы и ионосферных радиолиний // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. Вып.1. С. 297-315.
18. Колчев А.А., Щирый А.О. Оценивание параметров сосредоточенных по спектру помех на выходе приемника ЛЧМ ионозонда // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. 2007, № 5. С. 54-61.
19. Колчев А.А., Шумаев В.В., Щирый А.О. Гибкоперестраиваемая методика измерения радиопомех // Технологии электромагнитной совместимости. 2007, №1. С. 50-54.
20. Щирый А.О. Две методики измерения помех декаметрового диапазона // Научное приборостроение. 2023. Том 33, № 4. С. 72-83.
21. Коновальчик А.П., Плаксенко О.А., Щирый А.О. Обоснование облика перспективных радиолокационных станций посредством разрабатываемой отечественной системы автоматизированного проектирования // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли, 2019. Т.11, №1. С .4-11.
Щирый Андрей Олегович, канд. техн. наук, доцент, andreyschiriy@gmail. com, Россия, Москва, Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (НИУ МЭИ), старший научный сотрудник, Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн РАН (ИЗМИРАН) им. Н.В. Пушкова
ALGORITHM FOR RESTORING THE AMPLITUDE-FREQUENCY RESPONSE OF THE RECEIVER BASED ON ARCHIVAL DATA OF PANORAMIC MEASUREMENT OF RADIO INTERFERENCE
A.O. Schiriy
An algorithm for restoring the amplitude-frequency response of a radio receiver is proposed based on archival data from panoramic measurement of radio interference in the decameter range. The obtained characteristic is necessary for the correct processing and interpretation of the specified data, which, after correction of the amplitude-frequency response, will be used to build statistical predictive models of radio interference using machine learning methods. The relevance of the task is due to the availability of archival data for measuring radio interference obtained many years ago, and without measuring the amplitude-frequency response of the radio receiver, and at the moment the measuring equipment used is no longer available for direct study. The main idea of the proposed algorithm is to search for a periodic component in the panorama of the interference spectrum, with a period approximately equal to the receiver band and/or its tuning step; The obtained periodic components are divided into intervals (equal to the size of the period) and averaged, the resulting characteristic is taken as an estimate of the amplitude-frequency response of the radio receiver.
Key words: noise, decameter range radio interference, noise measurement, calibration of measuring equipment.
Schiriy Andrey Olegovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Moscow, National Research University «Moscow Power Engineering Institute», senior scientist, Pushkov IZMIRAN Institution
