DOI: 10.17587/prin.17.3-13

УДК: 004.89

Разработка импульсной нейронной сети для количественной оценки защищенности объектов критической информационной инфраструктуры

Е. В. Пальчевский¹, канд. техн. наук, доц. каф., teelxp@inbox.ru, В. В. Антонов², д-р техн. наук, зав. каф., antonov.v@bashkortostan.ru, И. И. Хасанов³, канд. техн. наук, доц. каф., iikhasanov@fa.ru, В. А. Суворова², канд. техн. наук, доц. каф., milana_da@mail.ru,
¹ МИРЭА — Российский технологический университет (РТУ МИРЭА), Москва,
² Институт компьютерных наук, математики и робототехники, Уфимский университет науки и технологий,
³ Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации, Москва

Представлена архитектура новой импульсной нейронной сети SecureSpikeNet, предназначенной для количественной оценки уровня защищенности объектов критической информационной инфраструктуры банковского сектора. В отличие от традиционных моделей, использующих ресурсоемкое градиентное обучение, SecureSpikeNet реализует двухуровневый подход: локальное обучение скрытого слоя по правилу e-STDP и глобальную оптимизацию выходного слоя с помощью алгоритма REINFORCE. Входные данные кодируются в импульсной форме на основе 13 признаков, извлекаемых из телеметрии NetFlow, IDS, EDR, SIEM и других источников. Архитектура поддерживает развертывание на отечественных и зарубежных нейроморфных процессорах (Intel Loihi 2, «Алтай»), а также автоматически адаптируется к изменяющемуся ландшафту угроз. Впервые введена интегральная метрика риска — SecureSpikeScore, пригодная для передачи регулятору и использования в системах управления рисками. На тестовом датасете (10 000 записей) модифицированная версия SecureSpikeNet показала точность 97,4 % и F1-метрику 75,4 %. По сравнению с CNN-IDS (98,5/98 %) и LSTM-IDS (98/97,5 %) модель обеспечивает сопоставимое качество при существенно меньших вычислительных затратах и наличии количественной оценки угрозы, отсутствующей у рассмотренных аналогов.

Ключевые слова: импульсная нейронная сеть, SecureSpikeNet, критическая информационная инфраструктура, количественная оценка риска, SecureSpikeScore, e-STDP, REINFORCE, нейро-морфные процессоры, потоковый анализ телеметрии, кибербезопасность банков

Стр. 3—13

Статья подготовлена в рамках государственного задания № 1023032800215-3-1.2.1 Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

Ссылка для цитирования:
Пальчевский Е. В., Антонов В. В., Хасанов И. И., Суворова В. А. Разработка импульсной нейронной сети для количественной оценки защищенности объектов критической информационной инфраструктуры // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 1. С. 3—13. DOI: 10.17587/prin.17.3-13.

Полный текст на eLIBRARY