The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования являются беспроводные сети стандарта IEEE 802.15.4 и устройства Интернета вещей (IoT), обеспечивающие обмен данными в условиях ограниченных ресурсов и повышенных требований к информационной безопасности.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны – ақпараттық қауіпсіздікке қойылатын жоғары талаптар мен шектеулі ресурстар жағдайында деректер алмасуды қамтамасыз ететін IEEE 802.15.4 стандарты бойынша сымсыз желілер және Заттар интернеті (IoT) құрылғылары.

Aim of work (in Russian) : Цель работы заключается в разработке интеллектуального метода постоянного мониторинга безопасности беспроводных сетей стандарта IEEE 802.15.4, основанного на вероятностном подходе и адаптивном анализе аномалий, позволяющего повысить уровень защищенности, достоверности и качества функционирования систем мониторинга информационной безопасности IoT-сетей.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты – ықтималдық тәсілі мен бейімделмелі аномалияларды талдауға негізделген IEEE 802.15.4 стандарты бойынша сымсыз желілердің қауіпсіздігін тұрақты бақылаудың интеллектуалды әдісін әзірлеу. Бұл әдіс IoT желілерінің ақпараттық қауіпсіздігін бақылау жүйелерінің қорғалу деңгейін, сенімділігін және жұмыс сапасын арттыруға мүмкіндік береді.

Методы исследования (на русском) : В исследовании применялись методы вероятностного и статистического анализа, машинного обучения, адаптивного байесовского классифицирования, модифицированной Z-оценки, а также моделирование в симуляционной среде NS-3. Подход основан на комбинировании статистического выявления аномалий с динамическим пересчетом вероятности атаки, что обеспечивает адаптацию к изменяющимся параметрам сетевой среды.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеуде ықтималдық және статистикалық талдау, машиналық оқыту, бейімделмелі Байес классификациясы, түрлендірілген Z-бағалау әдістері, сондай-ақ NS-3 модельдеу ортасында симуляциялық зерттеу қолданылды. Ұсынылған тәсіл статистикалық аномалияларды анықтау мен шабуыл ықтималдығын динамикалық түрде қайта есептеу әдістерін біріктіріп, желілік ортаның өзгермелі параметрлеріне бейімделуді қамтамасыз етеді.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработан интеллектуальный метод мониторинга состояния безопасности беспроводных сетей IEEE 802.15.4, сочетающий модифицированную Z-оценку с учетом размера выборки и адаптивный байесовский классификатор. Экспериментальные исследования показали повышение точности классификации атак до 94,7 % и снижение коэффициента ложных срабатываний с 10,9 % до 3,8 %. Научная новизна заключается в интеграции вероятностных и адаптивных методов анализа аномалий для сетей с ограниченными вычислительными ресурсами, что обеспечивает устойчивый мониторинг безопасности в реальном времени.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : IEEE 802.15.4 сымсыз желілерінің қауіпсіздік жағдайын бақылаудың интеллектуалды әдісі әзірленді. Бұл әдіс таңдама көлемін ескеретін түрлендірілген Z-бағалауды және бейімделмелі Байес классификаторын біріктіреді. Эксперименттік зерттеулер шабуылдарды жіктеу дәлдігінің 94,7 %-ға дейін артқанын және жалған іске қосылу коэффициентінің 10,9 %-дан 3,8 %-ға дейін төмендегенін көрсетті. Ғылыми жаңалығы — есептеу ресурстары шектеулі желілерге арналған ықтималдық және бейімделмелі аномалияларды талдау әдістерін біріктіру арқылы нақты уақыт режимінде қауіпсіздікті тұрақты бақылауды қамтамасыз етуінде.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Точность обнаружения атак — 94,7 % Полнота обнаружения — 91,8 % Специфичность — 96,2 % Коэффициент ложных срабатываний — 3,8 %

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Шабуылдарды анықтау дәлдігі — 94,7 % Толықтығы — 91,8 % Ерекшелігі — 96,2 % Жалған іске қосылу коэффициенті — 3,8 %

Level of implementation (in Russian) : Результаты исследования прошли апробацию на экспериментальном стенде в среде NS-3 и могут быть интегрированы в системы сетевого мониторинга IoT-сетей на базе ZigBee, 6LoWPAN и других.

Level of implementation (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері NS-3 симуляциялық ортасында эксперименттік сынақтан өтті және ZigBee, 6LoWPAN және басқа негіздегі IoT желілерінің желілік мониторинг жүйелеріне біріктіруге жарамды.

Efficiency (in Russian) : Использование предложенного метода позволяет повысить эффективность мониторинга безопасности беспроводных IoT-сетей за счёт снижения числа ложных тревог и увеличения точности обнаружения атак без роста вычислительных затрат. Это обеспечивает сокращение времени реагирования на угрозы и повышение устойчивости сетевой инфраструктуры к кибератакам.

Efficiency (in Kazakh) : Ұсынылған әдісті пайдалану сымсыз IoT желілерінің қауіпсіздігін бақылау тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді: жалған дабылдар санын азайтып, шабуылдарды анықтау дәлдігін арттыра отырып, есептеу шығындарының өсуінсіз жұмыс істейді. Бұл кибершабуылдарға жауап беру уақытын қысқартып, желілік инфрақұрылымның тұрақтылығын арттыруға жағдай жасайды.

Field of application (in Russian) : Результаты могут применяться в системах мониторинга информационной безопасности беспроводных сетей IoT, интеллектуальных транспортных системах, промышленных и критических инфраструктурах, а также в проектах «умных городов» и автоматизированных систем управления технологическими процессами.

Field of application (in Kazakh) : Алынған нәтижелер IoT сымсыз желілерінің ақпараттық қауіпсіздігін бақылау жүйелерінде, интеллектуалды көлік жүйелерінде, өнеркәсіптік және сындарлы инфрақұрылымдарда, сондай-ақ «ақылды қала» және технологиялық процестерді автоматтандыру жобаларында қолдануға болады.