The object of research, development or design (in Russian) : Объектами исследования являются информационные системы и сети, сети сотовой связи

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісіне ақпараттық жүйелер мен желілер, ұялы байланыс желілері жатады

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является повышение уровня защищенности критически важных объектов информационно-коммуникационной инфраструктуры в условиях реализации киберугроз за счет разработки быстродействующих, точных и адаптивных (гибких) методов и средств на основе искусственного интеллекта.

Aim of work (in Kazakh) : Жасанды интеллект негізінде жылдам, дәл және бейімделгіш (икемді) әдістер мен құралдарды әзірлеу арқылы киберқатерлер жағдайында ақпараттық-коммуникациялық инфрақұрылымның маңызды нысандарының қорғалу деңгейін арттыру.

Методы исследования (на русском) : ● Методы системного анализа: для изучения существующих подходов к обеспечению безопасности, выявления их недостатков и определения требований к новой системе. ● Методы искусственного интеллекта и машинного обучения: Алгоритмы глубокого обучения, такие как RNN, CNN и HNN, будут использоваться для обнаружения сетевых аномалий и предсказания киберугроз. ● Методы моделирования и симуляции: Создание виртуальной среды для имитации работы сети и проведения экспериментов с различными видами атак.

Методы исследования (на казахском) : ● Жүйені талдау әдістері: Қолданыстағы қауіпсіздік тәсілдерін зерттеу, олардың кемшіліктерін анықтау және жаңа жүйеге қойылатын талаптарды анықтау. ● Жасанды интеллект және машиналық оқыту әдістері: RNN, CNN және HNN сияқты терең оқыту алгоритмдері желідегі ауытқуларды анықтау және киберқауіптерді болжау үшін пайдаланылады. ● Модельдеу және симуляция әдістері: желі жұмысын модельдеу және әртүрлі шабуыл түрлерімен эксперименттер жүргізу үшін виртуалды ортаны жасау.

Obtained results and novelty (in Russian) : В рамках задач: - был проведён аналитический обзор современных подходов к обеспечению безопасности информационно-коммуникационных сетей; сравнительный анализ существующих методов и выявлению их недостатков в контексте современных высокодинамичных сетевых архитектур; - была создана комплексная технология, объединяющая методы машинного обучения, графовый анализ и эволюционную оптимизацию; - разработана гибридная система обнаружения вторжений, способная выявлять как известные типы атак, так и совершенно новые угрозы; -сформирован детализированный граф атак, отражающий реальную структуру уязвимостей в 5G Standalone-сети; - построен полноценный 5G Standalone тестовый полигон на базе OpenAirInterface и USRP B210, позволивший реализовать практическое выполнение эксплойтов и анализировать реакцию сети в условиях, близких к реальной инфраструктуре; - был проведён анализ существующих подходов к оценке качества генераторов псевдослучайных чисел (ГПСЧ) и разработан метод идентификации источника псевдослучайной последовательности на основе гибридной нейросетевой модели. - подготовлено две статьи для публикации в журналах, рекомендованных КОКНВО

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаның тапсырмаларын орындау барысында мыналарға қол жеткізілді.: - ақпараттық-коммуникациялық желілердің қауіпсіздігін қамтамасыз етудің заманауи тәсілдеріне аналитикалық шолу; қазіргі заманғы, жоғары динамикалық желі архитектурасының контекстінде қолданыстағы әдістерді салыстырмалы талдау және олардың кемшіліктерін анықтау; - машиналық оқыту әдістерін, графикалық талдауды және эволюциялық оңтайландыруды біріктіретін кешенді технология жасалды; - шабуылдардың белгілі түрлерін де, мүлдем жаңа қауіптерді де анықтай алатын гибридті енуді анықтау жүйесі әзірленді; - 5G дербес желісіндегі осалдықтардың нақты құрылымын көрсететін шабуылдың егжей-тегжейлі графигі жасалды; - толыққанды 5G дербес сынақ алаңы OpenAirInterface және USRP B210 негізінде салынды, бұл эксплуатацияларды іс жүзінде жүзеге асыруға және нақты инфрақұрылымға жақын жағдайларда желілік әрекетті талдауға мүмкіндік береді; - жалған кездейсоқ сандар генераторларының (PRNGs) сапасын бағалаудың қолданыстағы тәсілдеріне талдау жүргізілді және гибридті нейрондық желі моделі негізінде жалған кездейсоқ реттілік көзін анықтау әдісі әзірленді. - Сапаны қамтамасыз ету комитеті (КОКНВО) ұсынған журналдарда жариялауға екі мақала дайындалды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Конструктивные показатели: - выявлены ключевые ограничения существующих подходов и сформированы направления разработки гибридных и адаптивных методов безопасности для сетей 5G/6G; - реализованы многошаговые сценарии атак, оптимизированные с использованием алгоритма дифференциальной эволюции (DE), продемонстрировавшего превосходство над генетическими алгоритмами и PSO; - развёрнут тестовый полигон 5G Standalone на базе OpenAirInterface и USRP B210; - проведён анализ существующих методов оценки качества ГПСЧ и сформирован набор из восьми исследуемых генераторов; - разработана гибридная архитектура, объединяющая CNN и рекуррентные сети LSTM/GRU, обеспечивающая одновременное извлечение временных и локальных паттернов; - выполнены статистические тесты (хи-квадрат, энтропия, автокорреляция, время генерации) и проведена классификация последовательностей; Технико-экономические показатели: - уровень охвата существующих методов защиты — более 90% наиболее применяемых в отрасли решений; - повышение эффективности последующих разработок благодаря сформированной методологической базе — 30–40%; - сокращение времени обнаружения угроз — на 41%;. - сокращение цикла оптимизации атак — на 33%; - увеличение способности выявлять неизвестные угрозы — на 15%; - повышение полноты покрытия сценариев атак — на 45% по сравнению с традиционными методами; - повышение скорости идентификации генератора псевдослучайных чисел (ГПСЧ) — в 4 раза относительно классических статистических подходов;

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Конструктивтік көрсеткіштер: - 5G/6G желілері үшін гибридті және адаптивті қауіпсіздік әдістерін әзірлеу үшін қолданыстағы тәсілдердің негізгі шектеулері мен әзірленген бағыттары анықталды; - Генетикалық алгоритмдер мен PSO-дан артықшылығын көрсететін дифференциалды эволюция (DE) алгоритмі арқылы оңтайландырылған көп сатылы шабуыл сценарийлері енгізілді; - OpenAirInterface және USRP B210 негізінде әзірленген 5G дербес сынақ алаңы орналастырылды; - PRNG сапасын бағалаудың қолданыстағы әдістеріне талдау жасалды және зерттеуге арналған сегіз генератордың жиынтығы әзірленді; - CNN және LSTM/GRU қайталанатын желілерін біріктіретін гибридті архитектура әзірленді, бұл уақытша және жергілікті үлгілерді бір уақытта шығаруға мүмкіндік береді; - статистикалық сынақтар (хи-квадрат, энтропия, автокорреляция, генерация уақыты) орындалып, реттілік классификациясы жүргізілді; Техникалық-экономикалық көрсеткіштер: - Қолданыстағы қорғау әдістерін қамту — салада кеңінен қолданылатын шешімдердің 90%-дан астамы; - белгіленген әдістемелік база есебінен кейінгі әзірлемелердің тиімділігін арттыру—30–40%; - қауіпті анықтау уақытын қысқарту — 41%-ға; - шабуылды оңтайландыру циклін қысқарту — 33%-ға; - белгісіз қауіптерді анықтау мүмкіндігін 15%-ға арттыру; - шабуыл сценарийін қамтудың толықтығы — дәстүрлі әдістермен салыстырғанда 45%-ға артты; - классикалық тәсілдермен салыстырғанда псевдокездейсоқ сандар генераторын (PRNG) сәйкестендіру жылдамдығын 4 есе арттыру;

Level of implementation (in Russian) : Не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізілген жоқ

Efficiency (in Russian) : - разработано три новых метода обнаружения вторжений (обзорный, пентестинг, PRNG-анализ); - выявлено более 20 уязвимостей в архитектуре 5G Standalone. - разработан один тестовый полигон 5G SA; - повышена эффективность автоматизированной эксплуатации и анализа кибератак до 45%; - сформирована платформа для дальнейших разработок в области защиты сетей 5G/6G.

Efficiency (in Kazakh) : - Интрузияны анықтаудың үш жаңа әдісі әзірленді (сауалнама, пентестинг және PRNG талдау); - 5G Standalone архитектурасында 20-дан астам осалдықтар анықталды; - бір 5G SA сынақ алаңы әзірленді; - автоматтандырылған пайдалану және кибершабуылдарды талдау тиімділігі 45%-ға дейін ұлғайтылды; - 5G/6G желісінің қауіпсіздігін одан әрі дамыту үшін платформа құрылды.

Field of application (in Russian) : Информационно-коммуникационные системы и сети

Field of application (in Kazakh) : Ақпараттық-коммуникациялық жүйелер мен желілер