КЛАСИФІКАЦІЯ ТА АГРЕГАЦІЯ РИЗИКІВ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ЕНЕРГОМЕРЕЖАХ

Анотація

У статті розглядаються підходи до класифікації інформаційних систем енергетичного сектору та системної агрегації кіберризиків в інтелектуальних енергомережах. Автори виділяють основні архітектурні групи — від розподілених smart grid до централізованих ICS/SCADA та інтегрованих мікромереж — і аналізують специфіку захисних заходів для кожної з них.

Далі описуються методології оцінювання ризиків: статичні моделі (наприклад, FMEA), багатокритеріальні MCDM-підходи (AHP, TOPSIS), ймовірнісні методи (Bayesian networks, Monte Carlo) та resilience-метрики з їхніми перевагами, недоліками й вимогами до даних.

Для моделювання системної агрегації ризиків представлено графові підходи, агентне моделювання та схему «розповсюдження збоїв» у мережі, що дозволяє оцінювати кумулятивний ефект каскадних атак.

Крім того, запропоновано використання мультикритеріального показника для ранжування контрзаходів за «віддачею на одиницю витрат» та розширений індикатор, який враховує абсолютне й відносне зниження ризику в межах заданого бюджету.

У висновках наголошується на необхідності впровадження адаптивних IAM-рішень та концепції Zero Trust для мінімізації людського фактора й підвищення стійкості smart grids.