<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://iereview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-23T22:52:13Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.iereview.ru:article/14" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://iereview.ru/index.php/IE/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.iereview.ru:article/14</identifier>
				<datestamp>2025-08-08T18:30:09Z</datestamp>
				<setSpec>IE:DEAM</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="" dtd-version="1.4" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">IE</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">IE</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="ppub">0039-2391</issn>			<publisher><publisher-name>ИП Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">14</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>DESIGN AND MODELING</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Методика моделирования атаки и атрибуции угроз для промышленных систем управления </article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Attack Modeling and Threat Attribution Methodology for Industrial Control Systems</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Хамаза</surname>
							<given-names>Александр Сергеевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Khamaza</surname>
							<given-names>Alexander S.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>hamaza.as@miit.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Российский университет транспорта</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">Russian University of Transport</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub"><day>30</day><month>01</month><year>2025</year></pub-date>
			<volume seq="1">69</volume>
			<issue>1</issue>
				<issue-id>2</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Строительные и дорожные машины  </issue-title><issue-title xml:lang="en">Stroitel'nye i dorozhnye mashiny</issue-title><fpage>49</fpage>
				<lpage>63</lpage>
			<permissions>
				<copyright-statement xml:lang="ru">© 2025 СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. Все права защищены.</copyright-statement>
				<copyright-statement xml:lang="en">© 2025 STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. All rights reserved.</copyright-statement>
				<copyright-year>2025</copyright-year>
				<copyright-holder xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</copyright-holder>
				<copyright-holder xml:lang="en">STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</copyright-holder>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="ru">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="en">
					<license-p>The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE/article/view/14"/>
			
			
			
			<abstract xml:lang="ru"><p>В данной статье рассматривается вопрос атрибуции нарушителей, которые оказывают влияние на автоматизированные системы управления с точки зрения информационной безопасности. Центральным аспектом работы является исследование современных методик по выявлению источников угроз и их начальной идентификации. Акцентируется внимание на использовании математического аппарата, основанного на теореме Бейеса, который позволяет значительно повысить точность и надежность определения инцидентов. Практическая значимость данной работы заключается в ее значении для профессионалов, работающих в области информационной безопасности и киберразведки. Анализ, предложенный в статье, может также послужить основой для разработки новых стандартов, направленных на улучшение механизмов атрибуции кибератак. Статья подчеркивает необходимость интеграции научных методологий в практические процессы, что позволит не только реагировать на текущие киберугрозы, но и заранее разрабатывать стратегии для противодействия потенциально новым видам атак. Кроме того, предполагается, что внедрение подходов, описанных в статье, будет способствовать созданию более безопасной инфраструктуры, а также улучшению национальной и международной политики кибербезопасности.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This article examines the issue of attribution of intruders that affect automated control systems from the point of view of information security. The central aspect of the work is the study of modern methods for identifying threat sources and their initial identification. Emphasis is placed on the use of a mathematical apparatus based on the Bayes theorem, which allows to significantly increase the accuracy and reliability of incident detection. The practical significance of this work lies in its importance for professionals working in the field of information security and cyber intelligence. The analysis proposed in the article can also serve as a basis for the development of new standards aimed at improving the mechanisms of cyber-attack attribution. The article emphasizes the need to integrate scientific methodologies into practical processes, which will allow not only to respond to current cyber threats, but also to develop strategies in advance to counter potentially new types of attacks. In addition, it is assumed that the implementation of the approaches described in the article will contribute to the creation of a more secure infrastructure, as well as to the improvement of national and international cybersecurity policies.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>АСУ ТП</kwd><kwd>интеллектуальные транспортные системы</kwd><kwd>защита информации</kwd><kwd>информационная безопасность.</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>АСУ ТП</kwd><kwd>интеллектуальные транспортные системы</kwd><kwd>защита информации</kwd><kwd>информационная безопасность.</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="15"/></counts>
			<custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			</custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Воронцов Е.А. Теория распознавания и обучения. М.: Высшая школа, 1989. 400 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Лукацкий А.В. Обнаружение атак. 2-е изд., перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 608 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Марков А.С., Цирлов В.Л. Руководство по кибербезопасности: науч. изд. М.: АйТи, 2020. 197 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Шумский С.А. Математические основы теории обучения распознаванию образов: уч. пос. М.: Изд-во МФТИ, 2012. 248 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Актуальные киберугрозы: II квартал 2023 г.: аналит. отчет // Positive Technologies. 2023.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Серебрянский С.С. Кибербезопасность АСУ ТП: от концепции до решений // Автоматизация в промышленности. 2017. № 4. С. 4-7.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Alert (TA17-164A) // US-CERT. 2023. https://www.us-cert.gov/ncas/alerts/TA17-164A/ 8. Barber D. Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge: Cambridge University Press, 2012. 720 р.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Global baking industry automation report 2023 // International Baking Industry Association (IBIA). 2023. https://www.ibia.org/reports/automation-2023/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Langner R. Stuxnet: Dissecting a cyberwarfare weapon // IEEE Security &amp; Privacy. 2011. Vol. 9. № 3. pp. 49-51.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Lazarus Group and the Evolutionary Malware Story behind the Sony Hack. Securelist // Kaspersky Lab. 2023. https://securelist.com/lazarus-group-and-the-evolutionary-malware/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>MITRE ATT&amp;CK® for Industrial Control Systems (ICS). 2023. https://attack.mitre.org/matrices/ics/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>NIST Cybersecurity Framework. 2023. https://www.nist.gov/cyberframework/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Novetta threat research and intelligence // Novetta. 2023. https://www.novetta.com/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>SANS Institute Information Security Reading Room. 2023. https://www.sans.org/reading-room/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Securelist by Kaspersky. 2023. https://securelist.com/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R16"><mixed-citation>Stouffer K., Pillitteri V., Lightman S., Abrams M., Hahn A. Guide to Industrial Control Systems (ICS) security: Special publication 800-82 Revision 2. Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2015. 247 p.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R17"><mixed-citation>Threat landscape for industrial automation systems. H2 2023 // Kaspersky. 2023. https://icscert.kaspersky.com/reports/2023/12/25/threat-landscape-for-industrial-automation-systems-h2-2023/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R18"><mixed-citation>Zhu B.A., Joseph A., Sastry S. Survey of cyberattacks on Industrial Control Systems // Security and communication networks. 2019. Vol. 2019.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
