APPLIED RESEARCH

Research on cybersecurity methods for robotic complexes under connection to industrial Internet of Things networks

Authors

  • Dmitry V. Evseev Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Vladlen O. Vozhzhaev Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Andrei V. Bodeev Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Anastasia V. Erantaeva Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Aleksandr V. Serebrennikov Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia

How to cite

GOST Evseev D. V., Vozhzhaev V. O., Bodeev A. V., Erantaeva A. V., Serebrennikov A. V. Research on cybersecurity methods for robotic complexes under connection to industrial Internet of Things networks // STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. 2026. Vol. 70. No. 6. P. 112-123. DOI: 10.25726/f5715-4278-8462-j
APA Evseev, D. V., Vozhzhaev, V. O., Bodeev, A. V., Erantaeva, A. V. & Serebrennikov, A. V. (2026). Research on cybersecurity methods for robotic complexes under connection to industrial Internet of Things networks. STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY, 70(6), 112-123. https://doi.org/10.25726/f5715-4278-8462-j

Abstract

The expansion of the industrial Internet of Things has turned a robotic complex from an autonomous controlled object into a node of a distributed network, where actuators, controllers and sensors exchange data through public protocols and edge gateways. A contradiction arises: typical perimeter defences are designed for office information systems and poorly account for the strict real-time constraints inherent in the control loop. The aim of the work is to systematise the protection methods for such a complex and to quantitatively assess their combined effectiveness when connected to an industrial network. The study applies decomposition of the attack surface across architectural layers, mapping of threat classes to countermeasures, and an author's model of an integral cyber-resilience indicator with sensitivity analysis of key parameters. The calculation shows that the largest gain in security comes not from reinforcing a single barrier but from a coordinated combination of network segmentation under the zones-and-conduits model with behavioural detection of anomalies in control actions; when the share of protected end devices reaches 0.9, the integral coefficient attains 0.79 against 0.46 in the baseline configuration. The sensitivity of the indicator to segmentation depth declines after the third isolation level, which sets a practical limit on network partitioning. The obtained dependence means that the cyber resilience of a robotic complex is determined not by the range of installed tools but by the completeness of their coverage of the control loop and by the consistency of incident response.

Keywords

cybersecurity robotic complex industrial Internet of Things cyber-physical system anomaly detection network segmentation critical information infrastructure cyber-resilience

References

Аверьянов В.С., Карцан И.Н. Оценка защищенности киберфизических систем на основе общего графа атак // Южно-Сибирский научный вестник. 2022. № 1 (41). С. 30-35.

Асяев Г.Д., Соколов А.Н. Модель обеспечения информационной безопасности автоматизированной системы управления технологическим процессом на основе метода предиктивной защиты с использованием рекуррентной и полносвязной нейронных сетей // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. 2021. № 1 (39). С. 54-61.

Басан Е.С., Силин О.И., Фирсова М.Г. Методика выбора эффективных контрмер для повышения отказоустойчивости киберфизических систем // Вопросы кибербезопасности. 2025. № 1 (65). С. 28-40.

Васильев В.И., Вульфин А.М., Гвоздев В.Е., Картак В.М., Атарская Е.А. Обеспечение информационной безопасности киберфизических объектов на основе прогнозирования и обнаружения аномалий их состояния // Системы управления, связи и безопасности. 2021. № 6. С. 90-119.

Дахнович А.Д., Москвин Д.А., Зегжда Д.П. Применение принципа «безопасности через незнание» в промышленном интернете вещей // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2021. № 1. С. 131-137.

Замятин А.Ю. Кибербезопасность робототехнических комплексов // Славянский форум. 2022. № 2 (36). С. 307-317.

Иванов Г.О. Комплексная оценка безопасности операционной системы роботов // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2022. № 7. С. 56-60.

Котенко И.В. Искусственный интеллект для кибербезопасности: новая стадия противоборства в киберпространстве // Искусственный интеллект и принятие решений. 2024. № 1. С. 3-19.

Липатников В.А., Шевченко А.А., Мелехов К.В., Задбоев В.А. Метод активной защиты объектов критической информационной инфраструктуры от кибератак на основе прерывания процесса воздействия нарушителя // Информационно-управляющие системы. 2025. № 2 (135). С. 37-49.

Максимов Я.А., Мартышкин А.И. Кибербезопасность технологии интернет вещей // Современные информационные технологии. 2024. № 39 (39). С. 185-189.

Матвеев С.А., Лесняк Д.А. Способ обеспечения информационной безопасности робототехнического комплекса при идентификации текущего технического состояния на основе анализа принятых управляющих воздействий // Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. 2023. № 1 (78). С. 136-138.

Митрофанов В.А., Коротков С.С. Применение средств криптографической защиты информации в робототехнических комплексах // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. 2021. № 2. С. 46-47.

Нуриев М.Р. Кибериммунный подход к защите промышленного IoT // Автоматизация в промышленности. 2021. № 7. С. 12-15.

Петренко В.И., Тебуева Ф.Б., Рябцев С.С., Павлов А.С., Гурчинский М.М. Метод обнаружения нарушений информационной безопасности в роевых робототехнических системах с использованием технологий машинного обучения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2022. № 1. С. 43-55.

Романова И.В., Игишев А.В. Кибербезопасность роботизированных систем на высокотехнологичных производствах: вызовы и решения // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 10. № 4 (157). С. 61-69.

Metrics

64 views
0 downloads
Want to publish with us?
Submit an article

Machine-readable metadata

Similar Articles

1 2 3 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.