Перейти до змісту
Електронне моделювання
UK EN
Меню

Методологія інтеграції даних для систем підтримки рішень у сфері критичної інфраструктури

А.А. Халигов1, аспірант
e-mail: khalygovartem@gmail.com

Б.С. Лисов2, аспірант
e-mail: bogukraine@gmail.com

1 Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України
Україна, 03186, Київ, Чоколівський б-р, 13

2 Національний технічний університет України
«Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
Україна, 03056, Київ, Берестейський пр-т, 37

Èlektron. model. 2026, 48(4):28-46
https://doi.org/10.15407/elmodel.48.04.028

Повний текст (PDF)

English version

Стаття надійшла до редакції / Received 23.10.2025
Прийнята до друку / Accepted 12.05.2026

BY© А.А. Халигов, Б.С. Лисов, 2026
Стаття поширюється на умовах ліцензії відкритого доступу CC BY 4.0

Анотація

Проаналізовано інструменти та методи автоматизованого збору, обробки й інтеграції даних для наукових аналітичних систем у сфері критичної інфраструктури. Запропоновано трирівневу методологію, що включає: збір інформації з офіційних, комерційних, неофіційних API, веб-ресурсів і потокових платформ; попередню обробку даних — очищення, нормалізацію, анонімізацію та збагачення через крос-джерела; формування консолідованої бази знань для подальшого використання у прогнозних моделях і системах підтримки прийняття рішень. Показано, що поєднання веб-скрабінгу, потокових технологій (Kafka, Flink, Spark Streaming) та інтелектуальної обробки дозволяє працювати з різнорідними структурованими й неструктурованими даними в режимі, наближеному до реального часу. Практичні приклади з енергетики, транспорту та кібербезпеки демонструють ефективність підходу. Перспективи розвитку полягають в інтеграції методів із машинним навчанням і пояснюваним ШІ для підвищення точності та прозорості аналітичних систем.

Ключові слова

автоматизований збір даних, веб-скрабінг, потокові платформи, критична інфраструктура, обробка даних

Список літератури

  1. Лисов Б.С. Застосування підходів інтелектуального аналізу даних для попереднього аналізу кіберзагроз на об’єктах критичної інфраструктури/ Б.С. Лисов, В.Г. Гуськова, А.А. Халигов // Наукові праці Донецького національного технічного університету. № 1(40). Дрогобич: ДонНТУ. 2025. С. 28—35, ISSN 1996-1588 (Print), ISSN 3083-6050 (Online)
  2. Лисов Б.С. Інформаійна технологія класифікаії даних моніторингу систем і мереж передачі даних для виявлення кіберзагроз/ Б.С. Лисов, В.Г. Гуськова, Т.І. Просянкіна- Жарова, А.А. Халигов// Вісник НТУ «ХПИ». Серія: Інформатика та моделювання. Харків: НТУ "ХПІ". 2025. No 1 (13) 2025. С. 95—108, DOI: 10.20998/2411-0558. 2025.01.08, ISSN 2079-0031 (Print) ISSN 2411-0558 (Online)
  3. Huang, T.; Sethu, H.; Kandasamy, N. A new approach to dimensionality reduction for anomaly detection in data traffic. IEEE Trans. Netw. Serv. Manag. 2016, 13, 651—665.
  4. Kudo, T.; Morita, T.; Matsuda, T.; Takine, T. PCA-based robust anomaly detection using periodic traffic behavior. In Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC), Budapest, Hungary, 9—13 June 2013.
  5. Brown, M.; Barrington-Leigh, C.; Brown, Z. Kernel regression for real-time building energy analysis. J. Build. Perform. Simul. 2012, 5, 263—276.
  6. Abedi A, Rajkumar VS, Ştefanov A, et al (2023) Towards real-time distinction of power system faults and cyber attacks. IEEE, pp 1—5, https://doi.org/10.1109/PESGM52003.2023.10253241
  7. Brahma S, Kavasseri R, Cao H et al (2016) Real-time identification of dynamic events in power systems using pmu data, and potential applications-models, promises, and challenges. IEEE Trans Power Deliv 32(1):294—301
  8. Davarifar M, Rabhi A, Hajjaji A, et al (2014) Real-time diagnosis of pv system by using the sequential probability ratio test (sprt). IEEE, pp 508—513, https://doi.org/10.1109/EPEPEMC.2014.6980544
  9. Zhang, Y.; Xiang, Y.; Wang, L. Power System Reliability Assessment Incorporating Cyber Attacks Against Wind Farm Energy Management Systems. IEEE Trans. Smart Grid 2017, 8, 2343—2357.
  10. Huang, N.E.; Shen, Z.; Long, S.R.; Wu, M.C.; Shih, H.H.; Zheng, Q.; Yen, N.-C.; Tung, C.C.; Liu, H.H. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proc. R. Soc. Lond. Ser. A Math. Phys. Eng. Sci. 1998, 454, 903—995.
  11. Yuan, Y.; Li, Z.; Ren, K. Modeling Load Redistribution Attacks in Power Systems. IEEE Trans. Smart Grid 2011, 2, 382—390.
  12. Bashkov Y., Dmitrieva O., Huskova N. Parallel implementation of evolutionary partial differential equations by collocation optical-electronic schemes // Proceedings of SPIE. Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments. 2022, Vol. 12476(1), https://doi.org/10.1117/12.2664488
  13. Dmytriyeva O., Huskova V. and Khalyhov A. Multi-Adaptive Step Control in Surrogate Simulations of Difference Block Compositions of a Specified Order, 2024 14th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT), Athens, Greece, 2024, pp. 1—7, https://doi.org/10.1109/DESSERT65323.2024.11122213.
  14. Ukraine Electricity Data [Електронний ресурс] // Kaggle. Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/paradisen/ukraine-electricity/data (дата звернення: 25.03.2026).
  15. Energy Map Dataset: Ukraine Energy System Data [Електронний ресурс] // Energy Map. Режим доступу: https://energy-map.info/en/datasets/8998f2ed-379f-4fa9-9076-88782b32ee4f
  16. Electric power consumption (kWh per capita) – Ukraine [Електронний ресурс] // The World Bank. Режим доступу: https://data.worldbank.org/indicator/EG.USE.ELEC.KH.PC?locations=UA
  17. Ukraine Real-Time Electricity Data Explorer [Електронний ресурс] // International Energy Agency (IEA). Режим доступу: https://www.iea.org/data-and-statistics/data-tools/ukraine-real-time-electricity-data-explorer

ХАЛИГОВ Артем Азимович, аспірант Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України. У 2014 р. закінчив Донецький національний технічний університет. Область наукових досліджень — системи обробки даних, потокова аналітика, програмування, розробка машинно-людинних інтерфейсів.

ЛИСОВ Богдан Сергійович, аспірант Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», який закінчив у 2021 р. Область наукових досліджень — інтелектуальний аналіз даних, прогнозування та моделювання, дизайн архітектури систем, розробка машинно-людинних інтерфейсів.