Полный текст статьи (PDF) XML (JATS 1.2)
Авторы / Authors
  • Андреев Илья Андреевич (Andreev I. A.) оператор научной роты, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С. М. Будённого. Санкт-Петербург, Россия
    Operator of the scientific company, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S. M. Budyonny. St. Petersburg, Russia.     andreev.ilia.1984@mail.ru
  • Липатников Валерий Алексеевич (Lipatnikov V. A.) заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор, старший научный сотрудник научно-исследовательского центра, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С. М. Будённого. Санкт-Петербург, Россия
    Honored Scientist of the Russian Federation, Doctor of Technical Sciences, Professor, Senior Researcher of the Research Center, Military Academy of Communications. St. Petersburg, Russia.     lipatnikovanl@mail.ru
  • Тарасенко Станислав Евгеньевич (Tarasenko S. E.) старший научный сотрудник научно-исследовательского центра, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С. М. Будённого. Санкт-Петербург, Россия
    Senior Researcher, Research Center, Military Academy of Communications. St. Petersburg, Russia.     s.tar.my@mail.ru
Ключевые слова
интернет вещейIoTESP32MQTTконтроль безопасностиконтекстная верификация событийпериферийные узлысерверная обработка данныхвиртуальный помощникадаптивный режим контроля
Keywords
Internet of ThingsIoTESP32MQTTsecurity controlfield verification of eventsedge nodesserver data processingvirtual assistantadaptive control mode
Аннотация / Abstract
Русский

Цель работы: повышение защищённости распределённой IoT-подсистемы контроля безопасности за счёт разработки метода контекстной верификации событий и адаптивного выбора режима контроля безопасности при взаимодействии периферийных узлов на базе ESP32 с сервером виртуального помощника.

Метод исследования: использованы методы формализации событийного контура распределённой IoT-подсистемы, построения показателя доверия к событию на основе идентификационных, временных, процессных, состоянийных и ресурсных факторов, а также накопительной оценки аномальности событийного потока. Для проверки предложенного подхода применён модельный вычислительный эксперимент, основанный на генерации последовательностей событий доступа, телеметрии и управляющих воздействий. Сравнительная оценка выполнена по отношению к базовым статическим и пороговым методам контроля безопасности.

Результаты исследования: предложен метод контекстной верификации событий, основанный на совместном учёте идентификационных, временных, процессных и ресурсных факторов; разработано правило накопительной оценки аномальности и адаптивного выбора режима контроля безопасности; сформирован и исследован прикладной сценарий распределённой IoT-подсистемы с двумя узлами ESP32 и серверной обработкой данных; показано, что предложенный подход превосходит базовые статические и пороговые методы по вероятности ложного допуска и полноте выявления некорректных событий, особенно при распределённой во времени аномальной активности. Научная новизна заключается в разработке метода контекстной верификации событий при контроле безопасности распределённой IoT-подсистемы, учитывающего контекст возникновения события, накопительную оценку аномальности и адаптивный выбор режима контроля безопасности в условиях ограниченных ресурсов периферийных узлов и серверно-периферийной архитектуры обработки данных.

English

The aim of the work is to improve the security of the distributed IoT security control subsystem by developing a method for field verification of events and adaptive selection of the security control mode when interaction between edge nodes based on ESP32 and the virtual assistant server.

Research method: the methods of formalizing the event circuit of the distributed IoT subsystem, constructing an indicator of confidence in an event based on identification, time, process, state and resource factors, as well as cumulative assessment of the anomalousness of the event flow were used. To test the proposed approach, a model computational experiment based on the generation of sequences of access events, telemetry and control actions was used. A comparative assessment was carried out in relation to the basic static and threshold methods of safety control.

Results of the study: a method of field verification of events based on the joint consideration of identification, time, process and resource factors is proposed; a rule for cumulative anomaly assessment and adaptive selection of the security control mode is developed; an applied scenario of a distributed IoT subsystem with two ESP32 nodes and server data processing is formed and investigated; it is shown that the proposed approach surpasses the basic static and threshold methods for the probability of false tolerance and completeness of detection of invalid events, especially in the case of anomalous activity distributed over time. The scientific novelty lies in the development of a method for field verification of events in the security control of a distributed IoT subsystem, taking into account the context of the event, cumulative anomaly assessment and adaptive selection of the security control mode in conditions of limited resources of peripheral nodes and server-edge architecture of data processing. 4 Ilya A. Andreev, Operator of the scientific company, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S. M. Budyonny. St. Petersburg, Russia. E-mail: andreev.ilia.1984@mail.ru 5 Valery A. Lipatnikov, Honored Scientist of the Russian Federation, Doctor of Technical Sciences, Professor, Senior Researcher of the Research Center, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S. M. Budyonny. St. Petersburg, Russia. E-mail: lipatnikovanl@mail.ru 6 Stanislav E. Tarasenko, Senior Researcher, Research Center, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny. St. Petersburg, Russia. E-mail: s.tar.my@mail.ru СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ СИСТЕМ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯУДК 004.056:004.738.5 ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ И СВЯЗЬ № 3 (12) 2026\n39

Финансирование / Funding

Источники финансирования не указаны.

No funding sources reported.

Идентификаторы / Identifiers
DOI10.21681/3034-4050-2026-3-29-39ЖурналТелекоммуникации и связьГод2026Номер№3 (12)Страницы29–39ISSNПИ №ФС77-88069
Список литературы / References
  1. Hogan M., Piccarreta B. Interagency Report on the Status of International Cybersecurity Standardization for the Internet of Things (IoT). Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2018. – P. 185. – DOI: 10.6028/NIST.IR.8200.
  2. Fagan M., Megas K. N., Scarfone K., Smith M. IoT Device Cybersecurity Capability Core Baseline. Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2020. – P. 23. – DOI: 10.6028/NIST.IR.8259A.
  3. Ravidas S., Lekidis A., Paci F., Zannone N. Access control in Internet-of-Things: A survey // Journal of Network and Computer Applications, 2019. – Vol. 144. – Pp. 79–101. – DOI: 10.1016/j.jnca.2019.06.017.
  4. Ragothaman K., Wang Y., Rimal B., Lawrence M. Access Control for IoT: A Survey of Existing Research, Dynamic Policies and Future Directions // Sensors, 2023. – Vol. 23. – No 4. – Art. 1805. – DOI: 10.3390/s23041805.
  5. Ahsan M. S., Pathan A.-S. K. A Comprehensive Survey on the Requirements, Applications, and Future Challenges for Access Control Models in IoT: The State of the Art // IoT, 2025. – Vol. 6. – Art. 9. – DOI: 10.3390/iot6010009.
  6. Khan M. A., Khan M. A., Jan S. U., Ahmad J., Jamal S. S., Shah A. A., Pitropakis N., Buchanan W. J. A Deep Learning-Based Intrusion Detection System for MQTT Enabled IoT // Sensors, 2021. – Vol. 21. – Art. 7016. – DOI: 10.3390/s21217016.
  7. Empl P., Böhm F., Pernul G. Process-Aware Intrusion Detection in MQTT Networks // Proceedings of the Fourteenth ACM Conference on Data and Application Security and Privacy (CODASPY ’24). Porto, Portugal, 2024. – Pp. 91–102. – DOI: 10.1145/3626232.3653271.
  8. Kayes A. S. M., Rahayu W., Dillon T., Chang E. A Survey of Context-Aware Access Control Mechanisms for Cloud and Fog Networks: Taxonomy and Open Research Issues // Sensors, 2020. – Vol. 20. – No 9. – Art. 2464. – DOI: 10.3390/s20092464.
  9. Kalaria R., Kayes A. S. M., Rahayu W., Pardede E., Shahraki A. S. Adaptive context-aware access control for IoT environments leveraging fog computing // International Journal of Information Security, 2024. – Vol. 23. – Pp. 3089–3107. – DOI: 10.1007/s10207-024-00866-4.
  10. Butun I., Sari A., Österberg P. Hardware Security of Fog End-Devices for the Internet of Things // Sensors, 2020. – Vol. 20. – No. 20. – Art. 5729. – DOI: 10.3390/s20205729.
  11. Hindy H., Bayne E., Bures M., Atkinson R., Tachtatzis C., Bellekens X. Machine Learning Based IoT Intrusion Detection System: An MQTT Case Study (MQTT-IoT-IDS2020 Dataset) // arXiv, 2020. arXiv:2006.15340.
  12. Vaccari I., Chiola G., Aiello M., Mongelli M., Cambiaso E. MQTTset, a New Dataset for Machine Learning Techniques on MQTT // Sensors, 2020. – Vol. 20. – No 22. – Art. 6578. – DOI: 10.3390/s20226578.
  13. Mudgerikar A., Sharma P., Bertino E. Edge-Based Intrusion Detection for IoT devices // ACM Transactions on Management Information Systems, 2020. – Vol. 11. – No. 4. – Art. 18. – DOI: 10.1145/3382159.
  14. Asulba B., Souto P. F., Almeida L. Bringing IoT Intrusion Detection to the Edge // Proceedings of the 8th International Conference on Future Networks & Distributed Systems (ICFNDS ’24). Marakech, Morocco, 2024. New York: ACM, 2024. – P. 10. – DOI: 10.1145/3726122.3726166.
  15. Kotenko I. V., Saenko I. B., Lipatnikov V. A., Andreev I. A. Metod dinamicheskogo obnaruzheniya kiberugroz v raspredelennyh sistemah Interneta veshchej na osnove generativnyh modelej // Prikladnaya informatika, 2026. – Vol. 21. – No. 2. – Pp. 102–118. – DOI: 10.37791/2687-0649-2026-21-2-102-118.
  16. Lipatnikov V. A., Shevchenko A. A., Kosolapov V. S., Sokol D. S. Metod obespecheniya informacionnoj bezopasnosti seti VoIP-telefonii s prognozom strategii vtorzhenij narushitelya // Informacionno-upravlyayushchie sistemy, 2022. – No 1. – Pp. 54–67. – DOI: 10.31799/1684-8853-2022-1-54-67.
  17. Lipatnikov V. A., Shevchenko A. A., Melehov K. V., Tkachev D. F. Metodika povysheniya zashchishchennosti seti peredachi dannyh ob'ektov kriticheskoj informacionnoj infrastruktury pri mnogoehtapnyh atakah // Informacionnoupravlyayushchie sistemy, 2024. – № 1. – Pp. 44–55. – DOI: 10.31799/1684-8853-2024-1-44-55. АНДРЕЕВ И. А., ЛИПАТНИКОВ В. А., ТАРАСЕНКО С. Е. DOI: 10.21681/3034-4050-2026-3-29-39