Будущая железнодорожная сигнализация: кибер- и энергостойкость через интероперабельность ИИ

В современном мире все меняется с молниеносной скоростью, и то, что актуально сегодня, может устареть завтра. В данной научной статье рассматриваются вопросы энергостойкости и кибербезопасности в железнодорожной сигнализации. Предложен новый подход на основе искусственного интеллекта для повышения отказоустойчивости инфраструктуры сигнализации железнодорожного транспорта за счет обеспечения повышенной энергоэффективности и обнаружения кибератак в режиме реального времени. Был разработан и реализован модель линейно связанной нейронной сети в среде моделирования железнодорожной сигнализации для одновременного отслеживания энергетических характеристик сигнализации и выявления аномального поведения. Модель авторов была валидирована с помощью симуляций в MATLAB (24.2.0.2863752 (R2024b) Update 5) реальной двухпутной железнодорожной линии в нормальных условиях эксплуатации и в сценарии кибератаки типа ransomware. Модель ИИ корректно предсказала устойчивость системы сигнализации, достигнув средней абсолютной ошибки 0.0331 при прогнозировании основного показателя эффективности, и успешно выявила предстоящую кибератаку за 20 мин до инцидента. В исследовании показана перспективная архитектура системы сигнализации на базе ИИ, обеспечивающая существенное повышение устойчивости к аварийным ситуациям, связанным с питанием и кибератаками. Оптимизация инфраструктуры сигнализации с помощью ИИ позволяет обеспечить безопасное и непрерывное движение поездов, в том числе в экстренных ситуациях, что представляет собой перспективный подход к повышению устойчивости и безопасности железных дорог.