Створення цифрового двійника залізничної мережі та його інтеграція з автоматизацією реагування на кіберзагрози SOAR на базі штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v30i4.351514Ключові слова:
цифровий двійник, кібербезпека, симуляція кібератак, проактивний захист, залізничний транспортАнотація
У статті обґрунтовано необхідність створення цифрового двійника залізничної мережі (ЦД) і досліджено механізми його інтеграції з передовою системою автоматизації реагування на кіберзагрози (SOAR) на базі штучного інтелекту (ШІ). В умовах тотальної цифровізації, впровадження Інтернету речей (ІоТ) і АСУ/СЦБ залізнична інфраструктура критично розширює поверхню для кібератак, що потребує переходу від реактивних до проактивних методів захисту.
ЦД визначено як високоточну віртуальну копію фізичної системи (колії, рухомий склад, енергопостачання, СЦБ, АСУТП і мережева інфраструктура), яка слугує інтелектуальним полігоном для кіберзахисту. Детально розглянуто основні функції ЦД: моделювання руху, моделювання інфраструктури, моделювання систем СЦБ і моделювання енергопостачання і зв'язку. Кожна з цих функцій є критично важливою для симуляції кібератак і оцінювання їхнього реального фізичного впливу на безпеку руху, наприклад спроби несанкціонованої зміни положення стрілки чи порушення зв'язку.
Система SOAR подана як головний інструмент, що забезпечує оркестровку (координацію інструментів безпеки) і автоматизацію (виконання контрзаходів за допомогою «плейбуків»), необхідну для миттєвого реагування на інциденти.
Штучний інтелект виступає в ролі «мозку» для ухвалення рішень, використовуючи ЦД для оцінювання наслідків інциденту і вибору оптимального сценарію реагування SOAR із пріоритетом: Безпека руху – Функціональність – Відновлення. Запропоновано концептуальну архітектуру та алгоритм інтеграції, що дає змогу SOAR/ШІ автоматично
тестувати контрзаходи у віртуальному середовищі ЦД перед застосуванням їх у реальній мережі, мінімізуючи операційні ризики.
Наведені практичні приклади застосування елементів ЦД і ШІ на залізницях світу (Deutsche Bahn, Network Rail, Італійська Державна Залізнична Група) що підтверджують перспективність технології. У висновку зазначено, що інтеграція ЦД, SOAR і ШІ є стратегічною необхідністю для підвищення загальної кіберстійкості та надійності залізничного транспорту, особливо в умовах постійних кібернетичних загроз.
Посилання
Ficzere P. The role of artificial intelligence in the development of rail transport. Cognitive Sustainability. 2023. Vol. 2, No. 4. Article 81. DOI: https://doi.org/10.55343/cogsust.81.
Ghaboura S., Ferdousi R., Laamarti F., Yang C. and Saddik A. E. Digital Twin for Railway: A Comprehensive Survey. IEEE Access. 2023. Vol. 11. Р. 120237-120257. doi: 10.1109/ACCESS.2023.33270423.
Ngai E., Chen C., Tolba A. M., Obaidat M. S. and Wang F. IEEE Access Special Section Editorial: Artificial Intelligence (AI)-Empowered Intelligent Transportation Systems. IEEE Access. 2021. Vol. 9. Р. 69492-69497. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3074996.
FICZEREP. (2023). The role of artificial intelligence in the development of rail transport. Cognitive Sustainability. 2(4). https://doi.org/10.55343/CogSust.81.
Mirabadi A. & YAZDI Mohammad. (2009). Automatic generation and verification of railway interlocking control tables using FSM and NuSMV. Transport Problems : an International Scientific Journal.
Pappaterra M. J., Flammini F., Vittorini V., Bešinović N. A Systematic Review of Artificial Intelligence Public Datasets for Railway Applications. Infrastructures. 2021. 6. 136. https://doi.org/10.3390/infrastructures6100136.
Dirnfeld Ruth. (2022). Digital Twins in Railways. 10.13140/RG.2.2.32690.68804. Chelsea Finn. 2018. Learning to Learn with Gradients. PhD Thesis, EECS Department, University of Berkeley.
Ariyachandra Mahendrini & Wen Ya & Yu Jiadong. (2025). Advancing Rail Infrastructure: Integrating Digita Twins and Cyber-Physical Systems for Predictive Maintenance. 10.35490/EC3.2025.272.
Al-Nasser N. & Chen D. (2025). Smart Railways: Predictive Maintenance, Digital Twins, and Energy-Aware Operations. Multidisciplinary Engineering Science Open. 2. 1-11. https://jmesopen.com/index.php/jmesopen/article/view/16.
Werbińska-Wojciechowska S., Giel R., Winiarska K. Digital Twin Approach for Operation and Maintenance of Transportation System—Systematic Review. Sensors. 2024. 24. 6069. https://doi.org/10.3390/s24186069.
Thaduri A., Verma A. K., Kumar U. Maintenance of Railway Infrastructure Using Cyber-Physical Systems. Decision Analytics Applications in Industry. 2020. Р.521-540. DOI:10.1007/978-981-15-3643-4_41.
Zezhou Wang, Xiang Liu. Cyber security of railway cyber-physical system (CPS) – A risk management methodology. December 2022. 100078. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772424722000282.
Ariyachandra M. R. F., Wen Y., Yu J. Advancing Rail Infrastructure: Integrating Digital Twins and Cyber-Physical Systems for Predictive Maintenance. Proceedings of the 2025 European Conference on Computing in Construction (EC3), Porto, Portugal. URL: https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10211557. DOI: 10.35490/EC3.2025.272 ResearchGate.
Yang J., Sun Y., Cao Y., Hu X. Predictive Maintenance for Switch Machine Based on Digital Twins. Information. 2021. 12. 485. https://doi.org/10.3390/info12110485.
Thompson Emmanuel Anu & Lu Pan & Alimo Philip & Atuobi Herman & Akoto Evans Tetteh & Abbew Cephas. (2025). Revolutionizing Railway Systems: A Systematic Review of Digital Twin Technologies. High-speed Railway. September 2025. Vol. 3, Iss. 3. P. 238-250. https://doi.org/0.1016/j.hspr.2025.05.005.
Kampczyk A., Dybeł K. The Fundamental Approach of the Digital Twin Application in Railway Turnouts with Innovative Monitoring of Weather Conditions. Sensors. 2021. 21. 5757. https://doi.org/10.3390/s21175757.
Dimitrova E. and Tomov S. Digital Twins: An Advanced technology for Railways Maintenance Transformation. 2021 13th Electrical Engineering Faculty Conference (BulEF), Varna, Bulgaria. 2021. Р. 1-5. doi: 10.1109/BulEF53491.2021.9690822.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
