Інтелектуальна аналітика для підвищення стійкості об’єктів критичної інфраструктури

Abstract

Розглянуто підвищення стійкості об’єктів критичної інфраструктури (ОКІ) через інтелектуальну аналітику та машинне навчання. Основна ідея полягає у використанні адаптивних моделей машинного навчання (Machine Learning (ML)) для раннього виявлення інцидентів та автоматизованого прогнозування навантажень. Інтеграція метрик Mean Time to Detect (MTTD) та Mean Time to Recover (MTTR) для циклу з безперервного вдосконалення дозволяє значно підвищити ефективність моніторингу та управління ризиками, забезпечує підвищену кіберрезильєнтність та адаптивність ОКІ у динамічних умовах.