Analysis of the impact of denial of service attacks on centralized control in smart cities

The increasing threat of Denial of Service (DoS) attacks targeting Smart City systems impose unprecedented challenges in terms of service availability, especially against centralized control platforms due to their single point of failure issue. The European ARTEMIS co-funded project ACCUS (Adaptive Cooperative Control in Urban (sub) Systems) is focused on a centralized Integration and Coordination Platform (ICP) for urban subsystems to enable real-time collaborative applications across them and optimize their combined performance in Smart Cities. Hence, any outage of the ACCUS ICP, due to DoS attacks, can severely affect not only the interconnected subsystems but also the citizens. Consequently, it is of utmost importance for ACCUS ICP to be protected with the appropriate defense mechanisms against these attacks. Towards this direction, the measurement of the performance degradation of the attacked ICP server can be used for the selection of the most appropriate defense mechanisms. However, the suitable metrics are required to be defined. Therefore, this paper models and analyzes the impact of DoS attacks on the queue management temporal performance of the ACCUS ICP server in terms of system delay by using queueing theory

Розробка моделі для навчання адаптивної системи розпізнавання кібератак для неоднорідних потоків запитів в інформаційних системах

The study presents results aimed at further development of models for intelligent and self-educational systems of recognising abnormalities and cyberattacks in mission-critical information systems (MCIS). It has been proven that the existing systems of cyberdefence still significantly rely on using models and algorithms of recognising cyberattacks, which allow taking into account information about the structure of incoming streams or the attackers’ change of the intensity of queries, the speed of the attack, and the duration of the impulse.A mathematical model has been suggested for the system module of intelligent identification of cyberattacks in heterogeneous flows of queries and network forms of cyberattacks. The model recognises heterogeneous incoming flows of queries and any possible change in the query intensity and other parameters of a targeted cyberattack aimed at a MCIS.Simulation models, which had been created in MATLAB and Simulink, were used to research the dynamics of changes in the states of the subsystem of blocking queries in the process of detecting cyberattacks in a MCIS. The probability of solving the problem of recognising cyberattacks in heterogeneous flows of queries and network forms of cyberattacks is 85–98 %, depending on the type of the cyberattack. The results of the modelling allow selection of ways to counter and neutralize the effects of the impact of such targeted attacks and help analyse more sophisticated cyberattacks.The suggested model of recognising complex cyberattacks if attackers use non-uniform flows of queries is more accurate, by 5–7 %, than the other existing models.The developed simulation models enable a 25–30 % decrease in the setup time for projects of cyberdefence systems, including SIRCA for CIS or MCIS.Предложена математическая модель для модуля системы интеллектуального распознавания кибератак для неоднородных потоков запросов и сетевых классов кибератак. Модель учитывает неоднородные входные потоки запросов и возможность изменения нападающими интенсивности запросов в информационных системах, позволяет осуществлять выбор способов противодействия и нейтрализации последствий их реализации, анализировать более сложные виды кибератак. С помощью имитационных моделей, созданных в MatLAB и Simulink, исследована динамика изменения состояний подсистемы блокировки запросов в процессе распознавания кибератак в критически важных компьютерных системах.Запропоновано математичну модель для модуля системи інтелектуального розпізнавання кібератак для неоднорідних потоків запитів та мережних класах кібератак. Модель враховує неоднорідні вхідні потоки запитів та можливість зміни нападниками інтенсивності запитів у інформаційних системах, що дозволяє здійснювати вибір способів протидії та нейтралізації наслідків від їх впливу, аналізувати більш складні види кібератак. За допомогою імітаційних моделей, створених у MatLAB та Simulink, досліджено динаміку зміни станів підсистеми блокування запитів в процесі розпізнавання кібератак у критично важливих комп’ютерних системах