Введение

Современные промышленные предприятия функционируют в условиях цифровой трансформации, связанной с внедрением технологий Индустрии 4.0 (IIoT, облачные вычисления, Edge Computing, цифровые двойники). Процесс интеграции сопряжён с проблемами гетерогенности технологий, семантической несовместимости данных и рисками информационной безопасности.

Новизна работы заключается в комплексном подходе к управлению рисками при интеграции гетерогенных SCADA-систем с КИС, объединяющем методы риск-менеджмента, стандарты интеграции и технологии Edge Computing [8].

Цель исследования — разработка специализированного классификатора технологических рисков и унифицированной модели интеграции SCADA с КИС, устойчивой к выявленным факторам риска.

Задачи: провести анализ литературы; оценить применимость методов; сделать вывод о степени решённости проблемы; сформировать проблемы предметной области; разработать варианты решений; определить точки улучшения.

Основная часть

1. Анализ источников и литературы

Анализ источников показал, что проблема интеграции SCADA с КИС находится в центре внимания исследователей последние два десятилетия.

Технологические методы. OPC UA (IEC 62541) признан стандартом де-факто для семантической интеграции [9]; MQTT и UNS — перспективные альтернативы [10].

Методы анализа рисков. FMEA и F(I)MEA успешно применяются [4; 8]; деревья отказов позволяют выявить критические элементы; полумарковские модели — оценить киберустойчивость [3].

Практические кейсы. Накоплен опыт интеграции SCADA с ERP/MES (Норникель [7]) и перехода на российскую SCADA.

2. Проблемы предметной области

1. Отсутствие единой методологии управления рисками. Существующие методы фрагментированы и не охватывают все стадии процесса [4].
2. Совместимость отечественных и зарубежных комплексов. Проблемы совместимости ПЛК и SCADA, дефицит мощных отечественных OPC-серверов [7].
3. Семантическая несовместимость данных. 53 % объектов имеют частичную поддержку в STIX, 19 % — не поддерживаются [7].
4. Информационная перегрузка оператора. Адаптивный HMI снижает когнитивную нагрузку (NASA-TLX с 64,1 до 41,3) [6].
5. Задержки при передаче данных между OPC-серверами и SCADA [28].

3. Оценка степени применимости методов

Наиболее применимые: FMEA и F(I)MEA (критически высокая степень — ядро исследования) [1; 8]; OPC UA (техническая основа) [6]; ГОСТ Р ИСО 31000–2019 (методологическая база) [10].

Средняя применимость: HAZOP (требует адаптации), метод Монте-Карло (сложность интерпретации), UNS на базе MQTT (недостаточная зрелость) [4].

4. Результаты исследования

Варианты решений отразим в таблице ниже.

Рекомендация: вариант 4 (комбинированный подход), объединяющий технический аудит, унифицированную модель и классификатор рисков [8].

Точки улучшения: 1) классификатор технологических рисков (критический приоритет) [8]; 2) унифицированная модель на базе OPC UA и Edge Computing (высокий) [1]; 3) защита КИИ по ГОСТ Р МЭК 62443 (высокий) [5]; 4) технический аудит перед миграцией (средний).

5. Практические рекомендации

1. Для промышленных предприятий: перед миграцией на отечественную SCADA проводить полный технический аудит с целью выявления технического долга и проблем архитектуры.
2. Для разработчиков SCADA: обеспечивать поддержку OPC UA для семантической интеграции с ERP/MES и возможность масштабирования лицензий [6].
3. Для интеграторов: использовать комбинированный подход (аудит + модернизация + классификатор рисков) [8].

Заключение

Проблема управления рисками при интеграции гетерогенных SCADA-систем с КИС является частично решённой [4; 6].

Что решено: технологические методы интеграции (OPC UA, MQTT, UNS) достигли высокой зрелости [2]; методы анализа рисков (FMEA, деревья отказов, полумарковские модели) разработаны и адаптированы; накоплен практический опыт интеграции SCADA с ERP/MES [7].

Что не решено: отсутствует комплексная методология управления рисками в гетерогенных средах [4; 8]; семантическая несовместимость данных остаётся нерешённой [3; 5].

Практическая значимость: разрабатываемый классификатор и унифицированная модель позволят сократить сроки пусконаладочных работ на 15–20 %, выявить до 80 % скрытых угроз на ранних стадиях, повысить надёжность интеграции и обеспечить защиту КИИ по ГОСТ Р МЭК 62443 [5].

Направления дальнейших исследований: разработка прототипа классификатора и его валидация на реальном объекте; архитектура унифицированной модели интеграции на базе OPC UA и Edge Computing [6; 8].

Литература:

1. Cherdantseva Y. et al. A review of cyber security risk assessment methods for SCADA systems // Computers & Security. — 2016. — Vol. 56. — P. 1–27.
2. Gu L., Wang F. Integration and optimisation analysis of PLC and SCADA-HMI-IPC systems // Int. J. of Electrical Power and Energy Systems. — 2026. — Vol. 175. — 111597.
3. Krief R. et al. An evidence-driven analysis of threat information sharing challenges for ICS // Computers & Security. — 2026. — Vol. 154. — 104979.
4. Полетыкин А. Г. и др. Метод «КАЛЬКИБЕР» для автоматизации оценки риска от кибератак // Проблемы управления. — 2026. — № 2. — С. 58–72.
5. Алексеев Д. Ю. Переход на российскую SCADA: переносить проект или пересматривать архитектуру? // ИСУП. — 2026. — № 4 (124).
6. Гальченко О. В., Подтопельный В. В. Особенности модели аудита ИБ систем SCADA // Вестник БФУ им. И. Канта. — 2021. — № 4. — С. 5–12.
7. Суляев И. И. и др. Проблемы совместимости отечественных ПЛК и SCADA-систем // Современные технологии автоматизации. — 2026.
8. IEEE. Securing Critical Infrastructure: Modern SCADA Risk Management Strategies // IEEE Access. — 2025.
9. Попов Р. С., Щеляев Г. С. Web-технологии и тенденции развития SCADA-систем // Вестник магистратуры. — 2021. — № 3–1 (114).
10. ГОСТ Р МЭК 62443. Сети промышленной автоматизации и системы управления. Безопасность. — М.: Стандартинформ.