КІБЕРБЕЗПЕКА ОБЛІКУ ЗІЗ: МОДЕЛЮВАННЯ ЗАГРОЗ ЦІЛІСНОСТІ ДАНИХ У IIOT-СИСТЕМАХ
DOI:
https://doi.org/10.20998/3083-6298.2025.03.06Ключові слова:
промисловий Інтернет Речей (IIoT), кібербезпека, вендинговий автомат, цілісність даних, багатофакторна аутентифікація, облік ЗІЗАнотація
Актуальність. Цифровізація виробництва вимагає інтеграції охорони праці з кібербезпекою. Автоматизовані системи видачі ЗІЗ (САВ-ЗІЗ, ADS-PPE) обробляють чутливі облікові дані IIoT і є вразливими до фізичного втручання, атак у мережі та клонування ID-проходів. Традиційні методи обліку супроводжуються ризиком помилок, фінансових втрат та загроз для безпеки персоналу. Захист цілісності транзакційних даних є ключовим для забезпечення безперервності виробництва та безпеки працівників. Предмет дослідження – методи забезпечення цілісності та конфіденційності даних у IIoT-системі САВ-ЗІЗ на етапах аутентифікації користувача та фіксації транзакцій із врахуванням специфічних вразливостей промислових торгових автоматів. Мета статті – зменшення кіберризиків шляхом обґрунтування безпечної архітектури САВ-ЗІЗ та визначення критичних точок, що потребують посиленої кіберзахисту для забезпечення цілісності та конфіденційності облікових даних. Результати. Розроблено функціональну модель IDEF0 системи САВ-ЗІЗ. Виявлено критичні елементи: вразливість пристроїв та можливість компрометації ID-проходів як ключові загрози. Запропоновано багаторівневий підхід до кібербезпеки, включно з використанням криптографічних хеш-функцій або блокчейну для забезпечення цілісності даних та багатофакторної аутентифікації (RFID + PIN/біометрія) із застосуванням SSL/TLS для безпечного доступу. Висновок. Надійний захист IIoT-систем обліку ЗІЗ є необхідною умовою для автентичності даних, безперервності виробництва та безпеки персоналу. У контексті цифровізації виробництва охорона праці тісно пов’язана з кібербезпекою.
Посилання
- Krainiuk, O.V., Buts, Y.V., Bogatov, O.I., Lotsman, P.I. and Barbashin, V.V. (2022), “Management of personal protective equipment using vending machines”, The 9th International scientific and practical conference “Study of world opinion regarding the development of science” Prague, Czech Republic. International Science Group, pp. 672–678, doi: 10.46299/ISG.2022.2.9, URL: https://isg-konf.com/study-of-world-opinion-regarding-the-development-of-science/
- Krainiuk, O., Buts, Y., Kagramanian, A., Barbashyn, V. and Yatsiuk, M. (2025), “AI-Based Solutions for the Safe Transport of Dangerous Goods in the Context of Ukraine’s European Integration”, Intelligent Transport Systems: Ecology, Safety, Quality, Comfort. ITSESQC 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1335. Springer, Cham., pp. 236–247, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-87376-8_21
- Krainiuk, O., Buts, Y., Barbashyn, V., Kozodoi, D. and Kozodoi, O. (2024), “Intelektualni systemy upravlinnia bezpekoiu pratsi na osnovi shtuchnoho intelektu: perspektyvy intehratsii v ukrainske zakonodavstva”, Municipal Economy of Cities, vol. 6(187), pp. 242–251, doi: https://doi.org/10.33042/2522-1809-2024-6-187-242-251
- Wiek, A., Withycombe, L. and Redman, C. (2011), “Key competencies in sustainability: a reference framework for academic program development”, Sustainability Science, vol. 6, pp. 203–218, doi: https://doi.org/10.1007/s11625-011-0132-6
- Fröhlich-Wyder, M., Arias-Roth, E. and Jakob, E. (2019), “Cheese yeasts”, Yeast, vol. 36, pp. 129–141, doi: https://doi.org/10.1002/yea.3368
- Grigorescu, S., Trasnea, B., Cocias, T. and Macesanu, G. (2019), “A survey of deep learning techniques for autonomous driving”, Journal of Field Robotics, vol. 37, pp. 362–386, doi: https://doi.org/10.1002/rob.21918
- Phade, G., Tribhuvan, A., Vaidya, O. and Gandhe, S. (2021), “Design and Development of Smart Personal Protective Equipment Vending Machine using Internet of Thing”, International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI), pp. 252–257, doi: https://doi.org/10.1109/esci50559.2021.9396775
- Sánchez, S., Lecumberri, F., Sati, V., Arora, A., Shoeibi, N., Rodríguez, S. and Corchado, J. (2020), “Edge Computing Driven Smart Personal Protective System Deployed on NVIDIA Jetson and Integrated with ROS”, PAAMS 2020. Communications in Computer and Information Science, vol 1233. Springer, Cham., pp. 385–393, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-51999-5_32
- Gallo, G., Rienzo, F., Garzelli, F., Ducange, P. and Vallati, C. (2022), “A Smart System for Personal Protective Equipment Detection in Industrial Environments Based on Deep Learning at the Edge”, IEEE Access, vol. 10, pp. 110862–110878, doi: https://doi.org/10.1109/access.2022.3215148
- Mirani, A., Velasco-Hernández, G., Awasthi, A. and Walsh, J. (2022), “Key Challenges and Emerging Technologies in Industrial IoT Architectures: A Review”, Sensors (Basel, Switzerland), vol. 22, doi: https://doi.org/10.3390/s22155836
- Zacharski, A., Samborski, T., Zbrowski, A., Kozioł, S., Mrozek, M. and De Hallenburg, M. (2023), “Disposable personal protective equipment vending machine”, Technologia i Automatyzacja Montażu, doi: https://doi.org/10.7862/tiam.2023.2.4
- Muzelak, M. and Skovranek, T. (2022), “Edge computing implementation of safety monitoring system in frame of IIoT”, 23rd International Carpathian Control Conference (ICCC), pp. 125–129, doi: https://doi.org/10.1109/iccc54292.2022.9805918
- Wu, H., Tian, H., Nie, G. and Zhao, P. (2020), “Wireless Powered Mobile Edge Computing for Industrial Internet of Things Systems”, IEEE Access, vol. 8, pp. 101539–101549, doi: https://doi.org/10.1109/access.2020.2995649
- Oñate, W. and Sanz, R. (2023), “Analysis of architectures implemented for IIoT”, Heliyon, vol. 9, doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e12868
- Kelm, A., Laussat, L., Meins-Becker, A., Platz, D., Khazaee, M., Costin, A., Helmus, M. and Teizer, J. (2013), “Mobile passive Radio Frequency Identification (RFID) portal for automated and rapid control of Personal Protective Equipment (PPE) on construction sites”, Automation in Construction, vol. 36, pp. 38–52, doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.08.009
- Moraes, V., De Albuquerque Soares, W., Vasconcelos, B., Zlatar, T. and Barkokébas, B. (2020), “Automated Control on Wearing Personal Protective Equipment”, Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada, vol. 5, n. 3, pp. 94–101, doi: https://doi.org/10.25286/repa.v5i3.1184
- Wang, X., Garg, S., Lin, H., Jalil Piran, Md., Hu, J. and Hossain, S. (2021), “Enabling Secure Authentication in Industrial IoT With Transfer Learning Empowered Blockchain”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 17, pp. 7725–7733, doi: https://doi.org/10.1109/tii.2021.3049405
- Asaithambi, S., Ravi, L., Devarajan, M., Selvalakshmi, A., Almaktoom, A., Almazyad, A., Xiong, G. and Mohamed, A. (2024), “Blockchain-Assisted Hierarchical Attribute-Based Encryption Scheme for Secure Information Sharing in Industrial Internet of Things”, IEEE Access, vol. 12, pp. 12586–12601, doi: https://doi.org/10.1109/access.2024.3354846
- Hu, J., Sun, D., Lu, W., Dong, J. and Wu, H. (2025), “Blockchain-Enabled Distributed Authentication Mechanism for Industrial Device Access”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 21, pp. 2819–2828, doi: https://doi.org/10.1109/tii.2024.3507201
- Khalid, U., Asim, M., Baker, T., Hung, P., Tariq, M. and Rafferty, L. (2020), “A decentralized lightweight blockchain-based authentication mechanism for IoT systems”, Cluster Computing, vol. 23, pp. 2067–2087, doi: https://doi.org/10.1007/s10586-020-03058-6
- Rathee, G., Ahmad, F., Jaglan, N. and Konstantinou, C. (2022), “A Secure and Trusted Mechanism for Industrial IoT Network Using Blockchain”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 19, pp. 1894–1902, doi: https://doi.org/10.1109/tii.2022.3182121
- Yang, Y., Lee, S., Wang, J., Yang, C., Huang, Y. and Hou, T. (2023), “Lightweight Authentication Mechanism for Industrial IoT Environment Combining Elliptic Curve Cryptography and Trusted Token”, Sensors (Basel, Switzerland), vol. 23, doi: https://doi.org/10.3390/s23104970
- Lupascu, C., Lupascu, A. and Bica, I. (2020), “DLT Based Authentication Framework for Industrial IoT Devices”, Sensors (Basel, Switzerland), vol. 20, doi: https://doi.org/10.3390/s20092621
- Arana-Landín, G., Laskurain‐Iturbe, I., Iturrate, M. and Landeta‐Manzano, B. (2023), “Assessing the influence of industry 4.0 technologies on occupational health and safety”, Heliyon, vol. 9, doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13720
- Tsiknas, K., Taketzis, D., Demertzis, K. and Skianis, C. (2021), “Cyber Threats to Industrial IoT: A Survey on Attacks and Countermeasures”, IoT, vol. 201, doi: https://doi.org/10.3390/iot2010009
- Cindrić, I., Jurčević, M. and Hadjina, T. (2025), “Mapping of Industrial IoT to IEC 62443 Standards”, Sensors (Basel, Switzerland), vol. 25, doi: https://doi.org/10.3390/s25030728
- Axon, L., Fletcher, K., Scott, A., Stolz, M., Hannigan, R., Kaafarani, A., Goldsmith, M. and Creese, S. (2022), “Emerging Cybersecurity Capability Gaps in the Industrial Internet of Things: Overview and Research Agenda”, Digital Threats: Research and Practice, vol. 3, pp. 1–27, doi: https://doi.org/10.1145/3503920
- Dhirani, L., Armstrong, E. and Newe, T. (2021), “Industrial IoT, Cyber Threats, and Standards Landscape: Evaluation and Roadmap”, Sensors (Basel, Switzerland), vol. 21, doi: https://doi.org/10.3390/s21113901
- Tariq, U., Aseeri, A., Alkatheiri, M. and Yu, Z. (2020), “Context-Aware Autonomous Security Assertion for Industrial IoT”, IEEE Access, vol. 8, pp. 191785–191794, doi: https://doi.org/10.1109/access.2020.3032436