Метод адаптивного выбора режима информационного обмена в системе связи для оптимизации управления группировкой робототехнических комплексов при кибервоздействиях

Актуальность. Актуальность исследования обусловлена развитием концепции Internet of Robotic Things, в рамках которой робототехнические устройства рассматриваются как сетевые интеллектуальные объекты, взаимодействующие с облачными, периферийными, сенсорными и управляющими компонентами. Цель работы. Целью работы является разработка метода адаптивного выбора режима информационного обмена в системе связи группировки робототехнических комплексов, обеспечивающего повышение устойчивости управления при кибервоздействиях и деградации каналов связи. Решение. В статье предложен метод адаптивного выбора режима информационного обмена в системе связи для оптимизации управления группировкой робототехнических комплексов при кибервоздействиях и деградации каналов связи. Научная новизна. Научная новизна работы заключается в разработке метода адаптивного выбора режима информационного обмена, основанного на совместной оценке критериев доступности, целостности, своевременности доставки сообщений и операционной связности. Вычислительный эксперимент , выполненный для группировки из 20 робототехнических комплексов, показал, что при комбинированном кибервоздействии предложенный метод обеспечивает доступность доставки сообщений 0,804, целостность сообщений 0,988, снижает количество принятых ложных сообщений до 1932 и уменьшает среднее число переключений режима до 6,3 за один прогон. Практическая значимость. Практическая значимость результатов заключается в возможности применения разработанного метода при проектировании и совершенствовании систем связи управления группировками робототехнических комплексов, функционирующих в условиях кибервоздействий и деградации каналов связи.

1. Kabir H., Tham M.-L., Chang Y. C. Internet of Robotic Things for Mobile Robots: Concepts, Technologies, Challenges, Applications, and Future Directions // Digital Communications and Networks. 2023. Vol. 9, No. 6. P. 1265–1290. DOI: 10.1016/j.dcan.2023.05.006.

2. Krejčí J., Babiuch M., Suder J., Krys V., Bobovský Z. Internet of Robotic Things: Current Technologies, Challenges, Applications, and Future Research Topics // Sensors. 2025. Vol. 25, No. 3. Article 765. DOI: 10.3390/s25030765.

3. Rahim M. A., Rokonuzzaman M., Alqumsan A. A., Arogbonlo A., Islam M. Z., Trinh H., Islam M. S. An Intelligent and Secure Internet of Robotic Things: A Review and Conceptual Framework // Internet of Things. 2025. Vol. 33. Article 101684. DOI: 10.1016/j.iot.2025.101684.

4. Zafir E. I., Akter A., Islam M. N., Hasib S. A., Islam T., Sarker S. K., Muyeen S. M. Enhancing Security of Internet of Robotic Things: A Review of Recent Trends, Practices, and Recommendations with Encryption and Blockchain Techniques // Internet of Things. 2024. Vol. 28. Article 101357. DOI: 10.1016/j.iot.2024.101357.

5. Gielis J., Shankar A., Prorok A. A Critical Review of Communications in Multi-Robot Systems // Current Robotics Reports. 2022. Vol. 3. P. 213–225. DOI: 10.1007/s43154-022-00090-9.

6. Botta A., Rotbei S., Zinno S., Ventre G. Cyber Security of Robots: A Comprehensive Survey // Intelligent Systems with Applications. 2023. Vol. 18. Article 200237. DOI: 10.1016/j.iswa.2023.200237.

7. Tanimu J. A., Abada W. Addressing Cybersecurity Challenges in Robotics: A Comprehensive Overview // Cyber Security and Applications. 2025. Vol. 3. Article 100074. DOI: 10.1016/j.csa.2024.100074.

8. Papoutsakis M., Hatzivasilis G., Michalodimitrakis E., Ioannidis S., Michael M., Savva A., Nikolaou P., Stokkou E., Bozdemir G. SESAME: Automated Security Assessment of Robots and Modern Multi-Robot Systems // Electronics. 2025. Vol. 14, No. 5. Article 923. DOI: 10.3390/electronics14050923.

9. Bhardwaj A., Bharany S., Rehman A. U., Tejani G. G., Hussen S. Securing Cyber-Physical Robotic Systems for Enhanced Data Security and Real-Time Threat Mitigation // EURASIP Journal on Information Security. 2025. Vol. 2025. Article 1. DOI: 10.1186/s13635-025-00186-7.

10. National Institute of Standards and Technology. The NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0. NIST Cybersecurity White Paper 29. Gaithersburg: NIST, 2024. DOI: 10.6028/NIST.CSWP.29.

11. Zhou L., Tokekar P. Multi-Robot Coordination and Planning in Uncertain and Adversarial Environments // Current Robotics Reports. 2021. DOI: 10.1007/s43154-021-00046-5.

12. Lee S., Min B.-C. Distributed Control of Multi-Robot Systems in the Presence of Deception and Denial of Service Attacks. arXiv:2102.00098. 2021.

13. Taheri M., Khorasani K., Shames I., Meskin N. Undetectable Cyber Attacks on Communication Links in Multi-Agent CyberPhysical Systems. arXiv:2009.06173. 2020.

14. Bahrami R., Jafarnejadsani H. Distributed Detection of Adversarial Attacks for Resilient Cooperation of Multi-Robot Systems with Intermittent Communication. arXiv:2410.04547. 2024.

15. Yeke D., et al. Automated Discovery of Semantic Attacks in Multi-Robot Navigation Systems // Proceedings of the USENIX Security Symposium. 2025.

16. Bahrami R., Jafarnejadsani H. Multi-Robot Coordination with Adversarial Perception. arXiv:2504.09047. 2025.

17. Tasooji T. K., Parasuraman R. Distributed Fault-Tolerant Multi-Robot Cooperative Localization in Adversarial Environments. arXiv:2507.06750. 2025.

18. Li P., Liu J., Wu Y., Zhou L. Failure-Aware Multi-Robot Coordination for Resilient and Adaptive Target Tracking. arXiv:2508.02529. 2025.

19. Ballotta L., Talak R. Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2025. arXiv:2402.09382.

20. Jo D., Kwon Y. Generation of Critical Information and Sharing Mechanism for Multi-Robot Mission Success // IEEE Access. 2025. Vol. 13. P. 146855–146873. DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3600319.

21. Kikissagbe B. R., Adda M. Machine Learning-Based Intrusion Detection Methods in IoT Systems: A Comprehensive Review // Electronics. 2024. Vol. 13, No. 18. Article 3601. DOI: 10.3390/electronics13183601.

22. Hozouri A., Mirzaei A., Effatparvar M. A Comprehensive Survey on Intrusion Detection Systems with Advances in Machine Learning, Deep Learning and Emerging Cybersecurity Challenges // Discover Artificial Intelligence. 2025. Vol. 5. Article 314. DOI: 10.1007/s44163-025-00578-1.

23. Котенко И.В., Саенко И.Б., Липатников В.А., Андреев И.А. Метод динамического обнаружения киберугроз в распределенных системах Интернета вещей на основе генеративных моделей // Прикладная информатика. 2026. Т. 21. № 2. С. 102–118. DOI: 10.37791/2687-0649-2026-21-2-102-118.

24. Липатников В.А., Мелехов К.В. Способ обработки результатов сетевого контроля при поддержке принятия решения администратора безопасности информации. В сборнике: Актуальные проблемы защиты и безопасности. Труды XXVII Всероссийской научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2024. С. 306-310.

25. Липатников В.А., Парфиров В.А. Метод поддержки принятия решения при управлении сетью связи на основе технологии нейронных сетей. В сборнике: Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2024). Материалы XIII Международной научно-технической и научно-методической конференции. СанктПетербург, 2024. С. 467-472.

26. Chen W., Chi W., Ji S., Ye H., Liu J., Jia Y., Yu J., Cheng J. A Survey of Autonomous Robots and Multi-Robot Navigation: Perception, Planning and Collaboration // Biomimetic Intelligence and Robotics. 2025. Vol. 5, No. 2. Article 100203. DOI: 10.1016/j.birob.2024.100203.

27. Vijay V., Pant K.A., Cho M., Guo Y., Goppert J.M., Hwang I. Range-Based Multi-Robot Integrity Monitoring For Cyberattacks and Faults: An Anchor-Free Approach // IEEE Robotics and Automation Letters. 2025. Vol. 10, No. 3.

28. Aouedi O., Vu T.-H., Sacco A., Nguyen D.C., Piamrat K., Marchetto G., Pham Q.-V. A Survey on Intelligent Internet of Things: Applications, Security, Privacy, and Future Directions // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2025. Vol. 27, No. 2. P. 1238–1292. DOI: 10.1109/COMST.2024.3430368.

29. Wang C., Yu C., Xu X., Gao Y., Yang X., Tang W., Yu S., Chen Y., Gao F., Jian Z., Chen X., Gao F., Zhou B., Wang Y. Multi-Robot System for Cooperative Exploration in Unknown Environments: A Survey. arXiv:2503.07278. 2025.

30. Holdbrook R., Odeyomi O., Yi S., Roy K. Network-Based Intrusion Detection for Industrial and Robotics Systems: A Comprehensive Survey // Electronics. 2024. Vol. 13, No. 22. Article 4440. DOI: 10.3390/electronics13224440.

31. Wang X., Zhao Z., Yi L., Ning Z., Guo L., Yu F.R., Guo S. A Survey on Security of UAV Swarm Networks: Attacks and Countermeasures // ACM Computing Surveys. 2024. Vol. 57, No. 3. Article 74. DOI: 10.1145/3703625.

32. Ceviz O., Sen S., Sadioglu P. A Survey of Security in UAVs and FANETs: Issues, Threats, Analysis of Attacks, and Solutions // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2025. Vol. 27, No. 5. P. 3227–3265. DOI: 10.1109/COMST.2024.3515051.