Q-CPS2 - Missione 4 - Componente 2- Investimento 1.3, finanziato dall'Unione europea - NextGenerationEU - Bando SERICS - Codice: PE00000014 - CUP: J33C22002810001

Q-CPS2 mira a introdurre nuove metodologie e tecniche per modellare il comportamento dei Cyber Physical Systems (CPS), migliorando la loro resilienza agli attacchi informatici. L'approccio innovativo di Q-CPS2 coinvolge l'uso sinergico di (i) metodi basati sui dati e sull'IA, che sfruttano il monitoraggio e la telemetria insieme alla conoscenza del comportamento del sistema per apprendere, codificare e monitorare la dinamica dei passaggi microscopici degli attacchi informatici; e (ii) Reti Bayesiane Dinamiche (DBN) per studiare attraverso la modellazione il comportamento macroscopico degli attacchi e il loro impatto sul sistema fisico controllato. L'obiettivo generale è identificare anomalie nelle prime fasi, stimare i livelli di rischio globali e assistere nella valutazione e mitigazione degli impatti delle intrusioni a livelli macroscopici. Q-CPS2 costruirà un'architettura di monitoraggio della dinamica che opera dal margine dei CPS (ad esempio, a livello di nodo), impiegando nuovi sistemi di rilevamento delle anomalie basati sull'IA per apprendere rappresentazioni informative dello stato del sistema. Queste rappresentazioni forniranno le evidenze su cui operano i modelli DBN. Il rischio sarà valutato utilizzando tecniche standard DBN e nuove tecniche per indagare insiemi di comportamenti del sistema specificati attraverso proprietà logiche temporali probabilistiche. L'architettura di Q-CPS2 cerca di fornire consapevolezza della situazione dell'intero sistema, consentendo una valutazione continua e migliorando la capacità di rilevamento e reazione al di là del campo di applicazione dei singoli componenti di rilevamento delle anomalie isolati. Q-CPS2 sarà convalidato e dimostrato utilizzando una combinazione di simulazione e dati reali provenienti dai sistemi di distribuzione di energia. Partendo dai set di dati disponibili ai partner attraverso collaborazioni in corso, nonché dai set di dati pubblici, Q-CPS2 ricaverà set di dati sintetici e simulatori per consentire la condivisione di conoscenze aperte con la comunità di ricerca. Questi set di dati e simulatori saranno quindi utilizzati per convalidare l'approccio di Q-CPS2 e dimostrare l'applicabilità delle metodologie sviluppate. Questa integrazione di dati del mondo reale con set di dati sintetici e simulazioni rafforzerà la validità di Q-CPS2, rendendolo una soluzione affidabile ed efficace per affrontare le sfide di sicurezza affrontate dai CPS.