Обнаружение SIM-боксов в ВКР: архитектура детектора и метрики защиты телеком-сетей

В марте 2026 года ФСБ и МВД сообщили о задержании в Санкт-Петербурге двух пособников украинских мошенников, которые развернули узел связи на базе SIM-боксов — устройств, эмулирующих работу десятков и сотен SIM-карт одновременно. Итог: массовые звонки гражданам от подменных номеров, обход антифрод-фильтров операторов и сложная идентификация источника вызовов. Для выпускника ИТ или инфокоммуникационных направлений это не просто новость, а готовый сюжет для ВКР: тема на стыке сигнализации SS7/Diameter, потоковой аналитики, машинного обучения и проектирования отказоустойчивых систем мониторинга.

Что можно взять из статьи в диплом: три рабочие темы ВКР

Тема 1. Система выявления SIM-боксов в сети оператора связи на основе анализа сигнального трафика

Актуальность: правоохранительные органы всё чаще изымают именно узлы связи, а не отдельные «серые» SIM. Значит, отрасль нуждается в автоматизированных детекторах.
Цель: спроектировать модуль обнаружения аномальной регистрации SIM в сети с признаками работы SIM-бокса.
Задачи: 1) разобрать признаки SIM-box-активности (ротация IMEI/IMSI, всплеск исходящих вызовов, короткое «время жизни» регистрации); 2) построить архитектуру приёма и обогащения CDR-записей; 3) реализовать детектор (правила + ML-модель); 4) провести нагрузочное тестирование и рассчитать точность.
Структура: Гл. 1 — анализ угроз и протоколов SS7/Diameter/SIGTRAN; Гл. 2 — архитектура и алгоритм детектора; Гл. 3 — тестирование, метрики precision/recall, оценка внедрения.

Тема 2. Потоковая обработка телеком-событий для антифрод-мониторинга

Актуальность: узел связи из новости успел нанести ущерб до момента физического изъятия. Значит, нужен realtime-контур обнаружения.
Цель: разработать потоковый конвейер приёма и анализа сигнальных событий с задержкой обработки < 1 с.
Задачи: 1) обосновать выбор брокера (Apache Kafka / RabbitMQ); 2) спроектировать схему обогащения данных; 3) собрать дашборды в Grafana; 4) провести стресс-тест на N событий/сек.
Структура: Гл. 1 — обзор потоковых архитектур; Гл. 2 — проектирование конвейера и схемы данных; Гл. 3 — эксперименты и выводы по пропускной способности.

Тема 3. ML-модель классификации мошеннического трафика в мобильной сети

Актуальность: SIM-box меняет паттерн трафика — модель это увидит.
Цель: обучить модель, отличающую легитимные нагрузки от SIM-box-эмуляции.
Задачи: 1) сформировать синтетический датасет (в открытых CDR его нет); 2) сравнить алгоритмы (Random Forest, XGBoost, изолирующий лес); 3) подобрать метрики под сильный дисбаланс классов; 4) предложить регламент переобучения.
Структура: Гл. 1 — теория аномалий; Гл. 2 — подготовка данных и признаки; Гл. 3 — эксперименты, PR-AUC, экономика внедрения.

Аналитическая глава: как обосновать решение без доступа к сети оператора

Классическая проблема студента — «где взять реальные данные». Отвечаю как архитектор: реальный оператор вам их не отдаст никогда. Поэтому аналитическая глава строится на трёх опорах:

Нормативка. ГОСТ 34.602-89 (ТЗ на АС) и ГОСТ 34.601-90 (стадии) дадут формальные требования к документу. Приказами ФСТЭК можно обосновать класс защищённости.
Стандарты качества. ISO/IEC 25010 — атрибуты (производительность, отказоустойчивость, безопасность). Это опора для нефункциональных требований.
Открытые источники. Отчёты GSMA по SS7-угрозам, публикации GSMA FASG, материалы регуляторов. Плюс сама статья с cnews — как кейс-иллюстрация.

Критерий сравнения	Правила (regex-детектор)	ML-модель	Гибрид
Скорость разработки	1–2 недели	3–5 недель	4–6 недель
Precision на тесте	0.72	0.88	0.91
Объяснимость	Высокая	Средняя	Высокая
Устойчивость к дрейфу	Низкая	Средняя	Высокая
Внедряемость	Простая	Средняя	Сложная

Проектная часть: схемы, алгоритмы, интеграция

Архитектура детектора

Минимальный продакшн-контур выглядит так: сбор сигнальных событий (MAP/SIP) → брокер (Kafka) → потоковый движок (Flink/Kafka Streams) → слой правил и ML → хранилище (ClickHouse/TimescaleDB) → визуализация (Grafana) → алерт в SOC. Kubernetes — не «чтобы было модно», а чтобы горизонтально масштабировать потребителей Kafka при пиковой нагрузке на узел.

[SS7/SIGTRAN] → [Collector] → [Kafka topic: signaling.events]
                                     ↓
                          [Flink: enrichment + rules]
                                     ↓
                [ML-service (gRPC)] ← → [Feature store]
                                     ↓
                         [ClickHouse] → [Grafana → SOC]

На защите спросят: «Почему OpenTelemetry?» Ответ: сквозная трассировка помогает доказать, что задержка детекта уложилась в SLA. Это и есть мостик от архитектуры к метрикам.

Тестирование и метрики: что реально считать

Раздел «Тестирование» — тот, где защищают или топят диплом. Не пишите «система работает быстро». Пишите цифры:

Пропускная способность: события/сек при 1, 2, 4 подах Kafka.
Latency p95/p99: от приёма события до алерта.
Precision / Recall / F1: обязательно с указанием доли мошеннических событий в датасете.
RTO/RPO: сколько допустимо потерять событий и как быстро поднять контур после падения брокера.
Стоимость: облачный рендер на N часов нагрузки (даже для диплома это уместно).

Для нагрузочного теста хватит k6 или JMeter. Для метрик приложения — Prometheus-экспортёр. Дашборд — прямо в приложении ВКР, скриншот которого украсит презентацию.

Чему вы научитесь на такой теме

Проектировать распределённый конвейер под реальные требования телекома, а не «на глаз».
Обосновывать стек через атрибуты ISO/IEC 25010, а не «так принято».
Формализовать ТЗ по ГОСТ 34.602-89 и сдавать документацию без переделок.
Проводить нагрузочные тесты и защищать цифры, а не «мне кажется, быстро».
Работать с ML в условиях сильного дисбаланса классов.

Типичные ошибки студентов

1. Подмена понятий SS7 и SIP. Часто пишут «сигнализация SS7» там, где речь о SIP-транке. Для комиссии это красный флаг. Разделяйте: SS7/MAP — межоператорский сигнальный уровень, SIP — уровень установления медиасессии. Обоснование берите из рекомендаций GSMA.

2. Отсутствие метрик эффективности. «Система обнаруживает мошенничество» без precision/recall — не результат. Добавьте таблицу с цифрами и явно опишите методику их получения.

3. Игнорирование ГОСТ 34.602-89. ТЗ, оформленное «на коленке», снимают баллы даже при хорошем коде. Скачайте актуальную форму и подставьте свои разделы — это экономит неделю правок.

FAQ по теме

Насколько сложно реализовать такой проект за семестр?

Реально, если ограничить scope: один оператор, один тип события (например, регистрация SIM), одна модель. Не пытайтесь закрыть всю сеть — комиссия оценивает глубину, а не охват.

Обязательно ли писать код?

Для инженерной ВКР — да, хотя бы прототип на Python/Java. Если направление аналитическое, хватит имитационной модели в AnyLogic или GPSS с честными выводами.

Где взять тестовые данные, если CDR закрыты?

Генерируйте синтетику: скрипт на Python, который создаёт нормальный и SIM-box-подобный трафик по заданным распределениям. Обоснуйте параметры через публичные отчёты и логику протокола. В приложении ВКР укажите, что датасет синтетический.

Как оформить UML и архитектурные схемы?

Диаграммы компонентов и развёртывания — в PlantUML, sequence — там же. Экспорт в SVG, вставка в приложение. Для схем процессов подойдёт BPMN, для потоков данных — DFD по ГОСТ 19.701-90.

Чек-лист «Что проверить перед сдачей»

В списке литературы есть статья-источник и минимум 3 отраслевых отчёта (GSMA, ФСТЭК, регулятор).
Каждая задача из введения закрыта конкретным разделом и выводами.
Схемы пронумерованы, на каждую есть ссылка в тексте.
Все метрики получены экспериментально, а не «по оценке автора».
ТЗ оформлено по ГОСТ 34.602-89, стадии — по ГОСТ 34.601-90.
Проверено соответствие стилю вуза и объёму по положению о ВКР.
Есть раздел с экономикой или обоснованием внедрения.

Если тема интересная, но нет времени на расчёты, датасеты и оформление — у нас есть 120 свободных часов консультаций на этот семестр. Проведём бесплатную встречу на 30 минут, разберём ваш прототип и подскажем, как усилить ВКР. Помогаем с любой темой — от телеком-безопасности до веб-сервисов.

Материал подготовлен экспертами компании «СтудВКР»

Мы помогаем студентам технических специальностей с 2010 года: от выбора темы и проектирования архитектуры до оформления по ГОСТ и подготовки к защите. Если вам нужна помощь в разработке темы, сборке прототипа или оформлении работы — наши специалисты готовы подсказать и подстраховать на любом этапе.

Последнее обновление: 2026-10-07

Источник: ФСБ и МВД ликвидировали в Санкт-Петербурге узел связи украинских мошенников (опубликовано 2026-03-27)

```