Со стремительным развитием индустриального интернета вещей (IIoT) возникла необходимость быстрого реагирования, обнаружения и предотвращения вторжений в производственную сеть. Сети IIoT обладают особыми функциями и сталкиваются с уникальными проблемами при защите от кибератак. Эти проблемы являются особенно актуальными, поскольку прогнозируется рост потребности пользователей в IIoT. В статье рассматриваются вопросы безопасности промышленного интернета вещей.  На данный момент имеются некоторые методики обеспечения информационной безопаcности в сетях IIoT, которые были проанализированы в статье. Также были описаны достоинства и недостатки существующих систем. Были предложены типовые сценарии атак в сетях промышленного интернета вещей. На основе данного анализа предложена комбинированная модель обнаружения угроз с использованием экспертных систем и таких алгоритмов машинного обучения, как дерево решений, наивный байесовский классификатор, метод k-ближайших соседей.