Укр
Eng
Журнал
Автору

Удосконалення моделі компʼютерних епідемій шляхом оцінювання функціональної стійкості інформаційної системи

Бичков Олексій Сергійович, доктор технічних наук, доцент, зав. кафедрою Київського національного університету ім. Тараса Шевченка

Дімітров Георгій Петрович, PhD, професор, заступник декана Університету бібліотечної справи та інформаційних технологій, Болгарія, м. Софія

Шевченко Віктор Леонідович, доктор технічних наук, професор Київського національного університету ім. Тараса Шевченка

Шевченко Аліна Віталіївна, аспірантка Державного університету телекомунікацій, м. Київ

pages 104–114

DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v52.i1.40

В умовах постійних компʼютерних атак багато обʼєктів інформаційних систем продовжують працювати і після часткової втрати функціональної стійкості. Для протидії інцидентам потрібно прогнозувати динаміку зміни функціональної стійкості інформаційних систем для поліпшення планування ресурсів протидії. Мета статті — вдосконалити існуючі моделі компʼютерних епідемій шляхом оцінювання функціональної стійкості інформаційної системи. У роботі вдосконалено динамічну VNF-модель комп’ютерної епідемії, яка дозволяє прогнозувати рівень функціональної стійкості інформаційної системи на різних етапах епідемії. Багато моделей комп’ютерних епідемій було отримано шляхом адаптації моделей біологічних епідемій до особливостей комп’ютерних об’єктів. VNF-модель сприяла поліпшенню моделей біологічних епідемій шляхом зворотньої адаптації моделей комп’ютерних епідемій до особливостей біологічних об’єктів. Розглянуто логіку взаємних трансформацій між біологічними і комп’ютерними моделями епідемій. VNF-модель враховує, що покращенню функціональної стійкості, крім незаражених об’єктів, можуть сприяти також об’єкти, інфіковані на різних стадіях зараження, і об’єкти, які вилікувані, але втратили частину своєї функціональної стійкості. Досліджено динамічну залежність похибки оцінки функціональної стійкості від коефіцієнта сприйнятливості до зараження і коефіцієнта передачі зараження. Запропоновану модель апробовано на прикладах реальних епідемій комп’ютерних хробаків CodeRed CRv1, CRv2, SQL Slammer і епідемії грипу в Україні. Запропонований підхід підвищив точність прогнозування функціональної стійкості інформаційних систем в умовах компʼютерної епідемії до 22 % і збільшив точність прогнозування функціональної стійкості трудових ресурсів суспільства в умовах епідемії грипу до 16 %.

Ключові слова: комп’ютерні епідемії, модель, керування, стан об’єкта, функціональна стійкість.

  1. Шевченко В.Л. Кращі світові практики управління інформаційною безпекою та їх вплив на економічну стабільність держави. Сучасний захист інформації. Київ : ДУТ, 2015. № 4. С. 4–9.
  2. The global state of information security Survey 2016. Turnaround and transformation in cy-bersecurity. Офіційний сайт PricewaterhouseCoopers. 2016. https://www.pwc.com/gx/en/ is-sues/¬cyber-security/information-security-survey.html (accessed 23 March 2017)
  3. Petrov P., Dimitrov G., Ivanov S. A comparative study on websecurity technologies used in Irish and Finnish Banks. 18 International MultidisciplinaryScientificGeoconference SGEM 2018: Conference Proceedings, 2–8 July 2018 (Albena, Bulgaria). 18 (Informatics, Geoinfor-matics a. Remote Sensing), N 2.1. (Informatics, Sofia : STEF92 Technology Ltd). 2018. 18, N 2.1. P. 3–10.
  4. Машков О.А., Барабаш О.В. Оцінка функціональної стійкості розподілених інформаційно-керуючих систем. Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології. 2005. Вип. 1. C. 157–163.
  5. Cohen F. Computer viruses. PhD thesis. University of Southern California. 1985. — 152 p.
  6. Kephart J.O., Whites S.R. Directed-graph epidemical models of computer viruses. Proceedings of the IEEE Computer Society Symposium on Research in Security and Privacy. 1991. P. 343–358. doi: 10.1109/RISP.1991.130801.
  7. Бычков А.С., Новотна В., Шевченко В.Л., Шевченко А.В. Совершенствование модели ком-пьютерных эпидемий на основе расширения множества возможных состояний объектов информационной системы. Международный научно-технический журнал «Проблемы уп-равления и информатики». 2019. № 6. С. 71–85.
  8. Kermack W.O., McKendrick A.G. A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proc. Roy. Soc. Lond. A. 1927. 115. C. 700–721. DOI: 10.1007/bf02464423.
  9. Вьюн В.И., Еременко Т.К., Кузьменко Г.Е., Михненко Ю.А. Об одном подходе к прогнози-рованию эпидемиологической обстановки по гриппу-ОРВИ с использованием временных рядов. Математичні машини і системи. 2011. № 2. С. 131–136.
  10. Соловьйов С.О., Терещенко І.О., Дзюблик І.В. Математичне моделювання і прогнозування захворюваності на ротавірусну інфекцію серед дітей до пʼяти років в Україні. Медична ін-форматика та інженерія. 2012. № 1. С. 23–29.
  11. Климентьев К.Е. Компьютерные вирусы и антивирусы: Взгляд программиста. М. : ДМК Пресс, 2013. 656 с.
  12. Stollenwerk N., Jansen V. Population biology and criticality. From Critical Bith-Death Processes to Self-Organized Criticality in mutation pathogen system. London : Imperial College Press. 2011. 224 p. doi: 10.1142/P645.
  13. Zhang Ch. Global behavior of a computer virus propagation model on multilayer networks. Hindawi. Security and Communication Networks. Art.ID 2153195. 2018. 2018. P. 1–9. https://doi.org/10.1155/2018/2153195.
  14. Zhang Z., Song L. Dynamics of a computer virus propagation model with delays and graded in-fection rate. Hindawi. Advances in Mathematical Physics. 2017. Article ID 4514935. P. 1–13. https://doi.org/10.1155/2017/4514935.
  15. Umbreen Fatima, Mubasher Ali, Nauman Ahmed, Muhammad Rafiq Malik. Numerical model-ing of susceptible latent breaking-out quarantine computer virus epidemic dynamic. Heliyon. 2018. 4. e00631. P. 1–21. doi: 10.1016/j.heliyon.2018.e00631.
  16. Leveille J. Epidemic spreading in technological networks. 2002. 100 p. www.hpl.hp.-com/techreports /2002/HPL-2002-287.pdf (accessed 23 March 2017).
  17. Shevchenko A., Shcheblanin J., Shevchenko V. The epidemiological approach to prognosis and management of information incidents. Системи обробки інформації. 2017. № 4 (29). С. 145–150. http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/journal/nitps/2017/4
  18. Shevchenko A., Shevchenko V. The epidemiological approach to information security incidents forecasting for decision making systems. 13-th International Conference Perspective Technolo-gies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH). Proceeding. Polyana, Ap¬ril 20–23. 2017. P. 174–177. http://¬ieeexplore.ieee.org/document/7937561/ DOI: 10.1109/-MEMSTECH.2017.7937561