Complex information risks assessment. i: a brief overview of approaches and methods

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Complex information systems (in particular, Internet of Things systems) are characterized by various types of uncertainty. Among them, one can distinguish the uncertainty of the values of individual factors for assessing the state of the system as a whole, the uncertainty of the mutual influence of system elements on each other, as well as the uncertainty of the dependence of the risk of the system as a whole on the values of local risks — as characteristic of this class of systems. The existing methods of assessing information risks of complex systems do not take into account the listed types of uncertainty at the same time. At the same time, since uncertainty is the reason for the deviation of the system from the target mode of operation, the need to take into account at least its main types when assessing risks is obvious. The proposed article contains a brief overview of existing approaches to risk assessment of information systems, as well as an analysis of the possibility of taking into account the above types of uncertainty within each of them. Based on the results of the analysis, the integrated assessment method was chosen as a promising one, originally developed for the mechanism of integrated assessment of organizational systems, and in recent years it has been increasingly used for risk assessment, including in information systems.

Авторлар туралы

Anastasiya Rey

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: a.rey@ipu.ru
Moscow

Andrey Kalashnikov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: aokalash@ipu.ru
Moscow

Әдебиет тізімі

  1. АЛЕКСЕЕВ А.О. Исследование устойчивости механиз-мов комплексного оценивания к стратегическому пове-дению агентов (на примере согласования политики ор-ганизации в области риск-менеджмента) // Прикладная математика и вопросы управления. – 2019. – №4. – С. 136–154.
  2. АЛЕКСЕЕВ А.О., КАТАЕВА Т.А. Применение механиз-мов комплексного оценивания и матричных неанонимных обобщенных медианных механизмов согласования инте-ресов агентов // Вестник Южно-Уральского государ-ственного университета. Серия «Компьютерные техно-логии, управление, радиоэлектроника». – 2021. – №3. – С. 75–89.
  3. АЛЕСКЕРОВ Ф.Т., ЯКУБА В.И. Метод порогового агре-гирования трехградационных ранжировок // Доклады академии наук. – 2007. – Т. 413, №2. – С. 181–183
  4. БАКЕЕВ Д.Ш., ТИШИНА Н.А. Программная реализация оценки рисков безопасности информации на основе ги-бридного метода // Приоритетные направления иннова-ционной деятельности в промышленности. Сборник научных статей по итогам пятой международной науч-ной конференции. – 2020. – Т. 2. – С. 6–12.
  5. БАРКАЛОВ С.А., НОВИКОВ Д.А., НОВОСЕЛЬЦЕВ В.И. и др. Модели управления конфликтами и рисками / Под ред. Д.А. Новикова. – Воронеж: Научная книга, 2008. – 495 с.
  6. БЕЗЗАТЕЕВ С.В., ЕЛИНА Т.Н., МЫЛЬНИКОВ В.А. и др. Методика оценки рисков информационных систем на основе анализа поведения пользователей и инцидентов информационной безопасности // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и опти-ки. – 2021. – Т. 21, №4. – С. 553–561.
  7. ГОСТ Р 51901.1-2002 Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем. – Официальное издание. – М.: ИПК Изд-во стандартов, 2002 год.
  8. ГОСТ Р 52448-2005 Защита информации. Обеспечение безопасности сетей электросвязи. Общие положения. – Официальное издание. – М.: Стандартинформ, 2019 год.
  9. ЗИМА В.М., КРЮКОВ Р.О., КРАВЧУК А.В. Методика оценивания информационных рисков на основе анализа уязвимостей // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. – 2019. – №11–12. – С. 36–46.
  10. КАЛАШНИКОВ А.О., АНИКИНА Е.В. Модели управле-ния информационными рисками сложных систем // Ин-формационная безопасность. – 2020. – Т. 23, №2. – С. 191–202.
  11. КАЛАШНИКОВ А.О. Управление информационными рисками организационных систем: механизмы комплекс-ного оценивания // Информационная безопасность. – 2016. – Т. 3, №1. – С. 315–322.
  12. КИСЕЛЕВА Т.В., МАСЛОВА Е.В. Классификация рис-ков ИТ-сервисов и способы оценивания вероятностей их возникновения // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2020. – №1 (15). – С. 67–71.
  13. КОЛОСОК И.Н., ГУРИНА Л.А. Оценка рисков управле-ния киберфизической ЭЭС на основе теории нечетких множеств // Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики. – 2019. – Т. 1, №70. – С. 238–247.
  14. НОВИКОВ Д.А. «Когнитивные игры»: линейная импуль-сная модель // Проблемы управления. – 2008. – №3. – С. 14–22.
  15. AKINROLABU O., NURSE J.R.C., MARTIN A. et al. Cyber risk assessment in cloud provider environments: Current models and future needs // Computers & Security. – 2019. – Vol. 87. – P. 101600.
  16. ALHAJRI R.M., ALSUNAIDI S.J., ZAGROUBA R. et al. Dynamic interpretation approaches for information security risk assessment // Int. Conf. on Computer and Information Sciences (ICCIS-2019). – IEEE, 2019. – P. 1–6.
  17. BOLBOT V., THEOTOKATOS G., BOULOUGOURIS E. et al. A novel cyber-risk assessment method for ship systems // Safety Science. – 2020. – P. 104908.
  18. ERSHADI M.J., FOROUZANDEH M. Information Security Risk Management of Research Information Systems: A hy-brid approach of Fuzzy FMEA, AHP, TOPSIS and Shannon Entropy // J. Digit. Inf. Manag. – 2019. – Vol. 17, No. 6. – P. 321.
  19. GUNES B., KAYISOGLU G., BOLAT P. Cyber security risk assessment for seaports: A case study of a container port // Computers & Security. – 2021. – Vol. 103. – P. 102196.
  20. HÄCKEL B. Assessing IT availability risks in smart factory networks // Business Research. – 2019. – Vol. 12., No. 2. – P. 523–558.
  21. HAN C.H., HAN C.H. Semi-quantitative cybersecurity risk assessment by blockade and defense level analysis // Process Safety and Environmental Protection. – 2021. – Vol. 155. – P. 306–316.
  22. HE W., LI H., LI J. Unknown vulnerability risk assessment based on directed graph models: a survey // IEEE Access. – 2019. – Vol. 7. – P. 168201–168225.
  23. ISO/IEC 27005:2022(EN) Information security, cybersecuri-ty and privacy protection — Guidance on managing infor-mation security risks [Электронный ресурс]. – Режим до-ступа: https://www.iso.org/obp/ui/en/#iso:std:iso-iec:27005:ed-4:v1:en.
  24. ISO/IEC 31010:2019(EN) Risk management – Risk assess-ment techniques [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.iso.org/obp/ui/ru/#!iso:std:72140:en.
  25. KIOSKLI K., POLEMI N. A Socio-Technical Approach to Cyber-Risk Assessment // World Academy of Science, Engi-neering and Technology Int. Journal of Electrical and Com-puter Engineering. – 2020. – Vol. 14, No. 10. – P. 305–309.
  26. KORNEEV N.V., KORNEEVA J.V., YURKEVICHYUS S.P. et al. An Approach to Risk Assessment and Threat Prediction for Complex Object Security Based on a Predicative Self-Configuring Neural System // Symmetry. – 2022. – Vol. 14, No. 1. – P. 102.
  27. KRISPER M., DOBAJ J., MACHER G. et al. RISKEE: a risk-tree based method for assessing risk in cyber security // Eu-ropean Conf. on Software Process Improvement. – 2019. – P. 45–56.
  28. NTAFLOUKAS K., MCCRUM D.P., PASQUALE L. A So-cio-Technical Approach to Cyber-Risk Assessment // A Cyber-Physical Risk Assessment Approach for Internet of Things Enabled Transportation Infrastructure. – 2022. – Vol. 12, No. 18. – P. 9241.
  29. PALKO D., BABENKO T., BIGDAN A. et al. Cyber Securi-ty Risk Modeling in Distributed Information Systems // Appl. Sci. – 2023. – Vol. 13, No. 4. – P. 2393.
  30. RIOS E., REGO A., ITURBE E. et al. Continuous quantita-tive risk management in smart grids using attack defense trees // Sensors. – 2020. – Vol. 20. – P. 4404.
  31. SCHMITZ C., PAPE S. LiSRA: Lightweight security risk as-sessment for decision support in information security // Computers & Security. – 2020. – Vol. 90. – P. 101656.
  32. SHIROKY A., KALASHNIKOV A. Influence of the Internal Structure on the Integral Risk of a Complex System on the Example of the Risk Minimization Problem in a “Star” Type Structure // Mathematics. – 2023. – Vol. 11(4). – e998.
  33. SUBRIADI A.P., NAJWA N.F. The consistency analysis of failure mode and effect analysis (FMEA) in information technology risk assessment // Heliyon. – 2020. – Vol. 6, No. 1. – e03161.
  34. TUSHER H.M., MUNIM Z.H., NOTTEBOOM T.E. et al. Cyber security risk assessment in autonomous shipping // Maritime Economics & Logistics. – 2022. – Vol. 24, No. 2. – P. 208–227.
  35. TUSHER H.M., MUNIM Z.H., NOTTEBOOM T.E. et al. De-velopment of the mechanism of assessing cyber risks in the internet of things projects // Internet of Things, Smart Spac-es, and Next Generation Networks and Systems. 12th Conf., ruSMART-2019. St. Petersburg: Springer International Pub-lishing. – 2019.– P. 481–494.
  36. WANG Y., WANG Y.-H., QIN H. et al. A systematic risk assessment framework of automotive cybersecurity // Auto-motive Innovation. – 2021. – Vol. 4. – P. 253–261.
  37. WANG Y., XUE W., ZHANG A. Application of Big Data Technology in Enterprise Information Security Management and Risk Assessment // Journal of Global Information Man-agement. – 2023. – Vol. 31, No. 3. – P. 1–16.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».