Применение графов для определения состояний нарушения безопасности активов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В связи с постоянно расширяющимся ландшафтом угроз остается актуальной проблема своевременной идентификации рисков информационной безопасности, их оценки, и, как следствие, управления этими рисками. Основными составляющими всех количественных оценок риска являются частота, или вероятность, реализации рискового события, и величина потерь от реализации угрозы. Цель работы является повышение точности в количественной оценке рисков ИБ, разработка теоретической модели, учитывающей все взаимосвязи между активами в информационной среде компании, составление эффективного комплекса мер управления рисками. Для формализации модели оценки рисков ИБ компании было определено множество состояний нарушения безопасности для информационной среды компании, состоящее из элементов, характеризующих возможные результаты реализации угроз для каждого актива. В результате разработки модели показана связь активов и многосторонность сценариев реализации угроз.

Об авторах

Наталья Владимировна Гринева

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: ngrineva@fa.ru
ORCID iD: 0000-0001-7647-5967

кандидат экономических наук, доцент; доцент, кафедра информационных технологий

Россия, Москва

Список литературы

  1. Агеев С.А., Саенко И.Б. Метод интеллектуального многоагентного управления рисками информационной безопасности в защищенных мультисервисных сетях специального назначения // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2015. Т. 9. № 1. С. 5–10, EDN: TILBWN.
  2. Волков Ю.В., Самохин Д.С. Метод определения вида и параметров распределений случайных величин по эксплуатационным данным с объектов ядерной энергетики // Известия вузов. Ядерная энергетика. 2007. № 4. С. 15–23. EDN: JUEFIN.
  3. Воронцов К.В., Сухарева А.В. Построение полного набора тем вероятностных тематических моделей // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2019. Т. 23. № 4. С. 7–23. EDN CWOGHS.
  4. Гончаренко В.А. Моделирование и оценивание характеристик случайных потоков событий в компьютерных сетях при параметрической неопределенности // Труды ВКА имени А.Ф. Можайского. 2015. Вып. 649. С. 16–22. EDN: VLCXNJ.
  5. Гринева Н.В., Михайлова С.С., Вилкул А.А. Сравнительный анализ методов кластеризации для графовых данных // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2023. Т. 25. № 4. С. 32–44. doi: 10.18127/j19998554-202304-05. EDN IDYWPI.
  6. Гринева Н.В., Семенова П.А. Применение спектральных методов для распознавания структуры сообществ в сложных сетях // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2023. № 3. С. 75–83. doi: 10.17308/sait/1995-5499/2023/3/75-83. EDN HFLBXC.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Зависимость между активами в информационной среде компании

Скачать (158KB)
3. Рис. 2. Пример инфраструктурной модели компании ритейлера

Скачать (240KB)
4. Рис. 3. Основные сценарии развития атак и реализации угроз информационной безопасности

Скачать (145KB)
5. Рис. 4. График логистической функции

Скачать (175KB)
6. Рис. 5. Сценарии реализации природно-техногенных угроз

Скачать (86KB)
7. Рис. 6. Сценарии реализации угроз, связанных со злоумышленниками, приводящими к утечке данных

Скачать (82KB)


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».