ФУНКЦІОНАЛЬНА МОДЕЛЬ КЛАСИФІКАЦІЇ ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ ЗАШИФРОВАНИХ ТА СТИСЛИХ ДАНИХ ЗАПОБІГАННЮ ВИТОКУ КОНФІДЕНЦІЙНОЇ ІНФОРМАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.17721/2519-481X/2023/81-09Ключові слова:
псевдовипадкові послідовності, функціональна модель, інформаційна безпека, точність класифікації, ашифровані, стислі даніАнотація
Розглянута задача побудови формалізованої моделі інсайдера, яка може застосовуватись як у комерційних так і державних компаніях. Показано, що загрози безпеки даних характеризуються набором векторних показників, якісних та кількісних, для їх формалізації необхідне застосування теорії нечітких множин та дискретної математики. Показано неможливість застосування експертних традиційних методів оцінок для визначення більшості розглянутих показників.
Для мінімізації ризику витоку конфіденційної інформації пропонується формувати групи співробітників та розраховувати ризик витоку конфіденційних даних для кожної з них.
Розробка моделі псевдовипадкових послідовностей дозволить оцінити ступінь впливу статистичних ознак, що витягуються з псевдовипадкових послідовностей і використовуються в процесі формування класифікатора, на точність проведення процедури класифікації. Отримані кількісні значення ознак дозволять оптимізувати кількість параметрів за умови дотримання необхідної точності, оцінити складність виконання процедури видалення ознак. На основі отриманих результатів моделювання, виявлених особливостей класифікатора необхідно обґрунтувати вибір математичного апарату, що в подальшому дозволить перейти до практичної реалізації алгоритму класифікації послідовностей, сформованих алгоритмами стиснення та шифрування даних.
Проведений аналіз досліджень у даній предметній області дозволив виявити практичну проблему наявних механізмів захисту: низька точність виявлення зашифрованої інформації, через їх схожість з типовими високоентропійними послідовностями, використання службової інформації притаманної процесу передачі, зберігання конфіденційної інформації. Таким чином задача класифікації зашифрованих та стислих даних є актуальною.
Для вирішення поставленої задачі необхідно: провести аналіз особливостей функціонування перспективних засобів запобігання та виявлення витоку конфіденційних даних, виявити обмеження, пов'язані з виявленням стислої та зашифрованої інформації, обґрунтувати вибір відповідного ознакового простору для моделювання, сформованих алгоритмами стиснення та шифрування інформації, псевдовипадкових послідовностей; розробити модель, сформованих алгоритмами стиснення та шифрування даних, псевдовипадкових послідовностей, що відрізняється від відомих, врахуванням їх статистичних характеристик.
Представлена модель псевдовипадкових послідовностей, відрізняється від аналогів з врахуванням розподілу байт та з врахуванням частот бітових підпослідовностей довжини 9 біт. Для оцінки адекватності запропонованої моделі проведені експерименти щодо визначення точності класифікації псевдовипадкових послідовностей алгоритмами машинного навчання.
Посилання
1. Doktryna informatsiinoi bezpeky Ukrainy, zatverdzhenoi Ukazom Prezydenta Ukrainy vid 25 liutoho 2017 roku № №47/2017, 15s.
2. Derzhavnyi standart Ukrainy Zakhyst informatsii. Tekhnichnyi zakhyst informatsii. Osnovni polozhennia. DSTU 3396.0-96 [Elektronnyi resurs]. – Rezhym dostupu: http://www.dsszzi.gov.ua/dsszzi/control/uk/publish/article?art_id=38883&cat_id =38836
3. Bem, M. V. (2018) Standarty zakhystu personalnykh danykh v sotsialnii sferi. / M. V.Bem, I. M. Horodyskyi -Lviv - 110 s.
4. Bohush, V.M. (2015) .Informatsiina bezpeka derzhavy / V.M. Bohush, O.K. Yudin. – K.: MK-Pres, – 432 s.
5. Holubiev, O.V. (2018) Prohramno-tekhnichni zasoby zakhystu danykh vid kompiuternykh zlochyniv / O. V. Hoshubiev– Zaporizhzhia : «Pavel» – 145 s.
6. Horbulin, P.V. (2019) Problemy zakhystu informatsiinoho prostoru Ukrainy / M.M. Bachenok, P.V. Horbulin – K.: Intertekhnolohiia – 138 s.
7. Lenkov, S.V.(2023), Metod prohnozuvannia vrazlyvostei informatsiinoi bezpeky na osnovi analizu danykh tematychnykh internet-resursiv / S.V. Lienkov, V.M. Dzhulii, A.M. Bernaz, I.V. Muliar, I.V. Pampukha // Zbirnyk naukovykh prats Viiskovoho instytutu Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU -. №78. – C. 123-134.
8. Lenkov, S.V.(2022) Metod protydii poshyrenniu ta vyiavlennia shkidlyvoi informatsii v sotsialnykh merezhakh/ S.V. Lenkov, V.M. Dzhulii, L.V. Solodieieva // Zbirnyk naukovykh prats Viiskovoho instytutu Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU. – Vyp. №77. – C. 103-117.
9. Lenkov, S.V. (2020), Model bezpeky poshyrennia zaboronenoi informatsii v informatsiino-telekomunikatsiinykh merezhakh / S.V. Lenkov, V.M. Dzhulii, V.S. ORLENKO, O.V. Sieliukov, A.V. Atamaniuk // Zbirnyk naukovykh prats Viiskovoho instytutu Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU. – №68. – pp. 53-64.
10. Dzhulii, V.M. (2023) Alhorytmy prohnozuvannia vrazlyvostei ta zahroz informatsiinoi bezpeky na osnovi tematychnykh internet-resursiv/ Maior Ye., Dzhulii V., Cheshun V., Petliak N. Mizhnarodnyi naukovo-tekhnichnyi zhurnal «Vymiriuvalna ta obchysliuvalna tekhnika v tekhnolohichnykh protsesakh». Vypusk 4. S.49-56.
11. Lienkov, S.V. (2023) Informatsiino-analitychna systemy prohnozuvannia vrazlyvostei ta zahroz informatsiinoi bezpeky/ S.V. Lienkov, V.M. Dzhulii, O.V. Miroshnichenko, V.O. Braun, S.I. Prokhorskyi // Zbirnyk naukovykh prats Viiskovoho instytutu Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. – Kyiv: VIKNU, 2023. – Vyp. № 79. – C. 114-127
12. Yemelianov, S.L. (2019) Osnovy informatsiinoi bezpeky./S.L.Yemelianov– Odesa: Feniks – 357s.
13. Kudinov, V.A. (2016) Osnovy protydii kiberzlochynnosti. / V. M. Smahliuk, V. H. Khakhanovskyi, V.A. Kudinov. – K. : NAVS – 104 s.
14. Lukianov, B. V. (2017) Kompiuternyi analiz danykh / B. V. Lukianov – K. : Akademiia – 345 s.
15. Cotsialni merezhi – realni zahrozy virtualnoho svitu. [Elektronnyi resurs]. – Rezhym dostupu : http://ogo.ua/ articles/view/011– 02–23/26490.htm
16. Ostapov, S. E. (2016) Tekhnolohii zakhystu informatsii: navchalnyi posibnyk / S.E. Ostapov, S.P. Yevseiev, O.H. Korol–Kharkiv : Vyd-vo KhNEU. – 476 s.
17. Lenkov, S.V. (2017), AnalIz Isnuyuchih metodiv ta algoritmiv viyavlennya atak v bezdrotovih merezhah peredachI danih / S.V. Lenkov, V.M. Dzhuliy, N.M. Bernaz, S.O. Bozhuk // Zbirnik naukovih prats Viyskovogo Institutu Kiyivskogo natsionalnogo universitetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU. – Vip. No 56. – p.124-132
18. Buriachok, V. L. (2016) Informatsiinyi ta kiberprostory: problemy bezpeky, metody ta zasoby borotby : posibnyk / V. L. Buriachok, S. V. Toliupa, V. V. Semko – K. : DUT-KNU – 178 s.
19. Rybalchenko, L.V., Kosychenko, O.O. (2019) Problemy bezpeky personalnykh danykh v Ukraini / Rehionalna ekonomika / Zaporizhzhia – s.57-62
20. Dzhulii, V.M. (2022), Metod klasyfikatsii dodatkiv trafika kompiuternykh merezh na osnovi mashynnoho navchannia v umovakh nevyznachenosti / V.M. Dzhulii, O.V. Miroshnichenko, L.V. Solodieieva // Zbirnyk naukovykh prats Viiskovoho instytutu Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU. – Vyp. №74. – pp. 73-82.
21. Lavrov, Ye. A. (2017.), Matematychni metody doslidzhennia operatsii : pidruchnyk / Ye. A. Lavrov, L. P. Perkhun, V. V. Shendryk – Sumy : Sumskyi derzhavnyi universytet – 212 p
22. Honchar, S. F. (2019) Otsiniuvannia ryzykiv kiberbezpeky informatsiinykh system obiektiv krytychnoi infrastruktury : monohrafiia. / S. F. Honchar. – Kyiv – 175 s.
23. Flakh, P. Mashynne navchannia. Nauka ta mystetstvo pobudovy alhorytmiv, yaki vyluchaiut znannia z danykh / P. Flakh. — Litres, 2019r.-534s.
24. Khoroshko, V.O. Zakhyst system elektronnykh komunikatsii: navch. posib. / V.O. Khoroshko, O.V. Kryvoruchko, M.M. Brailovskyi - Kyiv., 2019r. 164 s.
25. Yemchuk L. Organizational Network Analysis as a Tool for Leadership Assessment in Software Development Team. Zhylinska O.; Chornyi A.; Dzhuliy V. – Institute of Electrical and Electronics Engineers (30 September 2020); INSPEC Accession Number: 20008165; DOI: 10.1109/ACIT49673.2020.
26. Syhnatura ataky. Wikipedia [Elektronnyi resurs] – Rezhym dostupu do resursu: https://uk.wikipedia.org/wiki/Syhnatura_ataky.
27. OPWNAI: Cybercriminals Starting to Use ChatGPT, January 6, 2023 [Elektronnyi resurs] – Rezhym dostupu do resursu: https://research.checkpoint.com/2023/opwnai-cybercriminals-starting-to-usechatgpt.
