Персона: Евсеев, Владимир Леонович
Email Address
Birth Date
Результаты поиска
ИССЛЕДОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМ ОХРАНЫ ОБЪЕКТОВ В ПОСТГАРАНТИЙНЫЙ ПЕРИОД ЭКСПЛУАТАЦИИ
Рассматриваются проблемы постгарантийной эксплуатации автоматизированных систем охраны (АСО) объектов топливно-энергетического комплекса (ТЭК). Разработана статистическая модель изменения уровня надежности АСО объектов ТЭК при длительной эксплуатации, представляющая собой суперпозицию двух законов распределения интенсивности неисправностей: экспоненциального и Вейбулла. Данная модель позволяет выполнять оценку технического состояния систем охраны в период их длительной эксплуатации. Обосновывается выбор вероятности безотказной работы систем охраны в качестве показателя надежности, являющейся частью более широкого понятия – эффективность. Для оценки эффективности систем охраны выбран метод вероятностных ориентированных графов, позволяющий адекватно описывать логическую последовательность происходящих событий в сложном процессе функционирования систем охраны, учесть имеющуюся статистику по данному процессу и отразить взаимосвязь подсистем конкретного типа при выполнении задач охраны объектов. Оценена динамика изменения эффективности АСО объектов и объектов с большим периметром (ОБП) охраны при длительной эксплуатации. Разработана методика, позволяющая определять временные зависимости показателей эффективности АСО и по их изменению оценивать техническое состояние этих систем применительно к любому периоду эксплуатации. Расчеты показали, что точность оценок показателей эффективности систем охраны предложенным методом, на основе статистических данных полученных в ходе эксплуатации АСО объектов, составляет порядка 2,5…3,0%. При этом, разработанный аналитический метод, основанный на статистической модели изменения надежности элементов АСО, не требует накопления новой статистики и обеспечивает с приемлемой точностью прогноз изменения эффективности системы охраны для произвольного момента времени. Проведенное исследование показало, что значительное количество неисправностей в АСО происходит в период времени их эксплуатации, равным 1,5…2,0 гарантийных сроков. Приведены основные причины, приводящим к увеличению интенсивности неисправностей АСО объектов ТЭК, находящихся в период постгарантийной эксплуатации.
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕВЕНТИВНОГО ВЫЯВЛЕНИЯ ДЕВИАНТНЫХ ГРУПП ПОДРОСТКОВ
Статья посвящена проблеме выявления девиантных групп, обучающихся в учебных заведениях. В статье обосновывается актуальность данной проблемы. Анализируются последние происшествия и возможные причины их возникновения. Предложена системы для превентивного обнаружения девиантных групп подростков. Выделены категории девиантных групп подростков: потенциальные стрелки; потенциальные буллеры; потенциальные ученики, способные наложить на себя руки. Для выявления девиации подростков предложено измерять у них тревожность и агрессивность. Рассмотрены способы измерения тревожности и агрессивности. Предложено использовать профайлинг, как объективный метод оценки. Профайлинг силами школьных психологов внедрить достаточно сложно из-за ограниченного их числа в учебных заведениях. Для автоматизации процесса и исключения субьективного фактора предложено использовать онлайнпрофайлинг. В рамках онлайн-профайлинга объектами исследования выступают страницы социальных сетей, используемые обучающимися. Предлагаются критерии для определения тревожности и агрессивности по информации со страниц социальных сетей. Предложен инструментарий для частичной автоматизации процесса сбора данных со страниц социальных сетей обучающихся учебных заведений. Обосновано использование метода кластеризации k-средних для выделения девиантных групп учеников. Приведен пример обнаружения подростков с девиациями по специально сгенерированным для этого синтетическим данным.
ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДЕВИАНТНЫХ ГРУПП ПРИ ПОДБОРЕ И МОНИТОРИНГЕ ПЕРСОНАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ КРИТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
Целью статьи является разработка эффективного подхода повышения достоверности результатов мониторинга и профилактики девиантного поведения персонала на предприятиях критической информационной инфраструктуры (КИИ). Безопасность предприятий КИИ зависит не только от технических решений, но и от человеческого фактора. Нарушения, связанные с действиями персонала, представляют собой серьёзную угрозу устойчивости функционирования предприятий КИИ. Эффективные подходы к оценке поведения сотрудников предприятий КИИ на основе их цифрового профиля, поведенческих признаков позволяют повысить качество и точность подбора и мониторинга персонала, что позволяет значительно минимизировать риски внутренних угроз. Рассматривается метод обработки данных в которых известны описания множества факторов поведения как потенциальных, так и действующих работников. Суть метода – выполнение кластеризации для деления большого массива данных поведения сотрудников предприятий КИИ на кластеры. В основе метода - итеративный алгоритм кластеризации метод k-средних, основанный на минимизации суммарных квадратичных отклонений точек кластеров от центроидов этих кластеров. Обоснована зависимость кластеризации методом k-средних от выбора начальных центров кластеров, влияющая на точность группировки работников предприятий КИИ по их многомерным поведенческим признакам, что приводит к критическим ошибкам в их классификации. С целью повышения точности кластеризации методом k-средних предлагается метод, в основе которого – алгоритм инициализации центроидов случайным образом, определяющий k начальных точек, которые служат временными центрами кластеров и выбор оптимальных по метрике – среднее внутрикластерное расстояние. Проведенный численный эксперимент показал, что различия в результатах кластеризации при разных инициализациях достигают статистически значимых величин. Построены гистограмма и тепловая карта, визуализирующие предпочтительные зоны выбора центроидов. Предложенный метод позволяет повысить достоверность получаемых в результате кластеризации данных при автоматизированной классификации потенциальных и действующих сотрудников предприятий КИИ по их цифровым профилям, множеству факторов их поведения. Данный метод целесообразно использовать в системах мониторинга и профилактики девиантного поведения персонала на предприятиях КИИ.
ВТОРАЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «КИБЕРНЕТИКА И ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ»
22 – 23 октября в НИЯУ МИФИ проводилась Всероссийская научно-техническая конференция «Кибернетика и информационная безопасность 2024» («КИБ-2024»). Конференция была посвящена обсуждению актуальных вопросов обеспечения информационной безопасности (ИБ), выработки эффективных подходов к решению задач по защите информации, обмена практическим опытом построения информационных систем и интеллектуальных систем управления в защищенном исполнении. В программу конференции было включено 132 доклада, соавторами которых являются 175 известных ученых, преподавателей и научных сотрудников, молодых специалистов, а также аспирантов, магистров и студентов в этой области. Доклады пленарного и секционных заседаний были представлены от 51 вуза и организаций из 16 российских городов: Москвы и Санкт-Петербурга, подмосковных городов Долгопрудный, Дубна и Серпухов, городов Владивосток, Воронеж, Донецк, Екатеринбург, Орел, Пенза, Саратов, Смоленск, Хабаровск, Ялта и Федеральной территории «Сириус». На участие в конференции было зарегистрировано 237 человек. Открывая пленарное заседание, со вступительным словом выступили: ректор НИЯУ МИФИ Владимир Шевченко; академик РАН, председатель научного совета при Президиуме РАН «Информационная безопасность», советник Национальной компьютерной корпорации Игорь Шеремет; директор по информационной инфраструктуре Госкорпорации «Росатом» Евгений Абакумов; директор Департамента обеспечения кибербезопасности Минцифры России Евгений Хасин. В своих приветствиях они отметили важность и своевременность проведения второй по счету Всероссийской научно-технической конференции по кибернетике и информационной безопасности в стенах НИЯУ МИФИ, где исторически занимаются вопросами стратегической безопасности, в самом широком понимании этих слов, обусловленных необходимостью достижения технологической независимости критической информационной инфраструктуры, разработки доверенных систем и подготовки востребованных специалистов по защите информации.
ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ВЕБ-СЕРВИСОВ С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМЫ АВТОРИЗАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ КЛИЕНТОВ
Рассмотрена проблема автоматизированного бот-трафика в интернете. Обоснована актуальность данной проблемы, связанной с кибератаками, мошенничеством и искажением аналитики. Проанализированы традиционные методы идентификации легитимных ботов, такие как обратный DNS-запрос, и выявлены их недостатки. Предложено принципиально новое решение на основе системы обязательной авторизации автоматизированных клиентов с использованием криптографических токенов, обеспечивающее 100% точность идентификации доверенных ботов.
ЦЕЛЕСООБРАЗНА ЛИ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ БЛОКИРОВОК СРЕДСТВАМИ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ?
В докладе сделан акцент на анализ необходимости формирования уведомлений пользователям при блокировке их действий средствами защиты информации. Основное внимание уделено вопросам значительного снижения объема передаваемой информации об элементах защиты и дифференцированию событий безопасности по критичности.
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ КОНТРОЛЬ КОДА С ПОМОЩЬЮ СТАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В QUALITY GATE: ОБНАРУЖЕНИЕ УЯЗВИМОСТЕЙ И БЛОКИРОВКА НЕБЕЗОПАСНОГО КОДА ДЛЯ ЗАЩИТЫ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ И СОЦИУМА
Целью работы является исследование инструментов статического анализа (SAST) в Quality Gates для предотвращения внедрения вредоносного программного обеспечения (ПО), уязвимых библиотек и фишинговых механизмов, угрожающих финансовой безопасности и приватности пользователей. Проанализированы методы выявления скрытых угроз: трояны в зависимостях, поддельные интерфейсы, эксплойты. Особое внимание уделено блокировке кода, нарушающего этические нормы, и интеграции SAST с анализом зависимостей (SCA) для исключения компонентов с критическими уязвимостями [1] Исследованы критерии защиты от социальной инженерии, устаревших библиотек, минимизирующие риски утечек данных и мошеннические схемы.
РОЛЬ SCA И OSA В ОБЕСПЕЧЕНИИ БЕЗОПАСНОСТИ: АУДИТ УЯЗВИМОСТЕЙ СТОРОННИХ БИБЛИОТЕК ПРИ РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Целью работы является исследование инструментов SCA (Software Composition Analysis) и OSA (Open Source Analysis), обеспечивающих безопасность компонентов Open Source и приложений с открытыми компонентами [1] путем аудита уязвимостей сторонних библиотек, используемых при разработке программных продуктов. Выполнен анализ существующих уязвимостей и рисков, связанных с использованием компонентов с открытым исходным кодом, а также методов их выявления и устранения. Особое внимание уделено процессам интеграции SCA и OSA в цикл разработки программного обеспечения (ПО) для предотвращения возможных угроз безопасности
ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДЕВИАНТНЫХ ГРУПП ОБУЧАЮЩИХСЯ С ПОМОЩЬЮ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНЫХ ЦЕНТРОВ В МЕТОДЕ К-СРЕДНИХ
Исследована проблема скулшутинга в учебных заведениях. Обоснована актуальность данной проблемы. Предложено решение данной проблемы, в рамках которого предлагается использовать онлайн-профайлинг и комбинации с методами машинного обучения. Выявлен основной недостаток данного решения - трудности в определении изначальных центров кластеров. Предложен способ повышения точности кластеризации с помощью подбора наиболее оптимальных центров.