Вибір показників прогнозування кіберзахищеності комп’ютерних систем

Автор(и)

  • Хорошко Володимир Олексійович кафедра безпеки інформаційних технологій Національного авіаційного університету https://orcid.org/0000-0001-6213-7086
  • Хохлачова Юлія Євгеніївна кафедра безпеки інформаційних технологій Національного авіаційного університету https://orcid.org/0000-0002-1883-8704
  • Вишневська Наталія Сергіївна кафедра безпеки інформаційних технологій Національного авіаційного університету https://orcid.org/0000-0001-9036-6556

DOI:

https://doi.org/10.18372/2225-5036.29.17551

Ключові слова:

кіберзахищеність, комп’ютерні системи, показники прогнозування, методи прогнозування, алгоритми прогнозування

Анотація

В статті запропонований алгоритм вибору показників прогнозування кіберзахищенності комп’ютерних систем. Процеси кіберзахисту відносяться до випадкових багатовимірних, динамічних нестаціонарних, активних (цілеспрямованих), що ускладнює завдання прогнозування показників кіберзахищенності. Аналіз публікацій показав складність вибору найефективнішого методу прогнозування кіберзахищенності, який полягає у визначенні щодо класифікації методів прогнозування характеристик кожного методу, переліку вимог до ретроспективної інформації. Таким чином, застосування екстраполяції у прогнозуванні завжди передбачає використання будь-яких моделей, тому моделювання є основою для екстраполяції. Прогнозування є досить складним завданням, що підтверджується аналізом причин та факторів, які потенційно впливають на зміни прогнозованого показника. Вирішення такого завдання, як і будь-якого іншого складного завдання, потребує системного підходу, який допомагає зрозуміти суть проблеми та вибрати адекватні методи його вирішення, а також оцінить причини можливих невдач. Отриманий алгоритм містить багатоповерховість моделі, як у класі лінійних, так і в класі нелінійних за вхідними змінними моделями; виключення окремих членів кращого приватного опису та на основі цього розширення базисного набору аргументів; є оптимальним за обчислювальними витратами для ітераційних алгоритмів методу групового обчислювального алгоритму  схеми розрахунку критерію іспиту, що ковзає. А також має можливість оцінювати коефіцієнти у моделях як за методом найменших квадратів, так і за методом найменших модулів.

Посилання

Івахненко О.Г., Лапа В.Г. Передбачення випадкових процесів К: Наук. думка, 1981. 216 с.

Згуровський М.З., Панкратова Н.Д. Техно-логическое предвидение. К: Политехника, 2005. 165с.

Івахненко О.Г. Довгострокове прогнозування та управління складними системами. К: Техніка, 1975. 264 с.

Івахненко О.Г. Юрачковський Ю.П. Моделювання складних систем за екстримальними даними. К: Техніка, 1989. 121 с.

Опірський І.Р. Загальні проблеми прогнозування НСД в інформаційних системах держави // Правове, нормативне та метрологічне забезпечення системи захисту інформації в Україні. Вип 2(30). 2015. С. 31-34.

Опірський І.Р. Особливості прогнозування несанкціонованого доступу при недостатній апріорній інформації // Інформаційна безпека. №1(13). 2014. С. 5-11.

Томашевський В.М. Моделювання систем. К: Вид. група BHV, 2007. 352 с.

Вучков І., Бояджиєва Л., Солаков Є. Прикладний лінійний регресійний аналіз. Вид. 2-е / Пер. з болгарського. М: Фінанси та кредит, 1997. 239 с.

Себер Дж. Лінійний регресійний аналіз. М: Мир, 1980. 456 с.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-05-16

Номер

Розділ

Кібербезпека та захист критичної інформаційної інфраструктури