СЦЕНАРІЇ АТАК НА СИСТЕМУ ДИСТАНЦІЙНОЇ ОСВІТИ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2225-5036.30.19246Ключові слова:
система дистанційного навчання, водяний знак/watermark, стеганографія, формат даних, зворотній зв’язок, розділення секрету, пошук збігів, оптичне розпізнавання символів/OCRАнотація
Розробка моделей порушника та загроз необхідна для захисту інформаційної системи від потенційного шкідливого впливу. Шкідливий вплив на систему можуть чинити як випадково (її законні користувачі) так і з відповідним наміром (зловмисники). Кожна модель є абстракцією, а рівень цієї абстракції залежить від декількох критеріїв, одним із яких є об’єкт захисту. Системи дистанційної освіти застосовують при навчанні осіб в широкому віковому діапазоні – від школярів до повнолітніх студентів, а об’єктом атаки виступають навчальні матеріали та облікові записи користувачів, що містять їх персональні дані. Специфіка функціонування систем дистанційної освіти передбачає роботу з даними в різному форматі, а також інтерактивну, синхронну та асинхронну взаємодію користувачів, які при цьому можуть мати різні ролі в системі. При цьому варто очікувати і на зловживання основними функціями з боку законних користувачів, а також слідкувати за обмеженням доступу до системи із зовнішньої мережі.
Посилання
Diehl E. – Securing Digital Video:Techniques for DRM and Content Protection. 2012. DOI: 10.1007/978-3-642-17345-5_1, Springer-Verlag Heidelberg, ISBN-10 : 3642434886, ISBN-13 : 978-3642434884
M. Asikuzzaman and M. R. Pickering, "An Overview of Digital Video Watermarking," in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 28, no. 9, pp. 2131-2153, Sept. 2018, doi: 10.1109/TCSVT.2017.2712162. keywords: {Watermarking;Streaming media;Motion pictures;Three-dimensional displays;Copyright protection;Internet;Robustness;Watermarking;robustness;geometric attack;depth-image-based rendering (DIBR);multi-view video}
Liu, Yunxia & Liu, Shuyang & Wang, Yonghao & Zhao, Hongguo & Liu, Si. (2018). Video Steganography: A Review. Neurocomputing. 335. 10.1016/j.neucom.2018.09.091.
Beimel, Amos. (2011). Secret-Sharing Schemes: A Survey. Coding and Cryptology. 11-46. 10.1007/978-3-642-20901-7_2.
Paul Heckel. 1978. A technique for isolating differences between files. Commun. ACM 21, 4 (April 1978), 264–268. https://doi.org/10.1145/359460.359467
A. Zramdini and R. Ingold, "Optical font recognition using typographical features," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 20, no. 8, pp. 877-882, Aug. 1998, doi: 10.1109/34.709616. keywords: {Optical character recognition software;Character recognition;Optical sensors;Bayesian methods;Text recognition;Image recognition;Text analysis;Feature extraction;Robustness;Optical design},
Perwej, Dr. Yusuf & Hannan, Shaikh Abdul & Asif, Ali & Mane, Arjun. (2014). An Overview and Applications of Optical Character Recognition. International Journal of Advance Research In Science And Engineering (IJARSE). Vol. 3. Pages 261- 274.
John Barkley. 1997. Comparing simple role based access control models and access control lists. In Proceedings of the second ACM workshop on Role-based access control (RBAC '97). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 127–132. https://doi.org/10.1145/266741.266769
