Mетод раціонального керування системами кіберзахисту та забезпечення гарантоздатності радіотехнічних систем

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/RADAP.2020.83.62-68

Ключові слова:

апаратно-програмні засоби захисту інформації, багатокритеріальна оптимізація, генетичний алгоритм, система підтримки прийняття рішень, задача про укладку рюкзака

Анотація

Досліджується актуальне завдання створення методу раціонального вибору засобів і підсистем кіберзахисту або забезпечення гарантоздатності радіотехнічних (також, інформаційних) систем, оптимізації управління відповідними засобами в умовах реалізації загроз антропогенного або техногенного характеру. В статті вивчається можливість застосування модифікованого генетичного алгоритму для розв’язку задачі раціонального вибору апаратно-програмних засобів захисту інформації (ЗЗІ) і динамічному керуванню конфігураціями засобів на рубіжах (рівнях) безпеки гарантоздатних радіотехнічних систем (ГРС), а також інформаційних систем (ІС). Наукова новизна дослідження полягає у застосуванні в генетичному алгоритмі в якості критеріїв оптимізації конфігурації (складу) ЗЗІ сумарної величини ризиків від порушення конфіденційності, цілісності та доступності інформаційного ресурсу, а також вартісні характеристики відповідних ЗЗІ. Генетичний алгоритм в задачі оптимізації вибору конфігурації ЗЗІ для ГРС (ІС) і динамічного управління ресурсами підсистеми кибербезпеки розглядається як варіант розв’язку задачі мультівибору. В такій постановці завдання раціонального розміщення ЗЗІ на рубіжах (рівнях) захисту ГРС (ІС) розглядається як варіант розв’язку NP-повної комбінаторної задачі оптимізації про укладку рюкзака (Knapsack problems). Запропонований підхід забезпечує можливість, з одного боку, виконати швидке опробування різних наборів ЗЗІ та варіантів  їх застосування в ГРС (ІС), з іншого боку, це утворює передумови для об’єднання запропонованого алгоритму з вже існуючими методами, моделями і алгоритмами для оптимізації складу рубіжей кіберзахисту ГРС (ІС) і динамічного управління ресурсами кибербезпеки для різних об’єктів інформаційної діяльності. Таке поєднання методів, моделей та алгоритмів створює передумови для швидкої зміни налаштування підсистеми захисту ГРС (ІС), змінюючи її конфігурацію з урахуванням нових загроз і кібератак.

Біографії авторів

Г. М. Гулак, Інститут проблем математичних машин і систем Національної академії наук України

к.т.н., доцент, завідувач лабораторії кібербезпеки

В. А. Лахно , Національний університет біоресурсів і природокористування України

д.т.н., професор, завідувач кафедри

С. А Адилжанова, Казахський національний Університет імені Аль-Фарабі

старший викладач кафедри інформаційних систем

Посилання

References

Okutan A., Yang S. J., McConky K., Werner G. (2019) CAPTURE: Cyberattack Forecasting Using Non-Stationary Features with Time Lags. IEEE Conference on Communications and Network Security (CNS), pp. 205-213. DOI: 10.1109/CNS.2019.8802639.

Barreto C., Koutsoukos X. (2019) Design of Load Forecast Systems Resilient Against Cyber-Attacks. In: Alpcan T., Vorobeychik Y., Baras J., Dán G. (eds) Decision and Game Theory for Security. GameSec 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11836. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-32430-8_1.

Zinov'ev N.V., Kot M.A. (2017) Obzor metodov radioelektronnoi bor'by [Review of electronic warfare methods]. Issledovaniya i razrabotki v perspektivnykh nauchnykh oblastyakh, Sbornik materialov II Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Novosibirsk, OOO ''Tsentr razvitiya nauchnogo sotrudnichestva'', pp. 59-62 [In Russian].

Zatuchnyy D. A. (2018) Methods of preventing unauthorized electronic attacks on navigation system of the aircraft of civil aviation. RELIABILITY & QUALITY OF COMPLEX SYSTEMS, Vol. 1 (21), pp. 21-27. DOI:10.21685/2307-4205-2018-1-3.

Bondaruk A. V., Hlukhov V. S., Yevtushenko K. S., Oliiarnyk B. O. (2008) Harantozdatna intehrovana systema navihatsii rukhomykh nazemnykh obiektiv [Guaranteed integrated navigation system for moving ground objects]. Kompiuterni systemy ta merezhi [Computer systems and networks], Vol. 630, pp. 24-30.

Chandra Y., Mishra P. K. (2019) Design of Cyber Warfare Testbed. In: Hoda M., Chauhan N., Quadri S., Srivastava P. (eds) Software Engineering. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol 731, pp. 249-256. Springer, Singapore. DOI:10.1007/978-981-10-8848-3_24.

Sándor H., Genge B., Szántó Z., Márton L., Haller P. (2019) Cyber attack detection and mitigation: Software Defined Survivable Industrial Control Systems. International Journal of Critical Infrastructure Protection, Vol. 25, pp. 152-168. DOI: 10.1016/j.ijcip.2019.04.002.

Chiba Z., Abghour N., Moussaid K., El Omri A., Rida M. (2019) New Anomaly Network Intrusion Detection System in Cloud Environment Based on Optimized Back Propagation Neural Network Using Improved Genetic Algorithm. International Journal of Communication Networks and Information Security (IJCNIS), Vol. 11, Iss. 1, pp. 61-84.

Nozaki Y., Yoshikawa M. (2019) Security Evaluation of Ring Oscillator PUF Against Genetic Algorithm Based Modeling Attack. In: Barolli L., Xhafa F., Hussain O. (eds) Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing. IMIS 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 994, pp. 338-347. Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-030-22263-5_33.

Dwivedi S., Vardhan M., Tripathi S. (2020) Incorporating evolutionary computation for securing wireless network against cyberthreats. The Journal of Supercomputing, Vol. 76, pp. 8691–8728. DOI:10.1007/s11227-020-03161-w.

Zhang F., Kodituwakku H. A. D. E., Hines J. W., Coble J. (2019) Multilayer Data-Driven Cyber-Attack Detection System for Industrial Control Systems Based on Network, System, and Process Data. IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 15, No. 7, pp. 4362-4369. DOI: 10.1109/TII.2019.2891261.

Sureshkumar T., Anand B., Premkumar T. (2019) Efficient Non-Dominated Multi-Objective Genetic Algorithm (NDMGA) and network security policy enforcement for Policy Space Analysis (PSA). Computer Communications, Vol. 138, pp. 90-97. DOI: 10.1016/j.comcom.2019.03.008.

Shang Q., Chen L., Wang D., Tong R., Peng P. (2020) Evolvable Hardware Design of Digital Circuits Based on Adaptive Genetic Algorithm. In: Abawajy J., Choo KK., Islam R., Xu Z., Atiquzzaman M. (eds) International Conference on Applications and Techniques in Cyber Intelligence ATCI 2019. ATCI 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1017, pp 791-800. Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-030-25128-4_97.

Yang Y. (2019) Yang Y. (2020) Research on Hybrid Quantum Genetic Algorithm Based on Cross-Docking Delivery Vehicle Scheduling. In: Xu Z., Choo KK., Dehghantanha A., Parizi R., Hammoudeh M. (eds) Cyber Security Intelligence and Analytics. CSIA 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 928, pp. 893-900. Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-030-15235-2_119.

Saenko I., Kotenko I. (2019) A role-base approach and a genetic algorithm for VLAN design in large critical infrastructures. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, pp. 1643-1650. DOI:10.1145/3319619.3326853.

Aleksieva Y., Valchanov H., Aleksieva V. (2019) An approach for host based botnet detection system. 16th Conference on Electrical Machines, Drives and Power Systems (ELMA), pp. 1-4. DOI: 10.1109/ELMA.2019.8771644.

Vinayakumar R., Alazab M., Soman K. P., Poornachandran P., Al-Nemrat A., Venkatraman S. (2019) Deep Learning Approach for Intelligent Intrusion Detection System. IEEE Access, Vol. 7, pp. 41525-41550. DOI:10.1109/ACCESS.2019.2895334.

Malarvizhi N., Selvarani P., Raj P. (2020) Adaptive fuzzy genetic algorithm for multi biometric authentication. Multimedia Tools and Applications, Vol. 79, pp. 9131–9144. DOI:10.1007/s11042-019-7436-4.

Alhijawi B., Kilani Y., Alsarhan A. (2020) Improv-ing recommendation quality and performance of genetic-based recommender system. International Journal of Advanced Intelligence Paradigms, Vol. 15, Iss. 1, pp. 77-88. DOI:10.1504/IJAIP.2020.104108.

Baroudi U., Bin-Yahya M., Alshammari M., Yaqoub,U. (2019) Ticket-based QoS routing optimization using genetic algorithm for WSN applications in smart grid. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Comput-ing, Vol. 10, pp. 1325-1338. DOI: 10.1007/s12652-018-0906-0.

Llansó T., McNeil M., Noteboom C. (2019) Multi-Criteria Selection of Capability-Based Cybersecurity Solutions. Hawaii International Conference on System Sciences, pp. 7322-7330. DOI: 10.24251/HICSS.2019.879.

Kong T., Wang L., Ma D., Xu Z., Yang Q., Chen,K. (2019) A Secure Container Deployment Strategy by Genetic Algorithm to Defend against Co-Resident Attacks in Cloud Computing. IEEE 21st International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 17th International Conference on Smart City; IEEE 5th International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), pp. 1825-1832. DOI: 10.1109/HPCC/SmartCity/DSS.2019.00251.

Lakshmanaprabu S. K., Mohanty S. N., Krishnamoorthy,S., Uthayakumar J., Shankar K. (2019) Online clinical decision support system using optimal deep neural networks. Applied Soft Computing, Vol. 81, pp. 1-10. DOI:10.1016/j.asoc.2019.105487 105487.

Yan D., Liu F., Zhang Y., Jia K., Zhang Y. (2018) Characterizing the Optimal Attack Strategy Decision in Cyber Epidemic Attacks with Limited Resources. In: Liu F., Xu S., Yung M. (eds) Science of Cyber Security. SciSec 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 11287. Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-030-03026-1_5.

Lee Y., Choi T. J., Ahn C. W. (2019) Multi-objective evolutionary approach to select security solutions. CAAI Transactions on Intelligence Technology, Vol. 2, Iss. 2, pp. 64-67. DOI:10.1049/trit.2017.0002.

Akhmetov B., Lakhno V., Akhmetov B., Alimseitova Z. (2018) Development of Sectoral Intellectualized Expert Systems and Decision Making Support Systems in Cybersecurity. In book: Intelligent Systems in Cybernetics and Automation Control Theory, pp.162-171, Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-00184-1_15.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-12-30

Як цитувати

Гулак, Г. М., Лахно , В. А. . і Адилжанова, С. А. (2020) «Mетод раціонального керування системами кіберзахисту та забезпечення гарантоздатності радіотехнічних систем», Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (83), с. 62-68. doi: 10.20535/RADAP.2020.83.62-68.

Номер

№ 83 (2020)

Розділ

Захист інформації

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Геннадій Гулак

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

1.  Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.

3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах).  Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це:  The Effect of Open Access.