МОДЕЛЬ ОЦІНКИ РІВНЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЖИВУЧОСТІ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ З ВЛАСТИВОСТЯМИ ЧАСТКОВОЇ РЕГУЛЬОВАНОЇ ВЗАЄМОЗАМІННОСТІ ПІДСИСТЕМ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.2.2Ключові слова:
моделювання, оптимізація, логістичні залежності, ефект, живучість, ресурси, інформаційні системиАнотація
Мета дослідження – розробка моделі оцінки рівня живучості інформаційної системи, яка дозволяє знаходити оптимальних розподіл ресурсів між своїми підсистемами з урахуванням рівня їх взаємозамінності. В складі системи забезпечення живучості інформаційної системи розглянуті: підсистема виявлення шкідливих впливів на основі вже відомих сценаріїв, підсистема виявлення атак «нульового дня», підсистема запобігання виявленим вторгненням. Найбільш адекватною визначена залежність корисного ефекту підсистеми від вхідних ресурсів на основі логістичних залежностей, які однозначно задаються параметрами: ординати асимптот, постійна величина логістичної залежності, що визначає швидкість максимального зростання логістичної залежності, та абсциса точки симетрії, що залежить від початкових умов. Для об’єднання ефектів підсистем в загальний ефект системи використані скалярні згортки. Запропоновано використовувати базові згортки з властивостями повної взаємозамінності підсистем (адитивна) та повної невзаємозамінності підсистем (мінімізуюча). Запропонована адитивно-мінімізуюча згортка, яка дозволяє налаштовувати модель на різні рівні взаємозамінності підсистем у всьому діапазоні можливих значень. Сформульовані залежності для пошуку оптимального розподілу ресурсів між підсистемами для забезпечення максимуму корисного ефекту системи. Оптимальне рішення знаходиться методом повного прямого перебору, що дозволило уникнути локальних оптимумів і впевнено знайти глобальний максимум. Оптимальна точка змінює своє положення в залежності від значень параметрів коефіцієнта рівня взаємозамінності та сумарного ресурсу системи. Побудовані траєкторії руху оптимальних рішень, для різних значень параметрів, що дозволяє не тільки знаходити оптимальне рішення для поточних параметрів, але й знаходити параметри, які б дозволили покращити ефект системи з урахуванням можливої зміни сценаріїв роботи.
Посилання
Shailendra Upadhyay. (2024). Information Security Spending: What Does the Future Hold? Website Gartner. November 27, 2024. Available at: https://www.gartner.com/en/articles/information-security?utm_source=chatgpt.com
Westmark, V.R.. (2004). A Definition for information system survivability. 37. 10 pp.. 10.1109/HICSS.2004.1265710
Popereshnyak S., Novikov Y., Zhdanova Y. (2024). Cryptographic system security approaches by monitoring the random numbers generation. CEUR Workshop Proceedings. 2024. Vol. 3826. P. 301–309. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3826/short21.pdf (дата звернення: 18.09.2025).
Шевченко В. Л. (2011). Оптимізаційне моделювання в стратегічному плануванні. Київ : ЦВСД НУОУ, 283.
Шевченко В. Л., Нестеренко О. В., Нетесін І. Є., Шевченко А. В., Поліщук В. Б. (2019). Прогнозне моделювання комп’ютерних вірусних епідемій. Київ : УкрНЦ РІТ, 152. http://e.ieu.edu.ua/handle/123456789/647
Khmelevskoy R., Laptiev S., Laptievа T. (2021). Improving the Method of Assessing the Information Security of Computer Systems from Malicious Software. International Journal of Science and Engineering Investigations (IJSEI) Denmark, 113 (10), 43–48. https://www.ijsei.com/papers/ijsei-1011321-07.pdf
Syvytsky Y., Shevchenko V. (2024). Computer Simulation Model of the Organization at the Stage of Transformation for the Purpose of Adaptation to New Projects. 14th International Scientific and Practical Conference from Programming UkrPROG’2024. May 14–15. Kyiv. Ukraine, 421–433.
Рабчун Д. І. (2015). Оцінка ефективності інформаційної безпеки з урахуванням економічних показників. Сучасний захист інформації, 4, 91–97. https://journals.dut.edu.ua/index.php/dataprotect/article/view/429/397
Yevseiev S., Ponomarenko V., Laptiev O., Milov O. and others. (2021). Synergy of building cybersecurity systems: monograph. Kharkiv: PC TECHNOLOGY CENTER, 188. https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85119654284&origin=resultslist https://www.researchgate.net/publication/352013398_Synergy_of_building_cybersecurity_systems_Monograph
Syvachenko I., Bakaiev O., Shevchenko V. (2024). Scalarization of the vector criterion of information system survivability based on information security indicators. Proceedings of the Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems II (CPITS-II 2024), Kyiv, Ukraine, October 26, 2024, CEUR Workshop Proceedings, ISSN 1613-0073, 2024, Vol-3826, 294–300. https://ceur-ws.org/Vol-3826/short20.pdf, Scopus, dblp
Emmerich M., Deutz A. (2024). Multicriteria Optimization and Decision Making. Principles, Algorithms and Case Studies : Lecture Notes. MSc Course 2012-2023, LIACS, Leiden University. The Netherlands. Updated and Revised Edition, June 2024, 106. https://arxiv.org/pdf/2407.00359v2
Marateb H., Norouzirad M., Tavakolian K., Aminorroaya F. O, Mohebbian M., Mañanas M. Á., Lafuente S. R., Sami R., Mansourian M. (2023). Predicting COVID-19 Hospital Stays with Kolmogorov–Gabor Polynomials: Charting the Future of Care. Information, 14(11), 590. https://doi.org/10.3390/info14110590
Qian N., Gao J., Li Z., Yan Z., Feng Y., Yan Z., Yang L. (2024). Bridging the Terrestrial Water Storage Anomalies between the GRACE/GRACE-FO Gap Using BEAST + GMDH Algorithm. Remote Sensing, 16(19), 3693. https://doi.org/10.3390/rs16193693
Mohammad A., Belayneh M. (2024). Field Telemetry Drilling Dataset Modeling with Multivariable Regression, Group Method Data Handling, Artificial Neural Network, and the Proposed Group-Method-Data-Handling-Featured Artificial Neural Network. Applied Sciences, 14(6), 2273. https://doi.org/10.3390/app14062273
Achite M., Katipoğlu O. M., Kartal V., Sarıgöl M., Jehanzaib M., Gül E. (2025). Advanced Soft Computing Techniques for Monthly Streamflow Prediction in Seasonal Rivers. Atmosphere, 16(1), 106. https://doi.org/10.3390/atmos16010106
Ivakhnenko A. G. (1971). Polynomial theory of complex systems. IEEE Trans. Syst. Man Cybern, 4, 364–378. DOI: 10.1109/TSMC.1971.4308320 https://ieeexplore.ieee.org/document/4308320
Fedoriienko V. (2021). Model of the special software development and modification based on account factors of complexity, workability, qualification of programmers and resource limitations. Political Science and Security Studies Journal. Przeworsk, 2 (3), 94–104. URL: http://psssj.eu/index.php/ojsdata/issue/view/4 https://doi.org/10.5281/zenodo.5544382 https://psssj.eu/index.php/ojsdata/article/view/69
Shevchenko A., Fedorenko R., Shmorhun Y., Hrebennikov A., Shevchenko V. (2019). Designing of Functionally Stable Information Systems Optimal for a Minimum of Losses. 15th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM), Polyana-Svalyava (Zakarpattya), IEEE Xplore, 36–40. DOI: 10.1109/CADSM.2019.8779299 https://ieeexplore.ieee.org/document/8779299
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
