Статья

Название статьи СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ В РАБОТЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ, ИСПОЛЬЗУЮЩИХ ПЛАСТИКОВЫЕ КАРТЫ
Автор Д.А. Беспалов, А.А. Ананьев
Рубрика РАЗДЕЛ II. ПРИКЛАДНЫЕ ВОПРОСЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Месяц, год 05, 2017
Индекс УДК 004.075
DOI
Аннотация В настоящее время все более актуальной становится проблема анализа поведения сложных информационных систем в реальном времени. В связи с этим в данной статье предлагается способ определения аномалий в поведении информационных систем, использующих интеллектуальные пластиковые карты на основе методов мультифрактального анализа. Решение поставленной задачи базируется на оценке естественного поведение информационных систем, в основе которого лежит фрактальность, то есть самоподобие. При этом под самоподобием системы понимается присутствие повторяемости эле-ментов поведения на фоне общей динамики развития системы. При этом оценка состояния системы проводится по ряду параметров, представленных в виде временных рядов, а обнаружение аномалий поведения выражается в виде артефактов данных временных рядов, нарушающих нормальное протекание процессов. Самоподобие здесь выражается в повторяемости форм временных рядов, в которые любые аномалии вносят свои изменения. При этом, в работе авторов делается упор на информационные системы, в составе которых применяются интеллектуальные пластиковые карты. С одной стороны, пластиковые карты служат элементом, повышающим защищенность системы, тогда как с другой стороны, вносят свои уязвимости как на программном, так и на аппаратном уровне. Вместе с ними в поведении системы появляются артефакты или аномалии, характерные только для пластиковых карт, что затрудняет применение других классических методов детектирования ненормального поведения систем. В отличие от классических методов обнаружения аномалий в данной работе применяется метод, основанный на мультифрактальном анализе, который позволяет проводить мониторинг целевой информационной системы в реальном времени и определять момент наступления аномалии поведения или выделить этап приближения к этому моменту.

Скачать в PDF

Ключевые слова Аномалия поведения; анализ; пластиковая карта; информационная система; мультифрактал.
Библиографический список 1. Denning D. An Intrusion Detection Model // IEEE Transactions on Software Engineering.
– 1987. – Vol. SE-13, No. I. – P. 222-232.
2. Калуш Ю.А., Логинов В.М. Показатель Хёрста и его скрытые свойства // Сибирский журнал индустриальной математики. – 2002. – Т. 5. – Вып. 4. – С. 29-37.
3. Ляпунова Е.А., Петрова А.Н., Бродова И.Г., Наймарк О.Б., Соковиков М.А., Чудинов В.В., Уваров С.В. Исследование морфологии многомасштабных дефектных структур и локализации пластической деформации при пробивании мишеней из сплава А6061 // Письма в ЖЭТФ. – 2012. – Т. 38. – Вып. 1. – С. 13-20.
4. Шелухин О.И., Смольский С.М., Осин А.В. Самоподобие и фракталы. Телекоммуникаци-онные приложения. – М.: Физматлит, 2008. – 368 с.
5. Захаров В.С. Поиск детерминизма в наблюдаемых геолого-геофизических данных: анализ корреляционной размерности временных рядов // Современные процессы геологии: Сборник научных трудов. – М.: Научный мир, 2002. – C. 184-187.
6. Бабенко Л.К., Беспалов Д.А., Макаревич О.Б. Современные интеллектуальные пластико-вые карты. – М.: Гелиос АРВ, 2015. – 416 c.
7. Бабенко Л.К., Беспалов Д.А., Макаревич О.Б., Трубников Я.А. Программный комплекс для анализа уязвимостей современных микропроцессорных пластиковых карт // Мате-риалы конференции «Информационные технологии в управлении» (ИТУ-2014). – 2014. – С. 576-580.
8. Беспалов Д.А., Марченко Е.А., Трубников Я.А. Аппаратный комплекс для анализа устойчи-вости микропроцессорных систем к воздействиям по сторонним каналам // Информаци-онные технологии, системный анализ и управление (ИТСАиУ-2014): Сборник трудов XII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, г. Таган-рог, 18-19 декабря 2014 г. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2015. – Т. 1. – С. 90-94.
9. Babenko Ludmila, Makarevich Oleg, Bespalov Dmitry, Chesnokov Roman, Trubnikov Yaroslav. Instrumental System for Analysis of Information Systems Using Smart Cards Protection // SIN '14 Proceedings of the 7th International Conference on Security of Information and Networks. ACM New York, NY, USA ©2014. Glasgow, Scotland, UK – September 09-11, 2014. – 339 p.
10. Lopes R.; Betrouni N. Fractal and multifractal analysis: A review // Medical Image Analysis.
– 2009. – No. 13 (4). – P. 634-649.
11. Roberts A.J. and Cronin A. Unbiased estimation of multi-fractal dimensions of finite data sets // Physica A. – 1996. – Vol. 233. – P. 867-878.
12. Hollestelle G.; Burgers W.; Hartog J. Power analysis on smartcard algorithms using simulation. Eindhoven, University of Technology. 2004. 40.
13. Posadas A.N.D., Giménez D., Bittelli, M., Vaz C.M.P., Flury M. Multifractal Characterization of Soil Particle-Size Distributions // Soil Science Society of America Journal. – 2001. – Vol. 65 (5). – 1361 p.
14. Hassan M.K., Hassan M.Z., Pavel N.I. Scale-free network topology and multifractality in a weighted planar stochastic lattice // New Journal of Physics. 12: 093045.
15. Калуш Ю.А., Логинов В.М. Показатель Хёрста и его скрытые свойства // Сибирский журнал индустриальной математики. – 2002. – Т. 5. – Вып. 4. – С. 29-37.
16. Мандельброт Б.Б. Фракталы, случай и финансы. Регулярная и хаотическая динамика.
– Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 2004. – 256 с.
17. Falconer K. Fractal Geometry: Mathematical Foundations and Applications. – 3rd ed. Wiley. 2014. – 398 p.
18. Albert C. J. Luo. Toward Analytical Chaos in Nonlinear Systems. Wiley. 2014. – 268 p.
19. Robert Gilmore, Marc Lefranc. The Topology of Chaos: Alice in Stretch and Squeezeland.
– 2nd ed. Wiley. 2011. – 618 p.
20. Jianbo Gao, Yinhe Cao, Wen-wen Tung, Jing Hu. Multiscale Analysis of Complex Time Series: Integration of Chaos and Random Fractal Theory, and Beyond. 2007. – 368 p.

Comments are closed.