Найти

Результаты поиска

• ОЦЕНКА ИНФРАСТРУКТУРНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ СУБЪЕКТА КРИТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ПРИ ДЕСТРУКТИВНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЯХ

  Е. А. Максимова , Н.П. Садовникова

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  C принятием №187 ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструкту-
  ры», реализация которого на практике не возможна без комплексной оценки информационной
  безопасности (ИБ) субъектов критической информационной инфраструктуры (СКИИ). Одна-
  ко, существующие в настоящее время руководящие документы регуляторов не рассматривают
  СКИИ с точки зрения системного подхода, не учитывается инфраструктурная составляющая
  СКИИ при построении системы защиты информации. В это же время, оценка ИБ СКИИ без
  учета влияния на состояния и поведение системы возникающих в системе межобъектных и
  межсубъетных связей приводит к погрешности оценки, так как сама система при определен-
  ных условиях может генерировать деструктивизм инфраструктурного характера. Таким об-
  разом, погрешность в оценке ИБ СКИИ возникает за счет не учета показателя неспособности
  СКИИ реализовывать свой функционал в полном объеме под воздействием рисков инфраструк-
  турного характера, т.е. инфраструктурного деструктивизма. С точки зрения теории устой-
  чивости, данный показатель можно соотнести с категорией «инфраструктурная устойчи-
  вость СКИИ». Предлагаемая авторами исследования модель оценки инфраструктурной устой-
  чивости (ИУ) СКИИ представлена 1) с использованием аппарата когнитивного моделирования,
  2) с использованием аппарата теории надежности технических систем. В рамках когнитивно-
  го моделирования, значение концептов задается экспертно. В представленном исследовании для
  данной оценки предложено использовать аппарат логико-вероятностного моделирования, пу-
  тем четкой структуризации системы – СКИИ. Таким образом, оценка инфраструктурной
  устойчивости СКИИ характеризуется возможностью оценивания вероятности безотказной
  работы объектов КИИ и предотвращения сбоев в функционировании сфер КИИ, что гаранти-
  рует стабильность и требуемый уровень ИБ. Проблема оценки ИУ в данном случае приобрета-
  ет ключевой характер при комплексной оценке ИБ СКИИ.

• АЛГОРИТМ КОНТЕКСТУАЛЬНОЙ ВАЛИДАЦИИ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ (IOB) ДЛЯ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ СКРЫТЫХ АТАК В АСУ ТП

  Е. С. Абрамов , Н.Е. Белов , Г. Е. Веселов

  6-20

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Рассматривается актуальная проблема обеспечения информационной безопасности критической информационной инфраструктуры (КИИ) в условиях качественной эволюции киберугроз и массового перехода злоумышленников к скрытым атакам типа «Living-off-the-Land» (LotL). Ввиду того, что подобные атаки реализуются через легитимные инструменты администрирования, классические индикаторы компрометации (IOC) теряют свою эффективность, а традиционные системы мониторинга генерируют избыточное количество ложных тревог, провоцируя эффект «усталости от алертов». Для решения данной проблемы в работе предложена методика контекстуальной валидации поведенческих индикаторов (IOB) в сетях АСУ ТП. Основным научным результатом является разработанный алгоритм «обратного обогащения», который использует детерминированную природу технологического процесса в качестве строгого априорного фильтра. Алгоритм осуществляет верификацию каждого управляющего воздействия путём прогнозирования следующего состояния системы с помощью математической модели в пространстве состояний и проверки его принадлежности к формализованному множеству безопасных значений . Дополнительно учитывается организационный контекст , включающий регламенты смен и окна техобслуживания. В отличие от вероятностных подходов машинного обучения, данный метод даёт строгий бинарный критерий допустимости команды. Эффективность предложенного подхода подтверждена результатами моделирования на базе верифицированного датасета академического стенда водоочистки SWaT. Внедрение физического и организационного фильтров позволило снизить коэффициент ложных срабатываний (FPRR) на 97,7 % и успешно выявить 1021 из 1035 внедрённых скрытых деструктивных воздействий. Вычислительная задержка алгоритма составила в среднем 1,4 мс, что полностью удовлетворяет строгим требованиям систем реального времени. Предложенный метод не требует замены устаревшего оборудования и обеспечивает точную атрибуцию киберинцидентов на основе законов физики производственного цикла