Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности

Исследование связано с проблемой повышения эффективности управления инцидентами информационной безопасности в инфокоммуникационных и социотехнических системах. Цель статьи – предложение нового подхода к управлению инцидентами на базе иммунокомпьютинга. Результатами исследования являются: выделенн...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2008
Main Author:	Гладыш, С.В.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Subjects:	Прикладные интеллектуальные системы
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6586
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности / С.В. Гладыш // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 123-130. — Бібліогр.: 20 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-6586
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-65862010-03-10T12:01:39Z Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности Гладыш, С.В. Прикладные интеллектуальные системы Исследование связано с проблемой повышения эффективности управления инцидентами информационной безопасности в инфокоммуникационных и социотехнических системах. Цель статьи – предложение нового подхода к управлению инцидентами на базе иммунокомпьютинга. Результатами исследования являются: выделенные целевые характеристики иммунной системы; обоснование подхода через метод индукции и обобщенную модель управления инцидентами; структура и функции иммунной мультиагентной системы управления инцидентами информационной безопасности. Дослідження пов’язане з проблемою підвищення ефективності керування інцидентами інформаційної безпеки в інфокомунікаційних та соціотехнічних системах. Мета статті – пропозиція нового підходу до керування інцидентами на базі імунокомп’ютингу. Результатами дослідження є: виділені цільові характеристики імунної системи; обґрунтування підходу через метод індукції та узагальнену модель керування інцидентами; структура й функції імунної мультиагентної системи керування інцидентами інформаційної безпеки. The research concerns efficiency improving of information security incidents management in infocommunication and socio-technical systems. The goal is to propose a new immunologically-inspired approach to incidents management. The results of the research are: the focused target properties of immune systems; the approach proof by the induction and the generalized model of incidents management; the structure and functions of an immune multi-agent system for information security incidents management. 2008 Article Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности / С.В. Гладыш // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 123-130. — Бібліогр.: 20 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6586 004.45, 004.89, 681.3 ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Прикладные интеллектуальные системы Прикладные интеллектуальные системы
spellingShingle	Прикладные интеллектуальные системы Прикладные интеллектуальные системы Гладыш, С.В. Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности
description	Исследование связано с проблемой повышения эффективности управления инцидентами информационной безопасности в инфокоммуникационных и социотехнических системах. Цель статьи – предложение нового подхода к управлению инцидентами на базе иммунокомпьютинга. Результатами исследования являются: выделенные целевые характеристики иммунной системы; обоснование подхода через метод индукции и обобщенную модель управления инцидентами; структура и функции иммунной мультиагентной системы управления инцидентами информационной безопасности.
format	Article
author	Гладыш, С.В.
author_facet	Гладыш, С.В.
author_sort	Гладыш, С.В.
title	Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности
title_short	Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности
title_full	Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности
title_fullStr	Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности
title_full_unstemmed	Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности
title_sort	иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2008
topic_facet	Прикладные интеллектуальные системы
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6586
citation_txt	Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности / С.В. Гладыш // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 123-130. — Бібліогр.: 20 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT gladyšsv immunokompʹûtingvupravleniiincidentamiinformacionnojbezopasnosti
first_indexed	2025-07-02T09:28:41Z
last_indexed	2025-07-02T09:28:41Z
_version_	1836526884864655360
fulltext	«Штучний інтелект» 1’2008 123 3Г УДК 004.45, 004.89, 681.3 С.В. Гладыш Одесская национальная академия связи, г. Одесса, Украина sgladex@ya.ru Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности Исследование связано с проблемой повышения эффективности управления инцидентами информационной безопасности в инфокоммуникационных и социотехнических системах. Цель статьи – предложение нового подхода к управлению инцидентами на базе иммунокомпьютинга. Результатами исследования являются: выделенные целевые характеристики иммунной системы; обоснование подхода через метод индукции и обобщенную модель управления инцидентами; структура и функции иммунной мультиагентной системы управления инцидентами информационной безопасности. Введение Ощутимым проявлением проблемы инфомационной безопасности (ИБ) является факт наличия зарегистрированных и возникновения новых инцидентов. Причем наблюдаемый с 1998 г. по настоящее время рост числа инцидентов ИБ [1], заставляет задуматься о поиске новых, кардинальных, более эффективных и, возможно, нестандартных путей решения задачи управления инцидентами ИБ. Начиная с 70-х гг. ХХ века были созданы и продолжают совершенствоваться теоретические исследования [2], [3], объясняющие естественные принципы и механизмы, лежащие в основе иммунитета, а также их математические модели [4], [5]. В журнале «Искусственный интеллект» была статья [6], посвященная одной из таких моделей. Хотя вследствие некоторых пробелов в понимании механизмов имунного ответа и межклеточных взаимодействий на сегодня отсутствует единая теория иммунитета, тем не менее теоретические предпосылки биофизических и медицинских исследований послужили толчком к возникновению нового направления в информатике – иммунокомпьютинга. Это дало возможность синтезировать прототипы искусственных иммунных систем (ИИС) для практических приложений [7]. Одним из активно исследуемых приложений ИИС явлется защита информации, где естественная иммунная система (ИС) рассматривается как источник идей и методов решения задач ИБ. Опираясь на [5] и сделав поиск по ряду научных порталов Internet, на сегодня можно выделить два общих поднаправления исследований ИИС для ИБ: 1) иммунные системы обнаружения вторжений, на базе алгоритма отрицательного отбора; 2) иммунные системы распознавания новых компьютерных вирусов. Однако нерешенными остаются вопросы применения иммунного подхода для автоматизации и интеллектуализации процессов управления инцидентами ИБ. Целью настоящего исследования является предложение нового подхода к управлению инцидентами ИБ, построенного по принципу биоаналогии на базе ИИС. Задачи, решаемые в исследовании: обоснование междисциплинарного подхода к управлению инцидентами; построение обобщенной модели управления инцидентами; определение требований и функций управления инцидентами ИБ; синтез структуры ИИС для управления инцидентами ИБ. Гладыш С.В. «Искусственный интеллект» 1’2008 124 3Г Методы исследования: метод индукции (общенаучное обобщение), теория систем, эволюционный подход, интеллектуальная обработка данных, иммунокомпьютинг, агентно-ориентированный подход (мультиагентные системы). Парадигма искусственной иммунной системы Согласно [8] все биологические системы на уровне клеток и молекул могут рассматриваться как системы обработки информации. Но только нервная и иммунная системы обладают исключительными способностями к интеллектуальной обработке информации, включая механизмы распознавания, идентификации, принятия решений в условиях неопределенности, обучения и ассоциативной памяти [5]. По мнению некоторых ученых [4] ИС у позвоночных животных сложнее, чем нервная система. ИС представляет собой высокопараллельную распределённую децентрализованную систему временных коллективов клеток (В-, Т-лимфоцитов, макрофагов, фагоцитов, лимфокинов и др. [3]), способную к адаптивной интеллектуальной обработке инфор- мации [4]. На данном этапе исследования ограничимся лишь рассмотрением основной способности ИС [7]: распознавать как своих или чужих огромное количество молекулярных структур – антигенов с дальнейшей их классификацией и стимуляцией соответствующих защитных механизмов. При этом результатом распознавания является обучение и формирование памяти к антигену. Знания о схожих антигенах используются при реакции на новые инфекции. Так ИС создает, совершенствует и использует знания об окружающем мире. Реакция на антиген может происходить не только на уровне отдельных распознающих единиц, но и на общесистемном уровне (в зави- симости от уровня серьезности и способа проникновения инфекции [3]). Локальные взаимодействия определяют и реализуют глобальную иммунную реакцию, что в совокупности с непрерывной изменчивостью и адаптивностью иммунной памяти к частоте и силе антигенных сигналов является примером эффективной защиты при ограниченных ресурсах. Подчеркнем аналогию функций естественной ИС с основными функциями, которые должна выполнять система управления инцидентами ИБ: − регистрация, выявление и оценка серьезности событий, имеющих признаки инцидента, на ранних стадиях их реализации, сбор доказательств (улик) для последующего расследования; − идентификация инцидента на основе оперативного анализа доказательств, принятие решения в условиях не полной определенности имеющейся информации и при необходимости генерация сигнала тревоги; − обработка и устранение последствий инцидента путем введения в действие соответствующих ресурсов безопасности. Обоснование междисциплинарного подхода Междисциплинарный подход к решению задачи управления инцидентами (ИБ) обоснуем методом индукции через сопоставление и обобщение фактов возникновения инцидентов информационных процессов, которые имеют место в системах самой разной природы от инфокоммуникационных (ИКС) и социотехнических (СТС) до биологических [8-14]. Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности «Штучний інтелект» 1’2008 125 3Г По последним представлениям ряда различных научных направлений, таких, как социотехническая инженерия ИБ в СТС [9], защита и оценка информации в ИКС [10], теория информации [11], теоретическая физика [12], математическая биофизика и биоинформатика [8], эволюционная теория, коэволюция и ноосферогенез [13], [14] – информация, вещество и энергия составляют основу всех наблюдаемых процессов в системах самых различных уровней. К такому же заключению более 100 лет назад пришел Менделеев [15], ставя при этом именно информационные процессы на первом месте. В подтверждение этому в исследовании [16] формально доказано, что информационное обеспечение в любой системе, которая имеет цель, является важнейшим условием эффективного функционированиия. Иммунокомпьютинг применительно к управлению инцидентами ИБ в ИКС и СТС будем реализовывать с учетом постулатов эволюционной теории [13], [14]: − целесообразность: «выживают» лишь те ИКС/СТС, которые в наибольшей степени соответствуют ситуации, то есть приспосабливаются к инцидентам; − адаптация: архитектура комплексной системы информационной безопасности (КСИБ) должна позволять динамически адаптироваться к новым инцидентам; − самоорганизация: процесс эволюции ИКС/СТС приводит к непрерывному совер- шенствованию ее структуры в связи с перераспределением ресурсов. Проведем междисциплинарную декомпозицию свойства безопасности абстракт- ной системы и взаимосвязанных с ним понятий, а также процессов управления и обработки инцидентов для следующих типов (уровней) систем: биологических, ИКС, СТС. Задача управления инцидентами в абстрактной системе является недостаточно формализованной и недоопределенной с точки зрения четкой структуры терминов ввиду недостаточной разработки более общей (по сравнению с классической) теории систем. Применив аппарат теории систем, получим следующую цепочку определений. Под системой будем понимать целое, составленное из множества элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующие определенную целостность, единство. Вследствие закона эволюционного выживания именно внешние вызовы и угрозы безопасности являются причиной образования систем, ограждающих входящие в их состав элементы от угроз различного характера. С позиции междисциплинарного подхода под безопасностью будем понимать состояние защищенности системы от внешних и внутренних угроз. Угроза безопас- ности – совокупность условий, факторов, создающих опасность для системы (риск не превышает допустимый уровень). Состояние – мгновенное отражение системы, определяемое через характеристики входных воздействий, выходных сигналов и ее элементов. Поведение – способность системы переходить из одного состояния в другое. Равновесие (гомеостаз) – способность системы в отсутствии внешних возмущающих воздействий сохранять свое состояние сколь угодно долго. Инцидент – событие, состоящее в реализации угрозы и выходе системы из состояния равновесия. Устойчивость – способность системы возвращаться в состояние равновесия после инцидента. Процесс управления инцидентами – процесс регистрации информации о состоянии безопасности и равновесия (гомеостаза) системы, передача ее в пункты накопления и переработки, анализ поступающей, накопленной и справочной информации, принятие решения о реагировании на основе выполненного анализа, выработка соответствующего управляющего воздействия и доведение его до объекта управления (обработка инцидента). Гладыш С.В. «Искусственный интеллект» 1’2008 126 3Г Обобщенная модель управления инцидентами Применяя формализм теории систем [18], построим обобщенные модели систем, соответствующие типам (уровням). 1. Для биологических систем: ( )RPFCEVMBECGNBioSys ,,,,,= , (1) где GN – генетическое начало; EC – условия существования; MB – метаболизм; EV – эволюция; FC – функционирование; RP – репродукция. 2. Для инфокоммуникационных систем: ( )SVQSCNTRENIRICSys ,,,,,= , (2) где IR – информационные ресурсы; EN – среда; TR – телекоммуникационные ресурсы; СN – контроль, эксплуатация, проектирование; QS – качество; SV – надежность. 3. Для социотехнических систем: ( )EDEFMNEXRORISTSys ,,,,,= , (3) где RI – внутренние ресурсы; RO – внешние ресурсы; EX – исполнители; MN – менеджмент, реинжиниринг; EF – эффекты; ED – образование, передача знаний. Параметры GN, IR, RI представляют собой «входные сигналы» каждой из систем: EC, EN, RO – непредсказуемые «помехи» (внешние факторы и угрозы); MB, TR, EX – «операторы преобразования» (внутренние процессы); EV, CN, MN – «обратная связь» (процессы внутреннего развития и самоорганизации); FC, QS, EF – «сигнал на выходе» каждой из систем (критерии эффективности, «целевые» процессы); RP, SV, ED – «замыкание цикла» (воспроизводство, обеспечение перехода к следую- щим эпохам жизни систем, «новый виток спирали»). Можно отметить параллели между параметрами моделей каждой из систем. Это подтверждает справедливость предложенного академиком Н.Н. Моисеевым «организмического подхода» [13], [14] к развитию природы и общества. Почти об этом же речь идет в исследованиях [18], [19], где показано, что проблема защиты информации с точки зрения онтологии предметной области и метамоделей представления знаний структурно подобна проблеме защиты биологических организмов от патогенных факторов. Развивая применительно к цели настоящего исследования принцип биоаналогии и согласно метафоре «организмического подхода», система управления инцидентами ИБ, включая подсистему выявления вторжений (IDS) в рамках комплексной системы информационной безопасности (КСИБ) в ИКС или СТС, должна играть ту же роль, что и иммунная система (ИС) в живом организме (у позвоночных). Применительно к управлению инцидентами ИБ это должно означать переход от «механицизма» к биологической аналогии, когда ИТС понимается как разви- вающаяся система, рассматриваемая сквозь призму эволюционной теории. Теперь построим обобщенную модель системы управления инцидентами: ( )SYNTMSTIRSTRSARSAGTDMFSYXKBSCRISECINCIMSys ,,,,,,,,,,,,,,= , (4) где INC –управление инцидентами (проблема); SEC – безопасность (цель); CRI – критерии оценки состояния безопасности; Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности «Штучний інтелект» 1’2008 127 3Г KBS – база знаний об инцидентах; X – входные воздействия; Y – реакция на инцидент; S – состояния системы; DMF – функция принятия решений (реагирования); AGT – агенты; ARS – ресурсы ИБ, доступные агентам; TRS – пробные наборы ресурсов; IRS – инцидентно-ориентированные наборы ресурсов; MST – стратегия управления инцидентами; T – время; SYN – самоорганизация. Подробнее поясним некоторые введенные понятия: AGT – множество программно реализованных мобильных интеллектуальных агентов; ARS – агентно-ориентированный набор ресурсов безопасности, то есть множество всех доступных для агентов ресурсов безопасности; IRS – инцидентно-ориентированный набор ресурсов безопасности, то есть под- множество ресурсов, которыми располагают агенты и которое в совокупности является достаточным для эффективного реагирования на конкретный тип инцидента; TRS – пробный (тестовый) набор ресурсов безопасности, то есть подмножество ресурсов, которые отбираются для имитационного моделирования, прогноза и адаптации к неизвестному типу инцидента. DMF – функция, которая включает два подэтапа: принятие решения о включении элемента ARS в набор TRS и затем на основании первого подэтапа – принятие решения о включении элемента ARS в набор IRS. Иммунная система управления инцидентами ИБ Непременным свойством любой системы является наличие структуры, которая представляет собой построение системы, отражающее наиболее существенные взаимосвязи между элементами и их группами (подсистемами), которые мало меняются при изменениях в системе и обеспечивают устойчивое существование системы и ее основных свойств. В сетевой и организационной архитектуре ИКС/СТС выделим подсистему автоматизированного управления инцидентами ИБ (рис. 1). Рисунок 1 – Структура иммунной мультиагентной системы управления инцидентами ИБ Гладыш С.В. «Искусственный интеллект» 1’2008 128 3Г Будем проектировать данную систему, используя иммуно-мультиагентную технологию [19]. Рассмотрим 4 класса агентов (рис. 2): агенты-детекторы; агенты- идентификаторы; агенты-координаторы; агенты-реакторы. Рисунок 2 – Цикл и функции управления инцидентами посредством ИИС Агенты-детекторы соответствуют макрофагам и другим антиген-презентирующим клеткам, которые выставляют частицы антигена на своей поверхности, привлекая внимание В-лимфоцитов для распознавания. Агенты-идентификаторы соответст- вуют В-лимфоцитам, которые распознают антиген и заранее подвергались «отрицательному отбору» в тимусе. Агенты-координаторы соответствуют лимфокинам, выделяемым Т-лимфоцитами для активации В-лимфоцитов. Агенты-реакторы соответствуют фагоцитам, имеющим антитела для уничтожения антигена. Выделим следующие этапы управления инцидентами с помощью ИИС: 1) индикация агентами-детекторами любой подозрительной активности; 2) распознавание агентами-идентификаторами ненормальной активности как определенного типа инцидента при условии нахождения в базе знаний соответст- вующей сигнатуры или выявление аномалии по отношению к эталону поведения; 3) получение подсистемой реагирования сигнала от IDS об идентифи- цированном известном или неизвестном инциденте; 4) идентификация атакующего набора угроз инцидента при условии наличия в базе знаний корреляции между характеристиками полученного сигнала об инци- денте и записями о наборах атакующих угроз; 5) формирование тестовых наборов механизмов защиты согласно алгоритму, который генерируется базой знаний; 6) имитационное моделирование эффективности перекрытия тестовым набором механизмов защиты – набора атакующих угроз конкретного идентифицированного инцидента; 7) принятие решения относительно выбора инцидентно-ориентированного набора механизмов защиты; 8) выдача подсистемой обработки управляющего сигнала агентам-реакторам относительно обработки инцидента с помощью инцидентно-ориентированного набора механизмов защиты; Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности «Штучний інтелект» 1’2008 129 3Г 9) самоорганизация и оценка подсистемой обратной связи и агентами- детекторами эффективности использования инцидентно-ориентированного набора механизмов защиты, пополнение баз знаний новым опытом, расследование и анализ инцидента, выработка управляющего сигнала относительно превентивных действий. Для того, чтобы составить единый организм, агенты должны обеспечивать гомеостатическое регулирование ИКС/СТС в целом. Под гомеостатическим регули- рованием понимается управление инцидентами, поддерживающее целевые характеристики ИКС/СТС, в пределах, обеспечивающих ее безопасность, качество, надёжность и живучесть. Выводы В ходе исследования были получены новые научно-теоретические результаты: впервые предложен, логически обоснован и математически формализован иммун- ный подход к интеллектуальному управлению инцидентами ИБ в ИКС и СТС, построена обобщенная модель управления инцидентами. Показана практическая целесообразность и прикладное значение полученных результатов на примере разработки прототипа структуры и функций иммунной системы управления инцидентами ИБ на базе агентно-ориентированного подхода к построению рас- пределенных программных систем. Данный подход обеспечивает динамическое адаптивное управление при возникновении новых инцидентов. Применение ИИС в автоматизации и интеллектуализации управления инцидентами ИБ может позволить достичь качественно нового уровня обеспечения и управления ИБ в ИКС и СТС. Литература 1. Howard J. An Analysis of Security Incidents in the Internet. – CERT/CC, 2000. 2. Jerne N.K. The immune system // Sci. Am. – 1973. – Vol. 229, № 1. – P. 52-60. 3. Петров Р.В. Иммунология. – М.: Медицина, 1987. – 416 с. 4. Perelson A.S. Immune network theory // Immunol. Rev. – 1989. – Vol. 10. – P. 5-36. 5. Марчук Г.И. Математические модели в иммунологии. Вычислительные методы и эксперименты. – М.: Наука, 1991. – 304 с. 6. Марценюк В.П. Исследование характеристик нелинейной динамики и хаоса в модели противоопухолевого иммунитета // Искусственный интеллект. – 2004. – № 3. 7. Искусственные иммунные системы и их применение: Пер. с англ. / Под ред. Д. Дасгупты. – М.: Физматлит, 2006. – 344 с. 8. Романовский Ю.М., Степанова Н.В., Чернавский Д.С. Математическая биофизика. – М.: Наука, 1984. 9. Остапенко Г.А. Информационные операции и атаки в социотехнических системах. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 134 с. 10. Бугров Ю.Г. Системные основы оценивания и защиты информации. – Воронеж: ВГТУ, 2005. – 354 с. 11. Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации). – 2-е изд. – М.: Эдиториал УРСС, 2004. – 288 с. 12. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам: Пер. с англ. – М.: Мир, 1991. – 240 с. 13. Моисеев Н.Н. Универсальный эволюционизм и коэволюция // Природа. – 1989. – № 4. – С. 3-8. 14. Моисеев Н.Н. Коэволюция природы и общества. Пути ноосферогенеза // Экология и жизнь. – 1997. – № 2. 15. Менделеев Д.И. Заветные мысли. – М.: Мысль, 1995. – 414 с. 16. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах: Пер. с англ. – М.: Сов. радио, 1974. – 272 с. Гладыш С.В. «Искусственный интеллект» 1’2008 130 3Г 17. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / Борисов В.В., Бычков И.А., Дементьев А.В., Соловьев А.П., Федулов А.С. – М.: Горячая линия – Телеком, 2002. 18. Гладыш С.В. Применение принципа биоаналогии для синтеза систем интеллектуального управления безопасностью телекоммуникаций // Правовое, нормативное и метрологическое обеспечение системы защиты информации в Украине. – 2006. – № 13. – С. 57-63. 19. Гладыш С.В. Принцип биологической и медицинской аналогии в моделях представления знаний систем интеллектуального управления безопасностью телекоммуникаций // Сб. матер. IV Меж- дунар. науч.-практ. конфер. «Информационные технологии и кибернетика на службе здраво- охранения». – Днепропетровск: ИТМ. – 2006. – С. 21-24. 20. Gladysh S.V. A multi-agent immune approach to information security assurance in telecommunications // Cб. матер. IV Междунар. науч.-техн. конфер. «Мир информации и телекоммуникаций – 2007». – Киев: ГУИКТ. – 2007. – С. 113. С.В. Гладиш Імунокомп’ютинг в керуванні інцидентами інформаційної безпеки Дослідження пов’язане з проблемою підвищення ефективності керування інцидентами інформаційної безпеки в інфокомунікаційних та соціотехнічних системах. Мета статті – пропозиція нового підходу до керування інцидентами на базі імунокомп’ютингу. Результатами дослідження є: виділені цільові характеристики імунної системи; обґрунтування підходу через метод індукції та узагальнену модель керування інцидентами; структура й функції імунної мультиагентної системи керування інцидентами інформаційної безпеки. S.V. Gladysh Immunocomputing in Information Security Incident Management The research concerns efficiency improving of information security incidents management in infocommunication and socio-technical systems. The goal is to propose a new immunologically-inspired approach to incidents management. The results of the research are: the focused target properties of immune systems; the approach proof by the induction and the generalized model of incidents management; the structure and functions of an immune multi-agent system for information security incidents management. Статья поступила в редакцию 25.12.2007.

Иммунокомпьютинг в управлении инцидентами информационной безопасности

Institution

Similar Items