МОДЕЛЮВАННЯ ВІДМОВОСТІЙКОЇ КОНФІГУРАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНОГО СЕРЕДОВИЩА БАНКУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1395

Ключові слова:

відмовостійкість, внесення відмов, довірчий інтервал Вілсона, інформаційне середовище банку, коефіцієнт покриття, контрольований експеримент, моделювання, тестування

Анотація

Нормативні вимоги до операційної стійкості фінансового сектору визначають кількісні показники готовності критичних банківських сервісів, однак традиційна перевірка планів відновлення за принципом «успішно/неуспішно» не дає статистично обґрунтованої відповіді на питання, чи справді розгорнута конфігурація ці показники забезпечує. Коефіцієнт покриття відмов, тобто ймовірність того, що відмову буде виявлено й автоматично оброблено без переривання сервісу, у розрахунках готовності постулюється, але не вимірюється. У статті запропоновано метод експериментальної перевірки відмовостійкої конфігурації інформаційного середовища банку, що ґрунтується на контрольованому внесенні відмов у робоче середовище та інтервальному оцінюванні результатів. Показано, що програму випробувань доцільно формувати як проєкцію моделей аналізу ризиків – ранжування видів відмов за пріоритетним числом ризику та переліку захисних бар’єрів дерев відмов і подій, – завдяки чому кожна серія перевіряє окрему кількісну гіпотезу про конкретний механізм захисту, а її результат уточнює відповідний параметр моделі готовності. Формалізовано схему контрольованого експерименту, придатну для промислового банківського середовища: метрику усталеного стану, операційні означення моментів виявлення, локалізації та завершення перемикання, обмеження радіуса впливу пілотним контуром і критерій автоматичної дострокової зупинки. Методику статистичного опрацювання побудовано на довірчих інтервалах Вілсона та зведених оцінках для однотипних механізмів. Кількісно визначено потрібні обсяги випробувань і показано, що підтвердження покриття на рівні 0,99 потребує щонайменше 381 бездефектного прогону, що обґрунтовує автоматизацію внесення відмов. Метод апробовано на пілотному георозподіленому середовищі діючого банку: вісім серій загальним обсягом 261 прогін дали інтервальні оцінки покриття всіх ключових бар’єрів, виявили два приховані дефекти конфігурації, які не виводяться з аналітичних моделей, і показали, що ручне перемикання на резервний майданчик з медіаною 42 хв не відповідає нормативу часу відновлення найкритичнішого класу сервісів.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Regulation (EU) 2022/2554 of the European Parliament and of the Council of 14 December 2022 on digital operational resilience for the financial sector (DORA). (2022). Official Journal of the European Union, L 333, 1–79.

International Organization for Standardization. (2025). ISO/IEC 27031:2025. Information and communication technology readiness for business continuity (2nd ed.).

Національний банк України. (б. д.). Power Banking: спільна мережа банківських відділень, які працюють в умовах знеструмлення. https://power.bank.gov.ua

Rosenthal, C., & Jones, N. (2020). Chaos engineering: System resiliency in practice. O’Reilly Media.

Волочій, Б. Ю. (2004). Технологія моделювання алгоритмів поведінки інформаційних систем. Вид-во Національного університету «Львівська політехніка».

Озірковський, Л. Д. (2020). Розвиток теоретичних засад оцінювання показників функціональної безпечності радіоелектронних систем відповідального призначення [Дисертація доктора технічних наук, Національний університет «Львівська політехніка»].

Kharchenko, V., Ponochovnyi, Y., Ivanchenko, O., Fesenko, H., & Illiashenko, O. (2022). Combining Markov and semi-Markov modelling for assessing availability and cybersecurity of cloud and IoT systems. Cryptography, 6(3), Article 44. https://doi.org/10.3390/cryptography6030044

O’Neill, B. (2021). Mathematical properties and finite-population correction for the Wilson score interval. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.12464

Roskladka, A., & Kuzin, O. (2023). Analysis of equivalence groups in data backup methods of the banking information environment. In Information Technologies and Innovations (IT&I-2023) (pp. 254–256).

Кузін, О. М. (2024). Система моніторингу банківської інфраструктури. Смарт технології: промислова та цивільна інженерія, 2(15), 119–123.

Trivedi, K. S. (2002). Probability and statistics with reliability, queuing, and computer science applications (2nd ed.). John Wiley & Sons.

Brown, L. D., Cai, T. T., & DasGupta, A. (2001). Interval estimation for a binomial proportion. Statistical Science, 16(2), 101–133.

Basiri, A., Behnam, N., de Rooij, R., Hochstein, L., Kosewski, L., Reynolds, J., & Rosenthal, C. (2016). Chaos engineering. IEEE Software, 33(3), 35–41.

Oppenheimer, D., Ganapathi, A., & Patterson, D. A. (2003). Why do Internet services fail, and what can be done about it? In Proceedings of the 4th USENIX Symposium on Internet Technologies and Systems. USENIX Association.

Avizienis, A., Laprie, J.-C., Randell, B., & Landwehr, C. (2004). Basic concepts and taxonomy of dependable and secure computing. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 1(1), 11–33.

Downloads


Переглядів анотації: 0

Опубліковано

2026-10-26

Як цитувати

Роскладка, А., & Кузін, О. (2026). МОДЕЛЮВАННЯ ВІДМОВОСТІЙКОЇ КОНФІГУРАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНОГО СЕРЕДОВИЩА БАНКУ. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(35), 304–311. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1395