МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ПРІОРИТЕЗАЦІЇ ВІДНОВЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ПІСЛЯ ІНЦИДЕНТІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ В ПРОЦЕСАХ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НЕПЕРЕРВНОСТІ БІЗНЕСУ

Марія Стадник; Дмитро Тимощук; Марина Деркач

doi:10.28925/2663-4023.2026.35.1453

Автор(и)

Марія Стадник Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя https://orcid.org/0000-0002-0287-2254
Дмитро Тимощук Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя https://orcid.org/0000-0003-0246-2236
Марина Деркач Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя https://orcid.org/0000-0001-8977-2776

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.35.1453

Ключові слова:

інформаційна безпека, інциденти інформаційної безпеки, неперервність бізнесу, відновлення інформаційних систем, управління ІТ-проєктами, календарне планування проєктів, пріоритезація відновлення, математична оптимізація, змішаночислове лінійне програмування, RTO, ресурсні обмеження, безпекові перевірки

Анотація

У статті досліджено та формалізовано задачу оптимального планування робіт із відновлення інформаційних систем і пов’язаних безпекових перевірок після інцидентів інформаційної безпеки в межах процесів забезпечення неперервності бізнесу з урахуванням технологічних залежностей, обмеженості ресурсів і цільових показників часу відновлення (RTO). Обґрунтовано доцільність застосування математичних методів оптимізації для визначення пріоритетів відновлення з урахуванням бізнес-критичності систем, часових характеристик і вимог інформаційної безпеки. Проаналізовано наявні підходи до планування відновлення та визначено необхідність комплексного врахування ресурсних обмежень, технологічних залежностей і безпекових перевірок. Запропоновано математичну модель на основі змішаночислового лінійного програмування, спрямовану на мінімізацію зваженої тривалості простою інформаційних систем і штрафів за перевищення RTO. Особливістю моделі є розмежування технічного відновлення та безпекової перевірки як взаємопов’язаних операцій з їх спільною оптимізацією, що дозволяє визначати момент безпечного повернення систем до експлуатації. Розроблено алгоритм формування оптимального плану з урахуванням доступності ресурсів і технологічних залежностей. Проведено обчислювальний експеримент на прикладі шести взаємозалежних інформаційних систем. Встановлено зменшення значення цільової функції на 1,14 % порівняно з евристичними стратегіями RTO-first та Criticality-first. Абляційний експеримент показав зниження значення цільової функції на 42,89 % порівняно з реалізованим двоетапним підходом та скорочення кількості систем із порушеним RTO з чотирьох до однієї. Аналіз чутливості підтвердив суттєвий вплив доступності ресурсів і тривалості безпекових перевірок на характеристики відновлення. Практичне значення результатів полягає в можливості використання моделі для обґрунтування пріоритетів відновлення інформаційних систем, раціонального розподілу обмежених ресурсів і підтримки управлінських рішень у процесах забезпечення неперервності бізнесу.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Järveläinen, J. (2013). IT incidents and business impacts: Validating a framework for continuity management in information systems. International Journal of Information Management, 33(3), 583–590. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.03.001

Niemimaa, M., Järveläinen, J., Heikkilä, M., & Heikkilä, J. (2019). Business continuity of business models: Evaluating the resilience of business models for contingencies. International Journal of Information Management, 49, 208–216. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.04.010

Järveläinen, J. (2012). Information security and business continuity management in interorganizational IT relationships. Information Management & Computer Security, 20(5), 332–349. https://doi.org/10.1108/09685221211286511

Stamenkov, G. (2022). Layered business continuity and disaster recovery model. Continuity & Resilience Review. https://doi.org/10.1108/crr-05-2022-0008

AlHidaifi, S. M., Asghar, M. R., & Ansari, I. S. (2024). Towards a cyber resilience quantification framework (CRQF) for IT infrastructure. Computer Networks, 110446. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110446

Dupont, B., Shearing, C., Bernier, M., & Leukfeldt, R. (2023). The tensions of cyber-resilience: from sensemaking to practice. Computers & Security, 103372. https://doi.org/10.1016/j.cose.2023.103372

Chiu, C. Y. (2026). From backup restoration to Minimum Viable Factory Recovery: A systematization of ransomware recovery in manufacturing systems. International Journal of Critical Infrastructure Protection, 54, 100882. https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2026.100882

Liu, L., Sajid, Z., Kravaris, C., & Khan, F. (2025). RESPONSE- a Resilient Framework to Manage Cyber-attacks on Cyber-physical Process Systems. Digital Chemical Engineering, 100238. https://doi.org/10.1016/j.dche.2025.100238

Almoghathawi, Y., Barker, K., & Albert, L. A. (2019). Resilience-driven restoration model for interdependent infrastructure networks. Reliability Engineering & System Safety, 185, 12–23. https://doi.org/10.1016/j.ress.2018.12.006

Zhou, J., Coit, D. W., Felder, F. A., & Wang, D. (2021). Resiliency-based restoration optimization for dependent network systems against cascading failures. Reliability Engineering & System Safety, 207, 107383. https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107383

Almoghathawi, Y., Selim, S., & Barker, K. (2022). Community Structure Recovery Optimization for Partial Disruption, Functionality, and Restoration in Interdependent Networks. Reliability Engineering & System Safety, 108853. https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108853

Xu, M., Li, G., & Chen, A. (2023). Resilience-driven post-disaster restoration of interdependent infrastructure systems under different decision-making environments. Reliability Engineering & System Safety, 109599. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109599

Rangrazjeddi, A., González, A. D., & Barker, K. (2024). Game‐theoretic algorithm for interdependent infrastructure network restoration in a decentralized environment. Risk Analysis. https://doi.org/10.1111/risa.14269

Garay-Sianca, A., & Nurre Pinkley, S. G. (2021). Interdependent integrated network design and scheduling problems with movement of machines. European Journal of Operational Research, 289(1), 297–327. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.07.013

Li, Y.-l., Lin, J., Li, G.-j., Liu, B.-s., & Wang, C. (2020). Restoration of Interdependent Critical Infrastructure Network: A Model for Joint Optimization of Scheduling and Routing. In Construction Research Congress 2020. American Society of Civil Engineers. https://doi.org/10.1061/9780784482858.001

Hartmann, S., & Briskorn, D. (2021). An updated survey of variants and extensions of the resource-constrained project scheduling problem. European Journal of Operational Research. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.05.004