РОЗРОБКА БАЙЄСІВСЬКИХ МЕРЕЖ ДЛЯ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПІД ЧАС АНАЛІЗУ ВНУТРІШНІХ КІБЕРЗАГРОЗ

Анотація

Сьогодні хмарні обчислення стали важливою технологічною парадигмою, що набула широкого впровадження в діяльності сучасних організацій, у тому числі в Україні. Перехід до хмарних сервісів (ХС) дозволяє компаніям підвищити ефективність, гнучкість та конкурентоспроможність, а також оптимізувати операційні витрати та ризики, пов'язані з інформаційною безпекою (ІБ). Хмарні технології забезпечують доступність, масштабованість та надійність корпоративних програмних додатків і систем, що сприяє їх широкому застосуванню в сучасному бізнес-середовищі. Разом з тим, використання ХС породжує нові виклики та загрози ІБ, серед яких чільне місце займають внутрішні порушники. Внутрішні загрози ІБ можуть становити найбільшу небезпеку для компаній. Це можуть бути як навмисні дії з боку нелояльних співробітників, так і ненавмисні помилки чесних працівників. Внутрішні порушники можуть мати прямий доступ до конфіденційної інформації та систем, що ускладнює виявлення та протидію цим загрозам. Ефективне управління ризиками внутрішніх загроз вимагає комплексного підходу, що включає технічні, організаційні та кадрові заходи безпеки. Ця робота є спробою розробки методу раннього виявлення таких порушників, що базується на застосуванні мереж Байєса. Запропонована в дослідженні класифікація внутрішніх порушників та визначені індикатори їх активності становлять новий підхід до аналізу та виявлення загроз ІБ в хмарному середовищі. Реалізація моделі, що навчається, мовою Python і GeNIe Modeler демонструє можливість створення ефективних засобів виявлення порушників, які можуть доповнити наявні DLP-системи. Застосування сучасних інструментів розробки та моделювання робить цю роботу актуальною та інноваційною в галузі захисту хмарних сервісів від внутрішніх загроз інформаційної безпеки. Подальші дослідження передбачають деталізацію запропонованого методу, а також аналіз інших математичних підходів, що можуть бути використані для вирішення поставленого завдання, з оцінкою результатів їх застосування.