ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МОДЕЛІ ОЦІНКИ РИЗИКІВ КІБЕРБЕЗПЕКИ В РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО ПІДХОДУ

Анотація

У сучасних умовах функціонування інформаційних систем, стрімке зростання масштабів, складності та розподіленості обчислювальних ресурсів стає однією з визначальних тенденцій розвитку цифрової інфраструктури. В рамках широкого впровадження складних багатокомпонентних інформаційних систем, які мають розподілений характер і містять велику кількість вузлів, а також суттєвого зростання кількості та складності кіберзагроз, орієнтованих на масштабовані системи — ризики кібербезпеки слід розглядати як ключовий фактор стратегічного планування бізнес-процесів. Регулярний аналіз та оцінка ризиків кібербезпеки дозволяє визначити необхідну і достатню сукупність засобів захисту інформації, нормативно-правових та організаційних механізмів щодо зниження загроз ІБ, та забезпечує процес побудови максимально ефективної архітектури комплексної системи менеджменту інформаційної безпеки. Існуючий інструментарій та сучасні методології оцінки, що в переважній більшості носять концептуальний характер та засновані на статистичних підходах, є малоефетивними в умовах аналізу великих обсягів високорозмірних гетерогенних даних та метрик розподілених систем. Стаття зосереджується на аналізі сучасних трендів та існуючих підходів до оцінювання ризиків кібербезпеки у розподілених інформаційних системах. Розглянуто важливість процесу управління ризиками в контексті забезпечення інформаційної безпеки та описано основні принципи інтелектуальної оцінки ризиків у розподіленому середовищі на основі нейромережевого підходу. У дослідженні представлено динамічну та комплексну модель оцінки кіберризиків у розподілених інформаційних системах на основі архітектури глибокої нейронної мережі та кількох методів її оптимізації, що забезпечує достатньо високу точність та надійність оцінки ризиків в умовах аналізу великих масивів гетерогенних вхідних даних.