Дисертації (ІБ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Предиктивна аналітика із застосуванням трансформер-архітектури в задачах кібербезпеки(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Фегер, Анатолій Петрович; Ланде, Дмитро ВолодимировичФегер А. П. Предиктивна аналітика із застосуванням трансформерархітектури в задачах кібербезпеки – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 – Інформаційні технології за спеціальністю 125 – Кібербезпека, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Традиційний реактивний підхід до кібербезпеки, що зосереджується на реагуванні після інцидентів, уже не забезпечує належного захисту критичних систем. Це зумовлює перехід до проактивної кібербезпеки та розвитку методів прогнозування загроз, які дозволяють передбачати атаки й діяти завчасно. Такий підхід спирається на життєвий цикл розвідки загроз (Threat Intelligence Lifecycle), де ключову роль відіграє аналітична обробка, зокрема розвідка з відкритих джерел (OSINT). Водночас саме перетворення OSINT-даних на прогнозні оцінки кіберактивності залишається найменш формалізованими і найбільш залежним від експертної думки. Прогнозування кіберактивності на основі OSINT-даних є складною науковою задачею через специфічні характеристики предметної області. По-перше, такі часові ряди характеризуються вираженою нестаціонарністю та частими режимними зламами, які виникають внаслідок зовнішніх подій (геополітичних, соціальних, інформаційних) і призводять до різкої зміни рівня, дисперсії та автокореляційної структури ряду. По-друге, таким рядам притаманне домінування шуму та інформаційних аномалій, зокрема короткочасних сплесків і провалів, що не підкоряються регулярним закономірностям і суттєво ускладнюють відокремлення сигналу від шуму. По-третє, у контексті OSINT обмеженою є корисність класичних метрик якості прогнозування оскільки вони оцінюють лише статистичну похибку та не відображають здатність моделі коректно працювати. Характеризуючи такі дані, слід зазначити, що фундаментальною особливістю OSINT-даних у сфері кібербезпеки є те, що вони відображають рефлексивну та цілеспрямовану поведінку активного противника, який адаптує свої тактики у відповідь на захисні заходи, публічне розкриття методів та результати попередніх операцій. Це призводить до порушення фундаментальних припущень стаціонарності, незалежності спостережень та фіксованої генеративної моделі, на яких базується значна частина класичних методів прогнозування. Традиційні статистичні методи, такі як ARIMA, хоча й є інтерпретованими, обмежені у здатності моделювати складні нелінійні залежності та адаптуватися до режимних змін, оскільки припускають лінійність залежностей та нормальність розподілу помилок. Сучасні нейромережеві методи, включаючи LSTM та трансформерні архітектури (PatchTST, Informer, Autoformer), демонструють високу точність на стандартних бенчмарках, проте характеризуються неявною пам'яттю, що фіксується після навчання, надчутливістю до шуму та нездатністю коригувати свою поведінку після завершення навчання при зміні статистичних властивостей даних. Жоден з існуючих підходів не забезпечує одночасно високої точності, адаптивності до режимних змін та інтерпретованості результатів — ця прогалина є особливо критичною для кібербезпекових застосувань, де релевантність історичних патернів може суттєво змінюватися з еволюцією ландшафту загроз. Окремою фундаментальною проблемою є інтерпретованість прогнозів, де неможливо визначити які саме вхідні значення чи вивчені патерни вплинули на кінцевий результат. А у сфері кібербезпеки, де прийняття рішень має бути обґрунтованим та підзвітним, модель типу «чорної скриньки» є операційно непридатною, а фундаментальна концепція тріади з конфіденційності, цілісності та доступності (Confidentiality, Integrity, Availability, CIA) порушується через недостатній принцип цілісністі, оскільки аналітичний результат не може бути верифікований ні на предмет повноти, ні коректності, ні релевантності, навіть при врахуванні цього підчас інтерпритації результатів. Таким чином, актуальність дослідження визначається необхідністю розробки такого методу прогнозування кіберзагроз, який забезпечував би одночасно високу точність передбачення, адаптивність до режимних змін та нестаціонарності кібербезпекових даних, стійкість до важкохвостих розподілів та шуму, а також вбудовану інтерпретованість прогнозів, що дозволяє верифікувати та пояснити аналітичний результат без залежності від зовнішніх апроксимаційних методів. Метою дисертаційної роботи є розв'язання актуальної наукової задачі розробки методів прогнозування кіберзагроз на основі OSINT-даних з використанням механізмів токенізованої уваги та адаптивної пам'яті, що дозволяє підвищити точність передбачення та забезпечити інтерпретованість прогнозних моделей для підтримки прийняття рішень у сфері кібербезпеки. Об’єкт процеси прогнозування кіберзагроз на основі відкритих джерел інформації. Предмет методи та моделі прогнозування часових рядів кіберактивності з використанням механізмів адаптивної пам'яті та уваги. В роботі використовуються методи машинного навчання та глибокого навчання, зокрема архітектури трансформерів, методи обробки природної мови та розпізнавання іменованих сутностей для семантичного аналізу, статистичні методи аналізу часових рядів, визначення їх оцінки стаціонарності та автокореляції, виявлення сезонності, темпоральних залежностей, аналізу важкохвостих розподілів, виявлення критичних точок та режимних зламів та переходів. Теоретичною основою слугує база методів розвідки загроз (Threat Intelligence) в кібербезпеці, а також методи теорії інформації для аналізу патернів, парадигми обробки послідовностей, де неперервний сигнал перетворюється на скінченний алфавіт дискретних символів, а прогнозування зводиться до оцінки умовних ймовірностей наступного символу за контекстом попередніх. Концепція патерну як базової одиниці розпізнавання, що лежить в основі як мовного моделювання, так і аналізу часових рядів і відображає універсальність обробки послідовної інформації незалежно від природи даних як в кількісних так і якісних методів аналітики. У дисертаційному дослідженні отримані такі наукові досягнення 1. Вперше розроблено методи семантичного аналізу та побудови мереж кібербезпекових сутностей, включаючи формування асоціативних та каузальних мереж з використанням генеративного штучного інтелекту для аналізу застосування та ефективності великих мовних моделей для вибраних задач. Що лягло в виборі та формуванні підходів та концепцій при експерементальній роботі з кількісною природою прогнозування. 2. Вперше запропоновано метод Adaptive Contextual Weighted Average (ACWA) для прогнозування часових рядів, натхненний принципами токенізації великих мовних моделей, що перетворює часовий ряд на дискретні стани та формує патерновий словник з асоційованими продовженнями для генерації прогнозів на основі історичних патернів. 3. Вперше запропоновано теоретичну архітектуру Memory-Augmented Adaptive Attention (MAAA), що є логічним розвитком ACWA шляхом інтеграції з оновленими механізмами уваги трансформерів, включаючи адаптивну потокову пам'ять та керований механізм злиття уваги, що визначає фінальну архітектуру прогнозування. 4. Вперше реалізовано архітектуру ChronoTensor, за інтеграції механізмів ACWA та MAAA, забезпечуючи адаптацію до режимних змін без перенавчання та конкурентну точність з сучасними методами прогнозування. Який вперше презентує механізм потокової консолідації пам'яті з динамікою підсилення та затухання, що забезпечує еволюцію патернового словника під час навчання, підсилюючи часто повторювані структури та поступово видаляючи застарілі патерни. 5. Вперше презентовано простір для інтерпретацій прогнозованих значень в аналізі часових рядів, що надає можливість інспекції та аудиту кінцевого прогнозу. Яке здобувається завдяки реалізованому явному словнику патернів, визначенню найбільш впливових патернів, та адаптаційного гейтинг механізму який показує наскільки модель довідяє своїй пам’яті. Отримані в дисертаційній роботі результати можуть бути застосовані в практиках розвідки кіберзагроз (Cyber Threat Intelligence) для прогнозування активності загрозливих акторів, оптимізації розподілу ресурсів захисту та підтримки прийняття рішень у сферах кібербезпеки. Розроблена архітектура ChronoTensor показала паритет відносно передових методів прогнозування саме в роботі з даними OSINT, а також продемонструвала простір для інтерпретації та обґрунтування отриманих результатів – критично важливу властивість для застосувань предиктивної аналітики в кібербезпеці. Результати науково-дослідницької роботи також пройшли схвалення у вигляді зареєстрованих авторських творів комп'ютерна програма трансформер прогнозування «ChronoTensor» (Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 132218 від 19.12.2024), та комп'ютерна програма аналізу семантичних зв'язків «SemanticCore» (Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 125039 від 24.04.2024). За результатами досліджень опубліковано 18 наукових праць, у тому числі 5 статей у наукових фахових виданнях, 1 розділ у колективній монографії, 10 тез доповідей в збірниках матеріалів конференцій, а також 2 авторські права на твір. Дисертація складається з анотації, вступу, чотирьох розділів, розбитих на підрозділи, висновків, списку використаних джерел (160 найменувань). Повний обсяг дисертацiї становить 207 сторiнок, основний текст займає 158 сторiнок.Документ Відкритий доступ Методи адаптивної еволюції довіри у федеративному навчанні для кіберзахисту енергетичних мікромереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Шибаєв, Геннадій Дмитрович; Гальчинський, Леонід ЮрійовичШибаєв Г. Д. Методи адаптивної еволюції довіри у федеративному навчанні для кіберзахисту енергетичних мікромереж. – Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 – Інформаційні технології за спеціальністю 125 – Кібербезпека. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Сучасні енергетичні системи стрімко трансформуються під впливом цифровізації, децентралізації генерації, широкого впровадження відновлюваних джерел енергії, накопичувачів енергії, інтелектуальних лічильників, сенсорних мереж та локальних систем керування. Внаслідок цього класичні централізовані електроенергетичні мережі поступово еволюціонують у напрямі розподілених мікромереж, у яких значна частина функцій моніторингу, аналізу, балансування та керування реалізується на рівні локальних вузлів. Така трансформація підвищує гнучкість, автономність і ефективність енергетичних систем, проте водночас суттєво ускладнює задачі забезпечення їхньої кібербезпеки. Особливістю сучасної мікромережі є те, що вона являє собою кіберфізичну систему, у якій цифрові, комунікаційні та обчислювальні компоненти безпосередньо впливають на фізичний стан об’єкта. Внаслідок цього інформаційні атаки можуть трансформуватися у кіберфізичні впливи, що порушують режими генерації, споживання, балансування потужності, стабільність частоти та напруги, а також загальну надійність функціонування мікромережі. У таких умовах особливої актуальності набуває задача своєчасного виявлення аномалій у часових рядах енергетичних параметрів. Аномалії можуть бути пов’язані з технічними відмовами, деградацією сенсорів, локальними збоями обладнання, зміною режиму роботи розподілених енергетичних ресурсів, введення неправдивих даних, спотворенням телеметрії, компрометацією контролерів або іншими видами кіберфізичних інцидентів. Методи машинного навчання є перспективним інструментом для розв’язання цієї задачі, оскільки вони дозволяють виявляти складні нелінійні закономірності, часові залежності та приховані відхилення, які важко формалізувати за допомогою жорстких аналітичних правил. Разом з тим централізований підхід до побудови моделей на основі збирання всіх локальних даних у єдиному центрі має істотні обмеження, пов’язані з конфіденційністю, автономністю вузлів, обмеженнями на передачу даних, масштабованістю та вимогами до стійкості розподіленої інфраструктури. У зв’язку з цим федеративне навчання розглядається як перспективна парадигма побудови моделей для розподілених енергетичних систем. Воно дозволяє виконувати колективне навчання глобальної моделі без передавання сирих локальних даних на центральний сервер, використовуючи лише модельні параметри або оновлення. Однак порівняльний аналіз сучасних підходів до федеративного навчання засвідчив, що класичні методи, зокрема FedAvg, не в повній мірі враховують специфіку мікромереж як розподілених кіберфізичних систем. Зокрема, ними недостатньо враховуються статистична неоднорідність локальних даних, різна роль вузлів у системі, часткова участь клієнтів у раундах навчання, можливість концептуального дрейфу, наявність шкідливих або ненадійних клієнтів, а також ризик отруєння і backdoor-атак. Це призводить до втрати стійкості глобальної моделі, зниження точності виявлення аномалій і послаблення кіберзахисту системи в цілому. Дисертаційну роботу присвячено розробці моделей і методів довірчо-орієнтованого федеративного навчання для виявлення аномалій у мікромережах, які дозволяють враховувати поведінкову надійність вузлів, адаптивно зменшувати вплив ненадійних клієнтів на глобальну модель та підвищувати стійкість розподіленого навчання до атак і дрейфу. Порівняльний аналіз сучасних підходів до виявлення аномалій у часових рядах енергетичних параметрів, методів федеративного навчання та довірливих механізмів у розподілених системах засвідчив, що існуючі рішення або орієнтовані переважно на централізоване навчання, або не враховують повною мірою поведінкову неоднорідність вузлів у мікромережі. Установлено, що для задач кібербезпеки енергетичних систем недостатньо просто виконувати федеративне усереднення модельних оновлень. Необхідно враховувати, що локальний клієнт може бути не лише джерелом корисної інформації, а й потенційним джерелом нестабільності, шкідливого впливу або статистичного дрейфу. За результатами дослідження сучасних мікромереж як кіберфізичних систем установлено, що локальні вузли мають природно неоднорідні часові ряди, які відображають різні режими генерації, споживання, накопичення енергії та керування навантаженням. Така неоднорідність не є аномальною сама по собі, однак вона істотно ускладнює виявлення справді шкідливих або ненадійних клієнтів у процесі федеративного навчання. Установлено, що в умовах мікромереж довіра до вузла має оцінюватися не як статична бінарна властивість, а як динамічний показник, що формується на основі історії поведінки клієнта, узгодженості його локальних оновлень, впливу на глобальну якість моделі, локальної аномальності та стабільності участі у федеративних раундах. У дисертації проведено аналіз моделей довіри в розподілених інформаційних системах. Розглянуто порогові, репутаційні, байєсівські, доказові та поведінкові підходи до моделювання довіри. Встановлено, що для задач федеративного навчання в мікромережах найбільш доцільним є використання гібридної байєсівсько-поведінкової моделі довіри. Такий підхід дозволяє, з одного боку, накопичувати позитивні та негативні свідчення про поведінку вузла в часі, а з іншого - враховувати поточні особливості його внеску в глобальне навчання. Це особливо важливо в умовах, коли вузол може бути не повністю шкідливим, а лише тимчасово ненадійним через дрифт, деградацію сенсорів або зміну локального режиму. У роботі досліджено методи виявлення аномалій у часових рядах енергетичних параметрів мікромереж. Показано, що для таких задач прості статистичні та порогові методи є недостатніми, оскільки не враховують багатовимірність, часову залежність, нестаціонарність і режимну природу енергетичних процесів. Обґрунтовано доцільність використання LSTM-орієнтованих моделей як базового інструменту локального виявлення аномалій, оскільки вони здатні ефективно моделювати часову структуру сигналів, нелінійні залежності між послідовними станами системи та приховані патерни нормальної поведінки. Здійснено формалізацію локальної задачі виявлення аномалій для вузла мікромережі у вигляді аналізу багатовимірного часового ряду енергетичних параметрів. Показано, що локальна модель може будувати прогноз наступного стану або реконструювати віконний фрагмент нормальної часової послідовності, а величина прогнозування або помилка реконструкції використовується як локальний оцінка аномалії. Важливо, що в межах запропонованого підходу локальна оцінка аномалій використовується не лише для виявлення відхилень у самому вузлі, а й як один із поведінкових сигналів для оцінювання довіри до клієнта в контурі федеративного навчання. У ході дисертаційного дослідження розроблено механізм довірчо-зваженої агрегації параметрів моделей у федеративному навчанні. На відміну від класичного FedAvg, де вага клієнта визначається переважно обсягом його локального набору даних, у запропонованому методі вага модифікується поточним значенням рейтинг довіри. Це дозволяє адаптивно зменшувати вплив вузлів, поведінка яких є нестабільною, суперечливою або підозрілою, не виключаючи їх повністю з процесу глобального навчання. Для формування поточної оцінки довіри використано багатофакторний поведінкові докази, до складу якого входять ознаки геометричної узгодженості локального оновленняз глобальним напрямом, впливу оновлення на глобальну валідаційну якість, стабільності участі вузла у федеративних раундах, локальної інтенсивності аномалій, фізичної правдоподібності поведінки вузла та нормового відхилення оновлення. Показано, що жоден окремий критерій не є достатнім у нестаціонарному й неоднорідному енергетичному середовищі, тому саме композиція кількох джерел доказів забезпечує належну якість оцінювання надійності клієнта. У дисертації розроблено байєсівський механізм адаптивного оновлення довіри до вузлів федерації. Для кожного клієнта підтримуються позитивний і негативний параметри довіри, які накопичують відповідні свідчення в часі. Поточне значення рейтингу довіри визначається як відношення накопиченого позитивних доказів до сумарного обсягу позитивних і негативних свідчень. Такий підхід забезпечує плавну еволюцію довіри, стійкість до одиничних флуктуацій, а також можливість поступового відновлення довіри до вузла після стабілізації його поведінки. У роботі запропоновано узагальнений метод довірчо-орієнтованого федеративного навчання для забезпечення кібербезпеки мікромереж. Метод інтегрує локальне LSTM-орієнтоване виявлення аномалій, багатофакторне формування поведінкових доказів, байєсівське оновлення довіри, довірчо-зважену агрегацію глобальної моделі та адаптивне керування участю вузлів у раундах навчання. У такий спосіб класичне федеративне навчання перетворюється зі “сліпого” механізму усереднення локальних оновлень на контекстно-обізнаний механізм розподіленого навчання, у якому враховується надійність джерела модельного внеску. Побудовано експериментальне середовище для апробації запропонованого методу. Експериментальна постановка включає шість вузлів мікромережі, які моделюють фотоелектричні підсистеми, розумний лічильник, вузол накопичення енергії, контролер навантаження та вузол із потенційно ненадійною поведінкою. Як дані використано реальні часові ряди енергетичних параметрів, доповнені синтетично інжектованими сценаріями атак отруєння, сенсорного дрифту та комбінованих порушень. Побудовано порівняння між централізованим підходом, класичним FedAvg і запропонованим методом рейтингу довіри. За результатами експериментальних досліджень установлено, що у нормальному сценарії без атак запропонований метод не погіршує базову якість федеративного навчання та демонструє стабільну збіжність, близьку до централізованого підходу. У сценарії отруєння класичний FedAvg продемонстрував значне зростання глобальної помилки та істотне погіршення якості виявлення аномалій. Натомість довірчо-орієнтований метод зберіг низький рівень MSE і забезпечив значно вищу повноту виявлення аномалій за нижчого рівня хибнопозитивних спрацьовувань. У дрифт сценарії запропонований підхід також показав вищу адаптивність, оскільки поступово знижував вплив ненадійного вузла і не допускав руйнування глобальної моделі. У комбінованому сценарії, що поєднував отруєння і дрифт, метод рейтингу довіри знову продемонстрував найкращі результати за всіма основними метриками. Отримані результати підтвердили, що класичний FedAvg є недостатньо стійким до атакованих і дрейф вузлів у мікромережевому середовищі, тоді як запропонований довірчо-орієнтований підхід забезпечує істотно вищу стійкість. Установлено, що в сценарії отруєння, середньоквадратична помилка для FedAvg зростала до 0,181, тоді як для запропонованого методу вона залишалася на рівні близько 0.102. Показник Recall при цьому зростав з 0,73 до 0,88, а FPR зменшувався з 0,19 до 0,07. У сценарії дрифту довірчо-орієнтований метод також продемонстрував помітну перевагу над класичним усередненням. Додатковий аналіз траєкторій довіри показав, що для чесних і стабільних вузлів рейтинг довіри зберігався на високому рівні або поступово зростав, тоді як для атакованого або дрифт-вузла довіра послідовно знижувалася. Це підтвердило, що механізм адаптивного управління довірою виконує не лише формальну роль у зміні ваги й є інтерпретованим засобом діагностики надійності учасників федерації. Проведений абляційний аналіз підтвердив, що найбільшої ефективності вдається досягти саме при багатофакторному формуванні доказів. Використання тільки одного критерію, наприклад косинусної подібності або посилення валідації, виявилося менш ефективним, ніж поєднання кількох поведінкових сигналів. Це підтверджує теоретичну гіпотезу про необхідність багатокомпонентного оцінювання надійності клієнтів у складному середовищі мікромереж. Метою дисертаційної роботи є розроблення моделей і методів довірчо-орієнтованого федеративного навчання для виявлення аномалій у розподілених мікромережах, що дозволяють підвищити стійкість глобальної моделі до атак отруєння, локального концептуального дрейфу та ненадійної поведінки окремих вузлів. Об’єкт дослідження: кібербезпека та кіберстійкость розподілених енергетичних мікромереж як кіберфізичних систем в умовах динамічних кіберзагроз. Предмет дослідження: методи, моделі та алгоритми довірчо-орієнтованого федеративного навчання для кіберзахисту мікромереж, які забезпечують: виявлення аномалій у даних DER, оцінювання надійності вузлів, стійкість процесу навчання до атак типу отруєння даних/моделей та до дрейфу даних (дрейф датчика/функції), а також адаптивне управління внеском вузлів у глобальну модель. У дисертаційному дослідженні отримані такі наукові результати: - вперше розроблено узагальнений метод довірчо-орієнтованого федеративного навчання для мікромереж, який поєднує локальне виявлення аномалій, багатофакторне оцінювання поведінкової надійності вузлів, байєсівське оновлення довіри та довірчо-зважену агрегацію параметрів моделей; - удосконалено механізм федеративної агрегації для розподілених енергетичних систем шляхом введення зважування з урахуванням довіри, що дозволяє адаптивно зменшувати вплив ненадійних, атакованих або дрифт клієнтів без повного виключення їх із процесу колективного навчання; - удосконалено модель адаптивного оцінювання довіри до вузлів у федеративному середовищі за рахунок використання багатофакторного поведінкових доказів, яке враховує геометрію оновлень, їх вплив на глобальну якість, локальну аномальність, стабільність участі та фізичну правдоподібність поведінки вузла; - дістало подальший розвиток застосування LSTM-орієнтованих моделей виявлення аномалій у часових рядах енергетичних параметрів як складової узагальненого федеративного методу кіберзахисту мікромереж. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблений метод може бути використаний при створенні захищених систем моніторингу та виявлення аномалій у мікромережах, розподілених енергетичних системах, smart grid-платформах та інших кіберфізичних середовищах, де необхідно поєднати локальність даних, колективне навчання, стійкість до ненадійних вузлів і здатність своєчасно виявляти небезпечні відхилення. Запропоновані моделі та методи можуть бути використані також у навчальному процесі, при підготовці фахівців зі спеціальності 125 «Кібербезпека», а також у подальших наукових дослідженнях у сфері федеративного навчання, довірчо-орієнтованих систем, захисту критичної інфраструктури та безпеки кіберфізичних систем. Результати дисертаційного дослідження використано під час опрацювання технічних рішень у межах робіт, що виконувалися в НН ФТІ КПІ ім. Ігоря Сікорського у 2024–2025 роках відповідно до умов договору № 47/2024 від 07.06.2024 та були пов’язані з дослідженням структури інформаційно-комунікаційної системи КПІ ім. Ігоря Сікорського і розробленням рішень щодо впровадження комплексної системи захисту інформації в підсистемі ІКС, яка забезпечує функціонування вебпорталу університету. Це підтверджується довідкою, наведеною в додатку Б. Наукові положення та методичні напрацювання, отримані в дисертації, були використані при формуванні архітектури розподіленої системи виявлення аномалій і протидії кіберзагрозам. Зокрема, використано довірчо-орієнтовану модель федеративної агрегації, що включає механізми оцінювання довіри вузлів, байєсівське оновлення довіри, марковські переходи станів довіри та довіро-зважену агрегацію локальних оновлень. Застосування зазначених результатів дало змогу сформувати пропозиції щодо підвищення відмовостійкості вузлів ІКС та оптимізації складу додаткових засобів захисту, що підтверджує наукову і практичну цінність одержаних результатів. Основні результати дисертаційної роботи відображено у фахових публікаціях автора та апробовано на наукових конференціях.Документ Відкритий доступ Моделі та методи забезпечення кіберфізичної стійкості мереж дронів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Войцеховський, Андрій Валерійович; Новіков, Олексій МиколайовичВойцеховський А.В. Моделі та методи забезпечення кіберфізичної стійкості мереж дронів. – Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 – Інформаційні технології за спеціальністю 125 – Кібербезпека. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. Дисертаційна робота присвячена розробці комплексних моделей та методів захисту від кіберфізичних і кібернетичних загроз для безпечного функціонування мереж БпЛА в умовах динамічних ворожих та несприятливих впливів. В умовах сучасного поля бою мережі рухомих пристроїв БПЛА відіграють критично важливу роль, дозволяючи дистанційно виконувати поставлені завдання та суттєво зменшуючи ризики для життя військовослужбовців, проте їхня ефективність та виживання постійно перебувають під загрозою через комплексний зовнішній вплив та особливості агресивного середовища. Забезпечення безпеки таких мереж є комплексним завданням, оскільки БПЛА наповнені вбудованими системами з датчиками та передавачами, що робить їх вразливими як до кібернетичних атак у вигляді експлуатації вразливостей програмного забезпечення, так і до кіберфізичних впливів, таких як радіоелектронна протидія, підміна сигналу та робота в умовах складного рельєфу. У наявних наукових працях зазвичай розглядалися питання доступності мережі БпЛА переважно для цивільних місій, де враховувалися лише траєкторія польоту та розташування будівель, проте фактори, притаманні військовим умовам, залишалися поза увагою дослідників. До таких специфічних факторів належать: вплив потужних комплексів радіоелектронної боротьби супротивника, вплив природного рельєфу на затухання сигналу та специфічна топологія мережі БпЛА, що виникає під час реальних операцій. Водночас стрімкий розвиток інтелектуальних функцій БпЛА, включаючи машинне навчання та складну програмну складову, робить їх потенційною ціллю для атак через бездротові оновлення та використання вразливих драйверів операційних систем, що створює ризик перехоплення керування усім роєм. Критичний приклад реалізації такої загрози був продемонстрований експлойтом UniPwn у прошивках автономних роботів Unitree, які використовують бездротовий зв’язок. Найбільшу небезпеку становить те, що інфікований апарат може сканувати інші пристрої в радіусі дії мережі та автоматично cкомпрометувати їх, створюючи самопоширюваний ботнет. Метою дисертаційної роботи є вирішення науково-технічної задачі підвищення кіберфізичної стійкості мереж БпЛА шляхом розробки комплексу моделей і методів, що забезпечують збереження доступності каналів зв’язку мережі БпЛА, цілісність і конфіденційність польотних завдань, а також розширення можливостей спостережності за динамікою станів мережі в умовах впливу несприятливих та ворожих факторів. Поставлена мета досягається через розробку та вдосконалення комплексу моделей і методів керування мереж БпЛА, які, на відміну від існуючих, враховують вплив засобів радіоелектронної протидії каналам зв’язку, топологічні перешкоди та вразливості програмного забезпечення, що дозволяє забезпечити надійне керування мережею БпЛА та гарантувати виконання місій у критичних умовах. Об’єкт: мережі безпілотних літальних апаратів (БпЛА). Предмет: моделі та методи дослідження мереж БпЛА в контексті їх кібербезпеки та доступності. Для протидії цим загрозам автором запропоновано комплекс результатів, що включають моделювання стану мережі БпЛА, просторово-часову оптимізацію розміщення БпЛА та автоматизований пошук вразливостей у зразках програмного забезпечення БпЛА. Фундаментальною складовою дослідження є розроблені моделі функціонування мережі БпЛА на основі апарату звичайних та кольорових мереж Петрі, яка комплексно враховує динаміку кіберфізичних загроз, зокрема вплив пристроїв РЕП різної потужності, топологічні перешкоди та згасання сигналу залежно від відстані. Для моделювання окремого БпЛА розроблено загальну мережу Петрі, яка дозволяє відслідковувати зміну рівня якості сигналу, а для множини пристроїв побудовано кольорову мережу Петрі. У цій моделі фішки ідентифікують окремі дрони та рівень їхнього сигналу, динамічно відображаючи переходи між критичними станами, такими як стабільне підключення, втрата зв’язку, потрапляння в зону глушіння, перехід в автономний політ або успішний пошук ретранслятора. Це забезпечує можливість прогнозної аналітики станів мережі БПЛА та візуалізації динаміки зміни сигналу в умовах активного придушення. Числові показники ефективності розроблених моделей Петрі підтверджені під час симуляційного моделювання сценаріїв для групи зі 100 пристроїв протягом шести кроків. Проведений порівняльний аналіз показав, що модель здатна адекватно відображати критичну деградацію системи, коли на 4-му кроці через інтенсивний вплив РЕП кількість апаратів із нульовим рівнем сигналу досягла максимуму у 36 одиниць, а 41 пристрій перейшов у режим автономної навігації. Водночас використання цієї моделі підтвердило високу відновлюваність мережі: на фінальному кроці після виходу із зони дії перешкод 93 пристрої (93% рою) успішно відновили стабільне підключення, що підтвердило логічну коректність розроблених механізмів резервних переходів у мережі Петрі. Для вирішення задачі оптимального позиціонування мережі БпЛА під час його просування від початкової точки розгортання до цілі в умовах кіберфізичних загроз, автором запропоновано метод на основі генетичного алгоритму та багатокомпонентної цільової функції. Цей метод відрізняється від існуючих рішень врахуванням загроз підміни геолокаційних даних, радіолокаційних перешкод та особливостей рельєфу на основі відкритих наборів даних. Запропонована цільова функція ефективно вирішує проблему балансування впливу ключових конкуруючих факторів: вона одночасно забезпечує мінімізацію відстані до цілі, максимізацію зв’язності комунікаційного ланцюга (уникаючи як ізоляції вузлів, так і їх надмірного скупчення), а також стратегічний обхід зон дії ворожих засобів радіоелектронної боротьби. Проведений обчислювальний експеримент підтвердив, що генетичний алгоритм забезпечує необхідний баланс між просуванням мережі до цілі та збереженням комунікаційного ланцюга, дозволяючи зменшити значення цільової функції майже в десять разів за сто ітерацій. Проведений порівняльний аналіз показав, що метод градієнтного спуску демонструє найгірші результати через залежність від початкової точки та застрягання в локальних мінімумах складного рельєфу, внаслідок чого значення цільової функції не вдалося істотно зменшити, а дистанційна похибка становила понад сорок один кілометр. Жадібний послідовний алгоритм показав швидший результат спрацювання в середньому в 0.01 секунди, проте він не здатний правильно корегувати позиції вже розміщених дронів, що призводить до посередніх результатів. Найвищу ефективність продемонстрував генетичний алгоритм, який одночасно оптимізує всю конфігурацію рою протягом ста поколінь. Застосування генетичного алгоритму дозволило істотно зменшити значення цільової функції, що за показником точності є в середньому у 16 разів кращим за жадібний алгоритм та майже у 330 разів перевершує результати градієнтного спуску. Крім того, цей метод дозволив скоротити підсумкову дистанцію маршруту у 56 разів порівняно з жадібним алгоритмом та у понад 500 разів порівняно з градієнтним спуском, забезпечуючи оптимальний баланс між просуванням до цілі та збереженням зв’язку за 0.82 секунди обчислень. Паралельно з цим було вдосконалено алгоритм генерації безпечних траєкторій за допомогою великих мовних моделей. Модель інтерпретує контекст місії, генерує адаптивні рішення та здатна запропонувати альтернативні маршрути з поясненням тактичних компромісів. Використання спеціалізованих структурованих шаблонів запитів, які динамічно заповнюються даними цифрових карт висот Copernicus DEM, характеристиками ворожих засобів РЕП та параметрами місії, дозволяє системі уникати зон виявлення та підтримувати можливість передачі сигналу між вузлами мережі. Результати експериментів із моделлю Claude Sonnet підтвердили здатність таких моделей генерувати маршрути, що успішно оминають населені пункти та висотні перешкоди, мінімізуючи ризики переривання зв’язку. Окрему увагу в роботі приділено безпеці програмного забезпечення БПЛА через розробку моделі комунікаційної архітектури та методу автоматизованого статичного аналізу бінарних прошивок на наявність недокументованих можливостей. Запропоноване рішення базується на інтеграції можливостей LLM із професійними інструментами бінарного аналізу, такими як декомпілятори IDA Pro та Binary Ninja, через стандартизований протокол MCP. Розроблена система структурованих шаблонів запитів мінімізує ризики генерації помилкових висновків моделлю та формалізує звітність, що значно знижує вимоги до професійної підготовки експерта. Автоматизований аналіз модулів польотного контролера PX4 та бібліотеки muparser продемонстрував високу швидкодію, яка в 4 рази перевищує показники класичних методів динамічного аналізу, при цьому точність істинно позитивних виявлень досягла 94,7%. Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні програмної реалізації розроблених методів, що може бути використана для прогнозування та планування місій БПЛА в умовах воєнних дій, а також для оперативного виявлення вразливостей та генерації виправлень програмного забезпечення. Розроблений інструментарій дозволяє підвищити ситуаційну обізнаність операторів та забезпечити швидке реагування на поширення шкідливого програмного забезпечення в мережах типу mesh. Розроблені моделі та методи були успішно використані під час виконання грантового проєкту “Towards Networked Airborne Computing in Uncertain Airspace: A Control and Networking Facilitated Distributed Computing Framework”, а також впроваджені у навчальний процес в курсах “Методи штучного інтелекту в кібербезпеці”, “Кіберзахист об’єктів критичної інфраструктури”, “Аналіз бінарних вразливостей”. За матеріалами дисертації опубліковано 10 робіт, з яких 5 - це статті у журналах, що входять до переліку фахових видань затверджених МОН України за спеціальністю дисертації, 1 стаття в виданні Scopus та 4 - публікації у матеріалах конференцій (у тому числі, міжнародних).Документ Відкритий доступ Моделювання кіберстійкості критичної інфраструктури на прикладі енергетичного об’єкта(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Личик, Владислав Васильович; Гальчинський, Леонід ЮрійовичЛичик В.В. Моделювання кіберстійкості критичної інфраструктури на прикладі енергетичного об’єкта. – Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 – Інформаційні технології за спеціальністю 125 – Кібербезпека. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2026. В умовах гібридних війн складні системи критичної інфраструктури перетворюються на пріоритетні цілі для реалізації багатовекторних деструктивних впливів, спрямованих на дестабілізацію базових процесів життєзабезпечення. У цьому контексті особливе місце посідає енергетичний сектор, який є фундаментальним базисом, що забезпечує безперебійне функціонування всіх інших критичних галузей (оборонної, медичної, фінансової, транспортної, комунікаційної та інших секторів). Експоненційне зростання кількості та складності цілеспрямованих кібератак (зокрема класу Advanced Persistent Threats) на технологічні мережі енергетичних об’єктів та підприємств створює безпрецедентний рівень загрози для стабільності індустріальних та соціально-економічних систем. Водночас, глобальна цифрова трансформація та незворотна конвергенція інформаційних (ІТ) та операційних/промислових (ОТ) технологій остаточно нівелювали парадигму ізольованого середовища для об’єктів критичної інфраструктури. Сучасний етап розвитку кіберпростору характеризується якісною еволюцією загроз та різким зростанням швидкості поширення кіберінцидентів, автоматизацією інструментарію зловмисників та скороченням часу реалізації кібератаки до показників, що критично перевищують можливості реакції операторів-людей. Ці безпрецедентні виклики перетворюють забезпечення безперервності критичних процесів із суто технічної задачі на ключовий фактор національної безпеки. Як наслідок, відповідно до новітніх світових регуляторних вимог, стратегія захисту інфраструктурних об’єктів фундаментально змінюється: від спроб побудови абсолютно непроникного периметра до концептуалізації гарантованої кіберстійкості – математично та інженерно обґрунтованої здатності системи виживати та функціонувати в умовах неминучої компрометації. Таким чином, цифровізація та інтеграція інформаційних і технологічних процесів в енергетичному секторі перетворюють сучасні об’єкти критичної інфраструктури на складні кіберфізичні системи. Зростання інтенсивності кібервпливів на такі об'єкти зумовлює необхідність переходу від класичних парадигм кібербезпеки до комплексного управління кіберстійкістю (кібервідмовостійкістю або кіберрезильєнтністю). Цей підхід базується на здатності системи адаптуватися, протистояти шкідливим впливам, зберігати виконання базових цільових функцій в умовах деградації та відновлювати критичні функції мінімально необхідного операційного стану. Специфіка енергетичних об’єктів полягає в тому, що кібернетичні інциденти безпосередньо впливають на фізичний стан і безперервність цільової функції – розподілу електроенергії. Цілеспрямовані кібератаки на цю критичну функцію можуть призводити до тривалих затримок у прийнятті рішень, перманентного блокування легітимних сегментів мережі та суттєвих економічних і функціональних втрат. У таких умовах особливої актуальності набуває задача переходу від якісних показників оцінювання безпеки до строгих кількісних метрик кіберстійкості. Аналіз актуальних фреймворків та систем для оцінки кіберстійкості (зокрема методології групи Лінкова, CERT-RMM та інженерної структури MITRE) підтвердив тенденцію зміщення акценту на кількісні показники, які зосереджені на прогнозуванні та адаптації. Установлено, що універсальними критеріями для більшості енергетичних об’єктів є метрики MTTR, RPO, RTO, SPC та відсоток збереженої функціональності ключової місії підприємства. Разом з тим, класичні підходи до оцінювання загроз мають істотні обмеження, оскільки вони переважно орієнтовані на статичний аналіз вразливостей і не дозволяють здійснювати проактивне управління ІТ-інфраструктурою в умовах неповної інформації та спостережуваності дій зловмисника, яка об’єктивно зумовлена специфікою архітектури SCADA систем, затримками телеметрії, генерацією хибних тривог та ризиками компрометації сенсорів моніторингових систем (IDS/SIEM). Дисертаційну роботу присвячено розробці моделей та вдосконаленню методів забезпечення кіберстійкості критичної інфраструктури (на прикладі енергетичного об’єкта), які дозволяють кількісно оцінювати загрози на ранніх етапах, адаптивно контрзаходів. Встановлено, що основою для фреймворка обчислення кіберстійкості функції розподілу електроенергії має бути математичний апарат, здатний працювати з невизначеністю, зокрема баєсові мережі довіри. У дисертаційній роботі формалізовано понятійний апарат кіберстійкості (кіберрезильєнтності) та обґрунтовано його концептуальну відмінність від класичної кібербезпеки. На основі критичного аналізу провідних міжнародних фреймворків доведено, що існуючі підходи здебільшого базуються на парадигмі Data-driven (якісних експертних оцінках), обмеження якої не дозволяють здійснювати прогнозування та динамічну адаптацію системи в умовах сучасних кіберінцидентів. Також у роботі обґрунтовано та здійснено концептуальний перехід від якісних доменів кіберстійкості до кількісних моделей високого рівня шляхом розроблення метамоделі ІТ-мережі енергетичного об’єкта. Обґрунтовано необхідність переходу до кількісного оцінювання кіберстійкості інфраструктурних об’єктів шляхом застосування парадигми Modeldriven. Здійснено метамоделювання категорій кіберстійкості на основі архітектури MOF (Meta-Object Facility) із вираженням концепцій мовою UML. Таке структурне моделювання забезпечило строгий перехід від абстрактних якісних показників до обчислювальної моделі предметної області (енергетичного сектору), що створило необхідний базис для подальшого застосування інструментів ймовірнісного оцінювання параметрів та розрахунку функціональних станів системи, зокрема баєсових мереж. В свою чергу, процес переходу з рівня профілю домену до обчислювального рівня довів необхідність введення елементів, які несуть функції адаптивності та динамічної реконфігурації. Це підтверджує гіпотезу про необхідність ускладнення контролера об’єкта критичної інфраструктури для підтримки достатнього рівня функціонування в умовах кібератак. Досліджено проблему зниження невизначеності під час кібератак на енергооб’єкт. Показано, що для раннього виявлення загроз ефективним є використання баєсових мереж, де апріорні розподіли ймовірностей будуються за допомогою баз даних вразливостей (CVE) із застосуванням метрик CVSS. Проведений аналіз чутливості моделі за методом К’єрульфа та ван дер Гааг (Kjærulff and van der Gaag) довів її низьку чутливість до похибок апріорних параметрів, що підтверджує релевантність використання даного підходу для кількісного оцінювання загроз на різних кроках кібератаки. У ході дисертаційного дослідження розроблено метод активної протидії кібератакам для мережі енергетичного об’єкта в реальному часі на основі інтеграції баєсових графів атак (BAG) у структуру частково спостережуваних марковських процесів прийняття рішень (POMDP). На відміну від класичних евристичних підходів, запропонований метод дозволяє уникнути надмірних витрат на перманентне блокування критичних сегментів мережі, фокусуючись на оптимальному розподілі ресурсів та найбільш ймовірних векторах атаки. Показано, що ключовим фактором мінімізації збитків є не лише жорсткість реагування, а й доступність та безпосередня вартість верифікації загрози, що перетворює стратегію захисту з реактивної на проактивну точкову ліквідацію. У ході експериментального моделювання проведено порівняльний аналіз чотирьох стратегій кіберзахисту, які концептуально різняться підходами до прийняття рішень, значенням фактора дисконтування (𝛾) та варіативністю доступних контрзаходів (зокрема, наявністю інформаційних дій). Завдяки застосуванню розробленого алгоритму та його обчислювальній реалізації в середовищі pomdp-solve було синтезовано оптимальну політику протидії. Результати практичного тестування емпірично підтвердили її високу ефективність у своєчасній локалізації загроз, мінімізації витрат та максимізації індикатора кіберстійкості досліджуваної інфраструктури. У ході проведення експериментальних досліджень практично доведено неефективність прямої імплементації високодеталізованих сценаріїв кібератак для формування об'ємної вибірки даних. Практична апробація засвідчила, що, незважаючи на результативність таких сценаріїв під час натурного тестування безпосередньо на об’єкті критичної інфраструктури, їх застосування стикається з критичними обмеженнями при моделюванні та прогнозуванні. Йдеться про сувору конфіденційність операційних наборів даних, закриту архітектуру технологічних мереж в енергетичному секторі та надмірну ресурсоємність ручного відтворення векторів компрометації. Оскільки виявлені під час експерименту фактори унеможливили подальше масштабування тестів, було прийнято обґрунтоване рішення змінити методику дослідження. Відповідно, здійснено перехід від ручної реалізації атак до застосування автоматизованих методів симуляційного моделювання інцидентів. Побудовано експериментальне середовище та проведено симуляційне моделювання для апробації запропонованих підходів. За результатами досліджень установлено, що зведення складного простору топології технологічної мережі (SCADAсистем) до 6 макро-станів на основі моделі Cyber Kill Chain забезпечило обчислювальну досяжність політики POMDP шляхом подолання проблеми експоненційного зростання розмірності простору станів. Доведено, що введення низьковартісних операцій розвідки (аудит, блокування, ізоляції, опитування контролерів та верифікації цілісності) радикально змінює поведінку автономного агента, забезпечуючи перехід від «реактивного стримування» до «превентивної ліквідації». Для експериментальної апробації запропонованих рішень та отримання репрезентативної вибірки даних використано фреймворк автоматизованої емуляції кібератак MITRE Caldera. За результатами масштабного моделювання (виконання понад 800 модулів деструктивних впливів) розроблено матрицю впливу контрзаходів («Дія vs Стан»), яка кількісно формалізує ресурсні витрати та рівень залишкової працездатності системи залежно від поточного стану компрометації вузла та обраної дії. Додатково побудовано матрицю ефективності контрзаходів (Countermeasure Efficiency), що формалізує здатність системи до локалізації загроз. В ході дослідження доведено нелінійну залежність операційної здатності захисних дій від етапу просування зловмисника мережею (від низької результативності базового блокування IP-адрес на ранніх етапах до максимальної ефективності методів глибокого аудиту та повної ізоляції хоста у критичних точках). На основі отриманих емпіричних даних експериментально підтверджено здатність розробленої оптимальної політики протистояти високоагресивним сценаріям цілеспрямованих атак із гарантованим збереженням критичної функціональності ІТ-мережі. Отримані результати підтвердили, що удосконалення функції винагороди шляхом її жорсткої прив'язки до фізичних коефіцієнтів деградації цільової функції (наприклад, таких як контрольоване скидання навантаження) переводить завдання кіберзахисту в площину мінімізації економічних збитків. Установлено, що впровадження розробленої оптимальної політики дозволило знизити сукупну вартість кіберінциденту у 35 разів (при факторі дисконтування 𝛾 = 0.95). Симуляційне моделювання засвідчило абсолютний приріст загальної кіберстійкості мережі на 27,58% порівняно з базовою стратегією. Проактивні дії автономного агента дозволили скоротити загальні функціональні втрати енергетичного об'єкта у 6,7 раза (з 32,39% до 4,81%), що беззаперечно доводить високу ефективність математичної моделі адаптивного захисту. Метою дисертаційної роботи є розроблення моделей і методів кількісного оцінювання та забезпечення кіберстійкості (кібервідмовостійкості) ІТ-мереж об’єктів критичної інфраструктури (на прикладі енергетичного сектора) для адаптивної протидії кібератакам у реальному часі та мінімізації функціональних і економічних втрат. Об’єкт дослідження: процеси забезпечення кіберстійкості та функціональної безперервності ІТ-інфраструктури енергетичних об’єктів в умовах динамічних кіберзагроз, невизначеності та обмеженої спостережуваності стану мережі. Предмет дослідження: моделі та методи динамічного вибору оптимальних стратегій забезпечення кіберстійкості на основі поєднання баєсових графів атак та частково спостережуваних марковських процесів прийняття рішень. У дисертаційному дослідженні отримані такі наукові результати: - вперше розроблена метамодель кіберстійкості функції розподілу енергетичного об’єкта; - вперше побудована математична модель для раннього оцінювання загроз кібератак на енергооб’єкт на основі мереж Баєса; - удосконалено метод обчислення контрзаходів в рамках політики реактивної протидії кібератакам на ІТ-мережу на основі частково спостережуваних марковських процесів; - удосконалено метод оцінки кіберстійкості в умовах реалізації контрзаходів реактивної політики протидії кібератакам на енергооб’єкт; - дістало подальшого розвитку застосування понятійного апарату для розробки моделей кіберстійкості для об’єктів критичної інфраструктури; - створено інтегрований метод активної протидії кібератакам на енергооб’єкт у реальному часі для забезпечення реактивного стримування та превентивної локалізації загрози. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблені моделі та методи можуть бути впроваджені в роботу центрів управління безпекою енергетичних підприємств для кількісного оцінювання кіберстійкості, раннього виявлення загроз та автоматизованого вибору політик активного захисту SCADAсистем. Запропоновані рішення дозволяють суттєво мінімізувати втрати цільової функції об’єкта критичної інфраструктури. Запропоновані моделі та політики можуть бути використані також у навчальному процесі, при підготовці фахівців зі спеціальності 125 «Кібербезпека», а також у подальших наукових дослідженнях у сфері захисту критичної інфраструктури та безпеки кіберфізичних систем. Результати даної роботи було впроваджено у навчальний процес НН ФТІ Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», зокрема у навчальний курс «Системні технології для застосувань Windows», що підтверджується розробкою навчального посібника: Системні технології для застосувань Windows. Комп’ютерний практикум [Електронний ресурс]: навчальний посібник для здобувачів ступеня бакалавра за освітньою програмою «Системи, технології та математичні методи кібербезпеки» за освітніми програмами «Системи, технології та математичні методи кібербезпеки» і «Системи технічного захисту інформації» спеціальності 125 Кібербезпека та за освітньою програмою «Математичні методи моделювання, розпізнавання образів та комп’ютерного зору» спеціальності 113 Прикладна математика / КПІ ім. Ігоря Сікорського ; уклад.: Л. Ю. Гальчинський, В. В. Личик. – Електронні текстові дані (1 файл: 1.49 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. – 110 с. – Назва з екрана. – URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60346 (дата звернення: 01.02.2026). Результати дисертаційного дослідження були апробовані при розробці операційного циклу проєкту SALUS (Посилення правоохоронної діяльності за допомогою передових інструментів криміналістичної експертизи на базі Інтернету речей та вдосконалених схем розслідування, реалізованих за допомогою архітектури програмно-визначеної мережі безпеки як послуги), що фінансується Європейською комісією (Проєкт 101225719 – HORIZON-CL3-2024- FCT-01-01) (акт впровадження результатів дисертаційного дослідження наведено в додатку Б). Наукові розробки аспіранта були застосовані під час участі у робочій групі пакету WP6 проєкту SALUS, який присвячений протидії промисловим кібератакам та виявлення аномалій у сфері безпеки/експлуатації у контексті потенційних ядерних та радіаційних аварійних ситуацій (довідка наведена у додатку Г). Розроблений порядок реагування на кіберінциденти та алгоритм пошуку оптимальних політик протидії були використані при розробці пакетів технічної документації для систем енергетичних об’єктів України: «План кіберзахисту», «Програма та методика випробувань кіберзахисту», «Звіт з виявлення вразливостей до кіберзагроз» та «Звіт з реалізації кіберзахисту» (акт впровадження результатів дисертаційного дослідження наведено в додатку Б). За отриманими матеріалами дисертації було опубліковано 15 робіт, з яких 4 – це статті у журналах і збірниках наукових праць, що входять до переліку фахових видань, затверджених МОН України за спеціальністю дисертації та 11 – публікації у матеріалах конференцій (у тому числі, міжнародних).Документ Відкритий доступ Створення засобів захисту оперативної пам’яті від атак типу RowHammer(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Мазурок, Валентин Олегович; Луценко, Володимир МиколайовичМазурок В. О. Створення засобів захисту оперативної пам’яті від атак типу RowHammer. – Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 – Інформаційні технології за спеціальністю 125 – Кібербезпека та захист інформації. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025 Пам'ять відіграє ключову роль у функціонуванні сучасних обчислювальних систем, забезпечуючи зберігання і обробку даних, необхідних для стабільної роботи та високої продуктивності. Вона є основою для реалізації швидкого доступу до інформації, підтримки складних алгоритмів маршрутизації, обробки пакетів та роботи серверів у режимі реального часу. Однак поряд із її важливістю постають і значні загрози, пов’язані з уразливістю пам’яті до атак. Такі ризики, зокрема, можуть призводити до порушення цілісності даних, зниження продуктивності обчислювальної системи, або навіть витоку конфіденційної інформації. Уразливості пам'яті створюють потенційні точки доступу для зловмисників, що ставить під загрозу безпеку всієї мережевої інфраструктури. Ізоляція пам'яті є однією з основних властивістю надійної та безпечної обчислювальної системи. Доступ до адреси пам’яті не повинен мати небажаних побічних ефектів для даних, що зберігаються в інших адресах. Однак у міру того, як технологічний процес зменшується, мікросхеми пам’яті стають більш уразливими до перешкод та наведень, або навіть явищ, коли різні комірки пам’яті заважають роботі одна одної. Дисертаційну роботу присвячено розробці методів детектування та захисту від атак на пам’ять в обчислювальних система, зокрема від RowHammer атак. В роботі було проведено аналіз та сформовано модель оперативної пам’яті DRAM для того щоб формувати працюючі в реальному світі математичні моделі. Це дозволить створювати кращі схеми захисту обчислювальних систем при зменшенні фізичних розмірів пристроїв та їх підсистем. Після цього було представлено основні вектори атак на пам’ять і показано основні недоліки, які працюють завдяки використанню описаних вище нереалістичних припущень про модель роботи пам’яті на нанорівні. Завдяки зазначеним вище даним було продемонстровано, які захисні системи існують на ринку і чому вони можуть бути не ефективними з боку реального захисту даних, чи збоку енергоспоживання. За результатами дослідження зв’язків між виявленими загрозами та вразливостями, які притаманні сучасним обчислювальним системам, було сформовано потребу в розробці більш сучасних методів захисту як в апаратній так і в програмній площині. Для підтвердження теоретичних даних щодо недосконалості наявних захисних систем було створено тестувальну платформу, що дозволить виявити і систематизувати знайдені прогалини в захисті існуючих систем пам’яті. Також це дозволить виділити основні тренди розвитку в різних розробників та компаній і підтвердити функціональність отриманої математичної моделі пам’яті. Завдяки математичній моделі і наявним аналітичним даним щодо тестування реальних зразків пам’яті типу DRAM було почато розробку програмних та апаратних рішень що дозволять мінімізувати вразливість вже існуючих систем. Також завдяки аналізу існуючих трендів можна буде спрогнозувати який саме рівень захищеності буде потрібен для наступних ітерації систем збереження інформації. Розробка систем була поділена на три підгрупи – апаратні програмні та комбіновані для створення систем захисту зі своїми перевагами та недоліками. Розробка кількох систем також дасть змогу виділити найкращу чи запропонувати комбінації захисних механізмів що будуть переважати над існуючими як в плані захисту наявної інформації. Також це дозволить сконцентруватись на розробці рішення що мінімізуватимуть додаткові витрати часу, грошей та енергії на захисні механізми. За результатами даної роботи було сформовано моделі, що дозволяють захищати пам’ять за допомогою програмних та апаратних засобів. Зокрема модель детектора на основі машинного навчання здатна виявляти до 99.5% атак на пам’ять типу RowHammer, а модель на основі лічильників доступу до 99.7%. Після цих етапів було представлено технічні приклади реалізації захисних механізмів на існуючих системах. Показано зменшення кількості успішних атак та продемонстровано повний детальний алгоритм запровадження і масштабування даної системи захисту. Метою дисертаційної роботи є розв’язання актуальної технічної задачі захисту пам’яті комп’ютерних систем від атак, що здатні викрасти чи пошкодити важливі дані. Атаки RowHammer у сучасних системах майже неможливо відрізнити від звичайної роботи DRAM, тому їх виявлення є серйозним викликом саме по собі. У той же час методи виявлення та запобігання не повинні спричиняти погіршення продуктивності або приводити до значних витрат енергії. Об’єкт: загрози і вразливості у пам’яті комп’ютерних систем. Предмет: методи та моделі захисту пам’яті комп’ютерних систем. У дисертаційному дослідженні отримані такі наукові результати: - Вперше розроблено методологію збору даних щодо захисту від атак типу RowHammer нових систем пам’яті DDR5. - Вперше розроблено модель захисту пам’яті DRAM систем на основі машинного навчання, що працює в реальному часі. - Вперше розроблено модель захисту пам’яті DRAM систем на основі лічильників доступу, що не має вразливостей нерівномірного оновлення. - Удосконалено методологію тестування вразливостей чіпів DRAM DDR5 щодо атак типу RowHammer шляхом розробки апаратно-програмного комплексу тестового обладнання. Всі теоретичні і практичні результати дисертаційної роботи у повній мірі висвітлено у статтях, опублікованих у фахових вітчизняних наукових виданнях, що входять до відповідного встановленого переліку. Виконано їх належну апробацію на міжнародних та всеукраїнських наукових конференціях. У дисертаційному дослідженні розв’язана задача детектування атак на пам’ять типу DDR за допомогою кількох підходів: технічного та програмного. Проаналізовано основні причини виникнення вразливості типу RowHammer та показано недоліки представлених в сучасних системах пам’яті захисних механізмів. Основним чинником визначено електромагнітне зв’язування та накопичення паразитних зарядів на субстраті електричних елементів пам’яті. Зібрано в базу даних інформацію про захист нових моделей чіпів пам’яті DDR4 та DDR5 від атак типу RowHammer та представлено на графіках для розуміння трендів розвитку вразливості. Проаналізовано зв’язки та схожості сигнатур доступу під час атак в різних типах пам’яті для формування правил майбутніх захисних механізмів. Побудовано математичну модель представлення пам’яті типу DRAM, що дозволяє аналізувати атаки на окремі комірки пам’яті. Розроблено основні алгоритми для побудови структурної моделі системи взаємозалежностей загроз з боку атакуючих рядків пам’яті та вразливостей з боку невідповідності частоти оновлення рядків жертв. У роботі структуровано інформацію про загрози та вразливості систем оперативної пам’яті DRAM з боку атак, зокрема типу RowHammer та те, що на даному етапі їх неможливо детектувати. Описано основні метрики оцінки вразливості чіпів пам’яті та їх схильності до зміни бітів в наслідку атак типу RowHammer. Визначено, що внаслідок подібних атак дані можуть бути скомпрометовані або втрачені без виявлення мікропрограмами DRAM чи антивірусними програмами. На основі даних зібраних з різних моделей DRAM, які відображають всі лінійки та типи сучасної оперативної пам’яті, розроблено методи виявлення та протидії атакам на пам’ять. Продемонстровано систему детектування атаки RowHammer на основі трьох нейромереж, що навчалися на реальних даних типів LSMP, MLP та CNN. Всі три моделі продемонстрували точність виявлення атаки в більше ніж 95%, при цьому не сповільнюючи систему. В результаті було обрано для реалізації тип мереж MLP оскільки вона має найменшу зайняту пам’ять та найменший час проходження даних до результату аналізу. Також продемонстровано підхід до детектування, що базується на представленій математичній моделі пам’яті. Даний підхід представляє собою модель, що оперує частотою активацій рядка як метрикою щодо визначення його як атакуючого. Даний метод демонструє найвищий рівень точності в 99.7% та значно швидший за нейромережевий підхід, але при цьому дуже залежить від конкретних параметрів кожної плати пам’яті. Показано можливості практичного застосування розроблених методів захисту пам’яті з урахуванням вимог до енерговикористання та накладних витрат до імплементації у сучасних комп’ютерних системах. Здійснено порівняння результатів, отриманих при запуску на тестовому середовищі та на реальній системі, з урахуванням зовнішніх факторів шумів та паралельно працюючих процесів у тестованій системі. За матеріалами дисертації опубліковано 9 робіт, з яких 4 – це статті у журналах і збірниках наукових праць, що входять до переліку фахових видань, затверджених МОН України за спеціальністю дисертації та 5 – публікації у матеріалах конференцій (у тому числі, міжнародних).Документ Відкритий доступ Структурний синтез і параметрична оптимізація методів побудови стегодетекторів для цифрових зображень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Прогонов, Дмитро ОлександровичПрогонов Д.О. Структурний синтез і параметрична оптимізація методів побудови стегодетекторів для цифрових зображень. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.21 «Системи захисту інформації». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» МОН України, Київ, 2024. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науковоприкладної проблеми розробки високоточних методів виявлення стеганограм, здатних надійно працювати в умовах відсутності апріорних даних щодо особливостей використаних стеганографічних методів, малого ступеня заповнення зображення-контейнеру стегоданими (менше 10%) та при значній варіативності параметрів досліджуваних цифрових зображень. У першому розділі проведено огляд сучасних моделей, методів та підходів до приховання повідомлень в мультимедійних даних, зокрема цифрових зображеннях (ЦЗ), а також методів виявлення сформованих стеганограм. Особлива увага приділена новітнім методам як вбудовування стегоданих до зображень-контейнерів (ЗК), так і виявлення стеганограм із застосуванням методів статистичного, спектрального та структурного аналізу, а також штучних нейронних мереж. Встановлено, що особлива увага при розробці сучасних стеганографічних методів приділяється мінімізації змін статистичних, спектральних та структурних параметрів ЗК при формуванні стеганограм. За результатами порівняльного аналізу точності виявлення стеганограм, сформованих згідно новітніх адаптивних стеганографічних методів (АСМ), при використанні стегодетекторів (СД) на основі потужних статистичних моделей maxSRM, DCTR та PSRM встановлено, що висока (більше 90%) імовірність виявлення прихованих повідомлень досягається лише у випадку середнього ( > 10%) ступеня заповнення ЗК стегоданими. При цьому збільшення точності роботи СД в області слабкого ( < 10%) ступеня заповнення ЗК потребує суттєвого ускладнення процедури попередньої обробки ЦЗ (а саме збільшення кількості використовуваних філрів високих частот), що унеможливлює швидку адаптацію налаштованих стегодетекторів для виявлення нових типів стеганографічних методів (СМ). Застосування СД на основі штучних нейронних мереж (ШНМ) дозволяє подолати виявлене обмеження статистичних стегодетекторів, проте лише у випадку обробки пакетів ЦЗ, статистичні характеристики котрих несуттєво відрізняються від відповідних характеристик вихідної (навчальної) вибірки зображень. Також, дані СД потребують використання прикладів стеганограм при проведенні налаштування ШНМ для забезпечення високої (більше 95%) точності виявлення стеганограм. Це унеможливлює використання даних СД у випадку виявлення апріорно невідомих стеганографічних методів. Результати першого розділу дозволили обґрунтувати необхідність розробки нової концепції побудови стегодетекторів для проведення «сліпого» стегоаналізу ЦЗ, що здатні забезпечити надійне виявлення стеганограм в умовах відсутності апріорних даних щодо використаних АСМ. Досягнення поставленої мети потребує визначення факторів, що мають найбільший вплив на точність роботи існуючих СД, експериментальної оцінки межі вірогідності виявлення стеганограм в залежності від наявних апріорних даних щодо використаного СМ та статистичних параметрів досліджуваних зображень, розробки методів, що дозволяють забезпечити точність роботи СД, яка є близькою до отриманих оцінок межі вірогідності виявлення стеганограм навіть в умовах відсутності апріорних даних щодо використаного стеганографічного методу. Другий розділ присвячено дослідженню межі вірогідності виявлення стеганограм в залежності від наявних апріорних даних щодо СМ та статистичних параметрів досліджуваних ЦЗ, та розробці методів, що дозволяють наблизити точність роботи СД до встановленої межі незалежно від типу використаного стеганографічного методу. Для подолання виявлених обмежень сучасних підходів до побудови СД в роботі запропоновано інтегральну модель оцінки точності роботи стегодетектору. Дана модель заснована на представленні значення помилки класифікації стеганограм як результату композиції впливів функцій, що відповідають: попередній обробці досліджуваних зображень з метою виявлення слабких змін ЗК, обумовлених прихованням повідомлень, визначення статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваних ЦЗ та віднесення (класифікації) досліджуваного зображення до класів ЗК або стеганограм за результатами обробки обчислених параметрів зображення. В роботі запропоновано оцінку приросту «інформації» щодо використаного СМ при проведенні стегоаналізу на основі аналізу характеристик кластеру векторів, що відповідають статистичним параметрам стеганограм, які відрізняються лише значенням яскравості окремого пікселю. За результатами дослідження залежності значень помилки виявлення стеганогарм при варіації типу методу класифікації параметрів оброблюваних ЦЗ встановлено, що суттєвий вплив на точність роботи СД має взаємне положення кластерів векторів і , які відповідають статистичним параметрам зображень-контейнерів та відповідним їм стеганограмам. Запропоновано використовувати методи оцінки відстані між імовірнісними розподілами та , що відповідають нормованим гістограмам розподілу значень яскравості пікселів ЗК та сформованої стеганограми, а саме відстані Хеллінгера , Бхаттачарайя , -квадрат та спектр відстаней Реньї для забезпечення високої точності оцінки взаємного положення кластерів і для довільної статистичної моделі оброблюваних зображень. За результатами порівняльного аналізу точності оцінки відстані між кластерами та при використанні АСМ виявлено, що застосування відстані Хеллінгера дозволяє суттєво (до двох разів) підвищити точність оцінювання відмінностей між розподілами значень яскравості пікселів ЗК та стеганограм у порівнянні іншими підходами, зокрема використанням відстані Кульбака-Лейблера . В дисертаційній роботі показано, що оптимальними методами попередньої обробки досліджуваних ЦЗ за критерієм мінімізації значення помилки класифікації стеганограм в умовах обмеженості апріорних даних щодо особливостей використаного СМ є методи для відновлення (реконструкції) вихідного виду ЗК за наявними (зашумленими) зображеннями, а також методи , спрямовані на вилучення спотворень ЗК, обумовлених прихованням повідомлень. Методи, що відносяться до першої групи дозволяють проводити реконструкцію вихідного виду ЗК навіть в умовах відсутності апріорних даних щодо використаного СМ, що становить інтерес для розробки методів деструкції стеганограм, які характеризуються мінімальними змінами статистичних параметрів ЦЗ та дозволяють маскувати факт втручання в канал зв’язку. Практичне застосування методів є обмеженим з огляду на необхідність формування стеганограм на основі оброблюваного ЦЗ, що є неможливим у випадку обмеженості апріорних даних щодо використаного СМ. Проте дані методи можуть становити інтерес для порушення роботи стеганографічних каналів зв’язку за рахунок формування та передачі хибних (підроблених) стеганограм. За результатами проведених автором досліджень отримано експериментальні оцінки досяжної точності роботи СД при використанні запропонованого методу для новітніх стеганографічних методів HUGO, S-UNIWARD, MG та MiPOD на зображеннях зі стандартних пакетів ALASKA (80,000 зображень), VISION (11,700 зображень) та MIRFlickr (близько 1 мільйона зображень). Показано, що застосування запропонованих методів та векторів векторів дозволяє суттєво (на 20%) зменшити значення навіть у найбільш складному випадку слабкого (менше 10%) ступеня заповнення ЗК стегоданими. Вагомою перевагою використання векторів при налаштуванні СД є слабка залежність отримуваних значень від значення параметру , що дозволяє суттєво підвищити точність роботи СД навіть у найбільш складному випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими ( < 10%). Для наближення точності роботи методів стегоаналізу ЦЗ до отриманих оцінок меж точності виявлення стеганограм запропоновано математичний апарат синтезу структури та параметричної оптимізації СД, що заснований на декомпозиції багатовимірних сигналів на основі спеціальних систем функцій (ССФ). В роботі запропоновано метод формування ССФ, що дозволяє формувати системи функцій розкладу ЦЗ в залежності від наявних даних щодо параметрів ЗК та стеганограм, а також з врахуванням варіативності статистичних та спектральних параметрів досліджуваних ЦЗ, що становить особливий інтерес для побудови високоточних стегодетекторів. Результати експериментальних досліджень точності виявлення стеганограм, сформованих згідно стеганографічних методів HUGO, S-UNIWARD, MG та MiPOD, при обробці ЦЗ з використання запропонованого методу формування ССФ підтвердили ефективність даного підходу. Зокрема, зменшення значень ( 40%) досягається як в області сильного ( > 20%), так і слабкого ( < 10%) ступеня заповнення ЗК стегоданими, що є одним з найбільш складних випадків при проведенні стегоаналізу ЦЗ. Запропоноване об’єднання методів попередньої обробки та методів визначення статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваного зображення дозволило отримати попередньо неочевидні результати щодо синтезу оптимальних СД за критерієм мінімізації значення помилки класифікації . Показано, що використання запропонованого підходу до розробки СД дозволяє наблизити точність виявлення стеганограм до встановлених меж досяжної точності роботи СД навіть для новітніх стеганографічних методів MG та MiPOD. При цьому забезпечуються нові властивості кластерів та , а саме максимізація відстані між ними в процесі обробки ЦЗ, що суттєво знижує вимоги щодо модуля класифікатора зображень при збереженні високої точності виявлення стеганограм. Зважаючи на високу точність роботи стегодетекторів, заснованих на використанні запропонованого методу, у випадку виявлення стеганограм, сформованих згідно відомих СМ, подальший інтерес становить дослідження точності даних СД у найбільш складних випадках стегоаналізу, а саме виявлення апріорно невідомих стеганографічних методів при обробці нових пакетів ЦЗ. У третьому розділі проведено порівняльний аналіз точності роботи новітніх стегодетекторів, а також запропонованого методу синтезу СД в найбільш складних випадках складних випадках проведення стегоаналізу ЦЗ, а саме відсутності апріорних даних щодо особливостей використаного СМ та при високій варіативності значень статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваних. На основі запропонованого методу синтезу високоточних СД розроблено та реалізовано програмний комплекс для проведення стегоаналізу ЦЗ. Зважаючи на відсутність необхідності використання апріорних даних щодо використаного СМ при застосуванні запропонованого методу синатуз СД, для розробленого комплексу запропонована назва BlindSteg. За результатами експериментального дослідження точності виявлення стеганограм при використанні запропонованого комплексу Blind-Steg підтверджена його висока ефективність навіть у найбільш складних випадках проведення стегоаналізу, а саме виявлення стеганограм, сформованих згідно апріорно невідомих АСМ (досягнуто зменшення помилки класифікації стеганограм до чотирьої разів у порівнянні з сучасними СД) при забезпеченні малої тривалості обробки ЦЗ з використанням запропонованого методу (до трьох секунд на зображення). Висока точність реконструкції ЗК при використанні розробленого комплексу Blind-Steg створює потенціал для суттєвого підвищення якості деструкції стеганограм та використання даного комплексу для дослідження новітніх задач в галузі стегоаналізу ЦЗ, зокрема вилучення та підміни прихованих повідомлень. Четвертий розділ присвячено огляду перспектив використання запропонованого комплексу Blind-Steg для вирішення задач надійної деструкції даних, а також визначення шляхів вирішення задачі екстракції стегоданих. Показано, що запропонований метод попередньої обробки ЦЗ шляхом декомпозиції зображення із застосуванням ССФ дає можливість до 12 разів (з 89.65% до 7.12%) зменшити кількість пікселів, використаних для приховання стегобітів, значення яскравості котрих не були змінені в процесі деструкції стеганограм, навіть у найбільш складному випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими. Це дозволяє забезпечити надійну деструкцію стеганограм при суттєвому зниженні (до шести разів) змін статистичних, спектральних та структурних параметрів оброблюваних стеганограм у порівнянні з сучасними методами деструкції. Отримані результати підтверджують перспективність використання розробленого комплексу Blind-Steg для забезпечення ефективної протидії роботі стеганографічних каналів передачі ІзОД при маскуванні власне факту проведення деструкції від приймальної сторони стеганографічної системи. Висока точність визначення положення пікселів, використаних для приховання стегобітів, становить інтерес для використання запропонованого методу для вилучення або підміни бітів стегоданих без необхідності деструкції стеганограм. Встановлено, що запропонований метод попередньої обробки ЦЗ дозволяє до чотирьох разів підвищити точність локалізації пікселів, використаних для приховання окремих стегобітів у порівнянні з випадком застосування мережі SR-Net. Висока точність визначення пікселів зберігається навіть у найбільш складному випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими ( = 5%). Таким чином, запропоновані методи реконструкції вихідного виду ЗК за наявними (зашумленими) даними, реалізовані в комплексі Blind-Steg, дозволяють відкрити шляхи для вирішення найбільш складних задач стегоаналізу ЦЗ, а саме вилучення та підміни вбудованих повідомлень без необхідності проведення деструкції стеганограм. Забезпечення високої точності визначення позицій пікселів, використаних для приховання стегобітів (більше 60% навіть у випадку слабкого заповнення ЗК стегоданими), підтверджує перспективність застосування запропонованого підходу для роботи з новітніми стеганографічними методами.Документ Відкритий доступ Метод оцінки ризику на основі аналізу структури зв’язків загроз та вразливостей у кіберсистемах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Полуциганова, Вікторія Ігорівна; Смирнов, Сергій АнатолійовичПолуциганова В. І. Метод оцінки ризику на основі аналізу структури зв’язків загроз та вразливостей у кіберсистемах. – Кваліфікаційна праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії з галузі знань 12 – Інформаційні технології за спеціальністю 125 – Кібербезпека та захист інформації. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2024. Методи оцінки ризиків є одним з ключових механізмів аналізу ефективності та рівня безпечності функціонування кібернетичних систем і визначення напрямків їх подальшого розвитку, що обумовлено складною структурою таких об’єктів. Зважаючи на те, що сьогодні майже в усіх сферах життя застосовуються інформаційні технології, методи оцінювання ризиків набувають все більшого значення для виявлення уразливостей інформаційних систем та потенційних загроз для їх безпечного функціонування. Результати відповідного аналізу дозволяють формувати та проводити комплекс заходів, які підвищують рівень безпеки системи та захищають її від зовнішніх та внутрішніх загроз. Дисертаційну роботу присвячено розробці методу оцінювання ризиків кіберсистем на основі взаємозалежності між уразливостями та загрозами, а також складної структури цих зв’язків. Порівняльний аналіз сучасних підходів та методів оцінювання ризику засвідчив, що ними не в повній мірі враховується така специфіка структури інформаційної системи, як її складність, що відображається на точності проведених на основі цих методів розрахунків. За результатами дослідження зв’язків між виявленими загрозами та уразливостями, які притаманні сучасним кіберсистемам, установлено, що зв’язки між ними можуть мати небінарний характер, а також впливають на обсяг втрат внаслідок різного рівня сумісності як між уразливостями системи, так і між окремими подіями при реалізації атак (несанкціонованого доступу до системи). Виявлені недоліки сучасних підходів, що застосовуються для аналізу ризику у кіберсистемах, були скореговані під час розроблення узагальненого методу оцінки ризиків для систем складної структури. Методи аналізу вразливостей та загроз безпеки кіберсистем, аналізу структури складних кіберсистем, оцінювання ризику, а також сучасний стан вивчення проблем, які досліджуються в дисертації, висвітлено в роботах таких вчених як Архіпов О.Є., Аткін Р. Х., Грайворонський М. В., Джонсон Д. Х., Касті Д. Л., Качинський А. Б., Ланде Д. В., Мохор В. В., Новіков О. М. та інших науковців. Проведено огляд та здійснено порівняльний аналіз основних підходів та методів, на яких базується структурний аналіз системи загроз і вразливостей і які покладено в основу дисертаційного дослідження, а саме наступних напрямів: Qаналіз, топологія, геометрія і аналіз симплеціальних комплексів. Здійснено опис основних етапів життєвого циклу вразливостей у кіберсистемі. Розглянуто основні методи оцінювання ризику на основі підходів А. Вальда та Т. Байєса. Проведено систематизацію підходів до виявлення та аналізу основних метрик для опису структури системи уразливостей та загроз у кіберсистемі. Установлено, що основними поняттями та ефективними моделями, які у повній мірі характеризують структуру складних систем, а також використовуються для розв’язання задач аналізу та синтезу системи, однозначного визначення процедури при проведенні оцінювання ризиків, являються локальні карти, структурне дерево та структурний граф симплеціального комплексу. Здійснено структурний аналіз системи вразливостей та запропоновано класифікацію вразливостей, що дозволяє суттєво вплинути на формування комплексу превентивних заходів щодо попередження та подолання несприятливих наслідків реалізації загроз. Для опису властивостей та джерел виникнення вразливостей використовувалась база даних широко відомих уразливостей інформаційної безпеки CVE. У ході дисертаційного дослідження було розроблено загальні алгоритми переходу від довільної матриці інцидентності до симплеціального комплексу з подальшим визначенням структурного дерева та локальних карт. Запропоновано алгоритм прямого переходу від матриці інцидентності безпосередньо до структурного дерева та локальних карт у випадку, коли відсутня необхідність побудови симплеціального комплексу. Розроблено алгоритм відновлення симплеціального комплексу із застосуванням інформації з локальних карт та структурного дерева. Розроблений метод дозволяє здійснити формалізований перехід від характеристик топології симплеціального комплексу до відповідних графів та навпаки. Запропонований алгоритм дозволяє більш точно визначити структуру складної системи та здійснити її всебічний детальний аналіз. Цей метод відображає зв’язки між класичним Qаналізом та доданими структурними характеристиками, а також синтезом симплеціального комплексу на основі відомих структурних характеристик. У ході дослідження проводились уточнення оцінок ймовірностей інцидентів та відповідних втрат. Класична байєсова формула розрахунку середніх втрат дозволяє врахувати сумісність та залежність несприятливих подій, але, при цьому зазвичай оцінка ймовірностей реалізації загроз виконується для ситуації окремих несумісних подій. У реальності можуть відбуватися сумісні реалізації вразливостей/загроз, що ускладнює оцінки ймовірності внаслідок виникнення сумісних та умовних ймовірностей. У випадку, коли вразливості інформаційної системи є незалежними, загальні збитки від їх сумісної реалізації розраховуються як сума збитків від окремих інцидентів. Але, у разі сумісної реалізації залежних уразливостей системи, загальна сума окремих втрат корегується (збільшується або зменшується) у залежності від характеру та специфіки їх зв’язків. Доведено, що відомі структурні особливості симплеціального комплексу при оцінюванні ризику дозволяють ураховувати сумісність між загрозами чи вразливостями. Сумісність в цьому контексті означає, що деякі вразливості можуть реалізовуватися як одночасно, так і окремо в залежності від профілю атаки на інформаційну систему. Доведено, що чим більш складним є зв’язок між окремими вразливостями, тим більший вклад сумісних компонентів у загальний ризик. Акцентовано увагу на тому, що при обрахунку загального ризику системи потрібно окремо враховувати «місця склеювання» (примикання) між ланцюгами симплексів. Оскільки ці місця є симплексами за визначенням, ризик, що відповідає ланцюгу, формується з ризиків від двох ланцюгів по місцю примикання. Він обчислюється як сума ризиків для двох ланцюгів мінус ризик для симплекса примикання, бо він врахований двічі — у складі кожного ланцюга окремо. Якщо примикання по симплексу відбувається для k ланцюгів разом, зрозуміло, що для компенсації кратності примикання потрібно віднімати від суми ризиків від ланцюгів ризик від симплексу множений на (k 1). Оскільки інформація щодо структури примикання міститься у локальній карті та структурному графі симплеціального комплексу, вона може бути використана для розрахунку ризику безпосередньо з них. Тому загальну суму ризиків (по ланцюгах) запропоновано корегувати з урахуванням таких повторів для кожної вершині структурного дерева. Запропонований розрахунок ризику відрізняється від алгоритмів «згортання дерева» у теорії прийняття рішень тим, що працює з комплексом а не деревом, використовує підхід «включень та виключень», а також враховує відповідну кратність примикання. Здійснено загальний аналіз системи загроз і вразливостей інформаційної системи типового об’єкту критичної інфраструктури. За допомогою структурного аналізу виявлено можливість сумісних реалізацій загроз, які проявляються через складну структуру взаємозалежностей між уразливостями та загрозами. Проведено класифікацію вразливостей на основі параметрів, наведених у дисертаційному дослідженні для системи загроз інформаційної системи визначеного об’єкта критичної інфраструктури. За результатами проведених обчислень отримано опис структури системи загроз та ризиків, який більш точно відповідає реальним параметрам досліджуваної системи. Для проведення розрахунку ризиків зроблено припущення, що сумісна реалізація несприятливих подій, зокрема від кібератаки, є незалежною за втратами. Тому втрати розраховуються як сума, а ймовірність події як добуток. Отриманий результат також підтверджує, що при проведенні розрахунків з використанням запропонованого методу розширеного Qаналізу структурновкладені загрози не мають впливу на кінцевий результат оцінки загального рівня ризику. Для спрощення розрахунків ризику вплив на систему структурновкладених загроз рекомендовано ігнорувати. Практичне застосування запропонованого методу оцінювання ризику засвідчило, що у порівнянні із методом спрощеної лінійної оцінки, загальна оцінка ризик для досліджуваної інформаційної системи об’єкта критичної інфраструктури зменшується майже до 23,3% у залежності від розподілу загроз та профілю атак. Метою дисертаційної роботи є розв’язання актуальної наукової задачі аналізу та синтезу моделей і методів оцінювання ризиків з врахуванням структурних властивостей сукупності зв’язків загроз та вразливостей кіберсистем, що дозволяє розробити процедуру побудови формули байєсівської оцінки ризику, виконати її аналіз та забезпечити уточнення оцінки ризику внаслідок врахування структури сумісності вразливостей системи. Об’єкт: загрози і вразливості у складних кіберсистемах. Предмет: оцінювання ризиків у складних кіберсистемах. У дисертаційному дослідженні отримані такі наукові результати: - Вперше побудовано модель зв’язків загроз та вразливостей у кіберсистемі у вигляді симплеціального комплексу, яка представляє складну структуру їх взаємозалежностей, для класифікації загроз і вразливостей та для оцінювання потенційних втрат і ризиків; - Вперше розроблено алгоритми аналізу симплекційного комплексу та його синтезу на основі повного набору структурних характеристик комплексу; - Вперше розроблено метод класифікації загроз та вразливостей у складній системі з урахуванням характеристик власної розмірності підсистем, їх примикання та наслідування, що дозволяє надійніше оцінювати ризики в кіберсистемі в залежності від варіантів атак; - Розроблено процедуру побудови байєсівської оцінки ризику з врахуванням структури вразливостей системи та складеної функції втрат. Всі теоретичні і практичні результати дисертаційної роботи у повній мірі висвітлено у статтях, опублікованих у фахових вітчизняних наукових виданнях, що входять до відповідного встановленого переліку. Виконано їх належну апробацію на міжнародних та всеукраїнських наукових конференціях. У дисертаційному дослідженні розв’язана задача оцінювання ризику з урахуванням структурних особливостей зв’язків уразливостей та загроз у кіберсистемах. Проаналізовано систему зв’язків між загрозами та вразливостями в сучасних складних кіберсистемах. Виявлено, що зв’язки між ними можуть мати небінарний характер та визначати різний рівень сумісності між загрозами при реалізації атак. Проаналізовано методи структурного аналізу складних систем. Основним його інструментом визначено Qаналіз, адже саме він дозволяє врахувати топологію взаємозв’язків між компонентами вразливостей та загроз у кіберсистемі. Побудовано структурну модель сумісної реалізації загроз для кіберсистем. Розроблено основні алгоритми для побудови структурної моделі системи взаємозалежностей загроз та вразливостей на основі Qаналізу. Визначено основні структурні характеристики системи для подальшого обрахунку ризиків. У роботі структуровано інформацію про загрози та вразливості кіберсистем. Описано основні метрики оцінки взаємозалежностей між уразливостями та загрозами для їх подальшого використання при проведенні розрахунку оцінки загального ризику для системи. Здійснено аналіз методів оцінювання складених функцій втрат від реалізації сумісних загроз. Визначено, що внаслідок подібних атак на кіберсистему має здійснюватися корегування величини суми окремих втрат системи з урахуванням специфіки взаємних зв’язків. У загальному випадку при реалізації незалежних загроз сумарний збиток є сумою збитків внаслідок реалізацій окремих подій, але у разі виявлення взаємозалежності відповідних уразливостей та загроз, цей показник корегується (збільшується або зменшується) у залежності від характеру та специфіки їх зв’язків. На основі характеристик побудованих моделей, які відображають структурні особливості системи загроз, розроблено метод оцінювання ризику з урахуванням структурних особливостей системи та складених функцій втрат. Проаналізовано можливості практичного застосування розробленого методу оцінювання ризику з урахуванням специфіки взаємозв’язку вразливостей та загроз для інформаційних систем: 1) хмарних середовищ та 2) об’єктів критичної інфраструктури, а також виконано відповідні розрахунки. Здійснено порівняння результатів, отриманих при розрахунках оцінки ризику із застосуванням розробленого методу розрахунку для систем складної структури, з результатами, отриманими при розрахунках за допомогою простої лінійної оцінки ризику. Результати роботи впроваджено у навчальний процес навчальнонаукового фізикотехнічного інституту Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», що підтвержено довідкою про вровадження в додатку Б. Моделі та методи розроблені в дисертації використані в Науководослідні роботі «Підтримка прийняття рішень в умовах невизначеності та конкурентної взаємодії» номер державної реєстрації 0124U001957, що підтверджує наукову та практичну цінність отриманих результатів дослідження. Наукові напрацювання та пропозиції даного дослідження використані під час підготовки матеріалів до засідання Ради національної безпеки і оборони України з питання «Про стан справ у енергетичній сфері», рішення Національного координаційного центру кібербезпеки при Раді національної безпеки і оборони України (далі – НКЦК), а також у процесі розроблення Загальних правил обміну інформацією про кіберінциденти, затверджених рішенням НКЦК (акт впровадження результатів дисертаційного дослідження наведено в додатку Б). За матеріалами дисертації опубліковано 12 робіт, з яких 4 – це статті у журналах і збірниках наукових праць, що входять до переліку фахових видань, затверджених МОН України за спеціальністю дисертації та 8 – публікації у матеріалах конференцій (у тому числі, міжнародних).Документ Відкритий доступ Моделі та методи глибинного навчання для задач геопросторового аналізу(2020) Лавренюк, Микола Сергійович; Новіков, Олексій МиколайовичДокумент Відкритий доступ Інформаційна технологія екологічного моніторингу процесів забруднення атмосфери з використанням високопродуктивних обчислень(2019) Ільїн, Микола Іванович; Новіков, Олексій Миколайович