Алгоритм прогнозирования технического состояния комплексных систем защиты информации
| dc.contributor.author | Иванченко, Евгения | |
| dc.contributor.author | Хорошко, Владимир | |
| dc.contributor.author | Хохлачева, Юлия | |
| dc.contributor.author | Іванченко, Євгенія | |
| dc.contributor.author | Хорошко, Володимир | |
| dc.contributor.author | Хохлачова, Юлія | |
| dc.contributor.author | Ivanchenko, Yevgeny | |
| dc.contributor.author | Khoroshko, Vladimir | |
| dc.contributor.author | Hohlacheva, Julia | |
| dc.date.accessioned | 2014-05-14T17:41:50Z | |
| dc.date.available | 2014-05-14T17:41:50Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstracten | Prediction of the technical condition of complex systems is complex and multifaceted problem of information security systems are complex technical systems. Therefore, the processes taking place in the information security (IS), are complex, multidimensional, dynamic, time-dependent, active (focused), making it extremely difficult task of forecasting performance of integrated security systems (KSZI). An integral part of the management tasks (optimal, automated, or at the level of decision-making) is to construct models that describe or predict the behavior of sub-systems, processes, and systems in general. In general, to obtain a mathematical model to choose its structure and to estimate the parameters, that is, to solve the problem of structural identification. Structural identification of us will be treated as the problem of finding the model structure and the minimum variance of the prediction error. Most of the methods is based on different approaches, which complicates the comparative analysis to determine the conditions of their effective application. As for the problems of governance in KSZI important to create a model with a smaller prediction error, it is the basis for comparing the effectiveness of existing approaches. The purpose of this approach – identifying hidden patterns of cause-effect relationships between the elements of the investigated processes on the basis of statistical data, in which the connection is objectively reflected. The actual problem is the structural identification algorithm development of predictive models for the creation of automated methods for selecting the optimal structure of the complex object models for samples of limited volume in conditions of incomplete information. We consider this problem in accordance with the ideology of the group method of data handling (GMDH). The feasibility of using GMDH because it implemented iterative schemes complication models. The increasing complexity of the models from row to row selection is due to "crossing" of the best models of the previous row. Analysis of criteria and methods showed that the mathematical model of the nonlinear regression dependence should be used: a) GMDH as a method of sorting models; b) the method of least squares method as a method of modules rated model parameters; a) the criteria for the residual sum of squares, regularity, cross-validation to assess the quality of the models. Feature of the proposed algorithm is: 1) multi-stage search model; 2) The search for a model in the class of linear and non-linear in the class of the input variables of the model; 3) techniques to exclude certain members of the best descriptions of the private and based on this extension of the basis set of arguments; 4) optimal with respect to computational cost for iterative algorithms GMDH calculation scheme criterion sliding examination; 5) the ability to estimate the coefficients of the model as the method of least squares, and the least modules. In addition, the algorithm can predict the technical condition KSZI, and this in turn enables us to provide the required level of security of objects of different classes, the complexity and purpose. | uk |
| dc.description.abstractru | Прогнозирование технического состояния сложных систем – сложная и многоплановая задача. Системы защиты информации относят к сложным техническим системам. Поэтому процессы, происходящие в информационной безопасности (ИБ), относятся к сложным, многомерным, динамическим, нестационарным, активным (целенаправленным), что чрезвычайно усложняет задачу прогнозирования показателей комплексных систем защиты информации (КСЗИ). Неотъемлемой составной частью задач управления (оптимального, автоматизированного или на уровне принятия решений) является построение моделей, описывающих или прогнозирующих поведение подсистем, процессов и системы в целом. В общем случае для получения математической модели необходимо выбрать ее структуру и оценивать параметры, то есть решать задачи структурной идентификации. Структурная идентификация нами будет рассматриваться как задача поиска структуры модели и минимальной дисперсии ошибки прогнозирования. Большинство методов построено на различных подходах, что затрудняет сравнительный анализ определения условий их эффективного применения. Для задач управления в КСЗИ важно создавать модели с меньшей ошибкой прогнозирования. Это является основой для сравнения эффективности существующих подходов. Цель такого подхода – выявление скрытых закономерных причинно-следственных связей между элементами исследуемых процессов на основе статистических данных, в которых эти связи объективно отражены. Актуальной является проблема разработки алгоритма структурной идентификации прогнозирующих моделей с целью создания автоматизированных способов для оптимального выбора структуры моделей сложных объектов по выборкам ограниченного объема в условиях неполноты информации. Предположено решение этой задачи в соответствии с идеологией метода группового учета аргументов (МГУА). Целесообразность использования МГУА объясняется тем, что в нем реализуются итерационные схемы осложнения моделей. Осложнения моделей от ряда к ряду селекции происходит за счет «скрещивания» лучших моделей предыдущего ряда. Анализ критериев и методов показал, что для построения математической модели нелинейной регрессионной зависимости целесообразно использовать: а) МГУА в качестве метода перебора моделей; б) метод наименьших квадратов и метод модулей в качестве методов оценки параметров моделей; в) критерии остаточной суммы квадратов, регулярности, скользящего контроля для оценки качества получаемых моделей. Особенностью предлагаемого алгоритма является: 1) многоэтапность поиска модели; 2) поиск модели как в классе линейных, так и в классе нелинейных по входным переменным моделей; 3) приемы исключения отдельных членов лучшего частного описания и на основе этого – расширение базисного набора аргументов; 4) оптимальная по вычислительным затратам итерационных алгоритмов МГУА схема расчета критерия скользящего экзамена; 5) возможность оценивать коэффициенты в моделях как по методу наименьших квадратов, так и по методу наименьших модулей. Кроме того, алгоритм позволяет прогнозировать техническое состояние КСЗИ, а это в свою очередь дает возможность обеспечивать необходимый уровень информационной безопасности объектов различных классов, сложности и назначения. | uk |
| dc.description.abstractuk | Прогнозування технічного стану складних систем – складна і багатопланова задача. Системи захисту інформації відносять до складних технічних систем. Тому процеси, що відбуваються в інформаційній безпеці (ІБ), відносяться до складних, багатовимірних, динамічних, нестаціонарних, активних (цілеспрямованих), що надзвичайно ускладнює завдання прогнозування показників комплексних систем захисту інформації (КСЗІ). Невід'ємною складовою завдань управління (оптимального, автоматизованого або на рівні прийняття рішень) є побудова моделей, які описують або прогнозують поведінку підсистем, процесів і системи в цілому. У загальному випадку для отримання математичної моделі необхідно вибрати її структуру і оцінити параметри, тобто вирішити завдання структурної ідентифікації. Структурна ідентифікація далі розглядатиметься як завдання пошуку структури моделі і мінімальної дисперсії помилки прогнозування. Більшість методів побудовано на різних підходах, що ускладнює порівняльний аналіз умов їх ефективного застосування. Для задач управління в КСЗІ важливо створювати моделі з меншою помилкою прогнозування. Це є основою для порівняння ефективності існуючих підходів. Мета такого підходу – виявлення прихованих закономірних причинно-наслідкових зв'язків між елементами досліджуваних процесів на основі статистичних даних, в яких ці зв'язки об'єктивно відображені. Актуальною є проблема розробки алгоритму структурної ідентифікації прогнозуючих моделей з метою створення автоматизованих способів оптимального вибору структури моделей складних об'єктів за вибірками обмеженого об'єму в умовах неповноти інформації. Запропоновано вирішення цієї задачі згідно з ідеологією методу групового обліку аргументів (МГУА).Доцільність використання МГУА пояснюється тим, що в ньому реалізуються ітераційні схеми ускладнення моделей. Ускладнення моделей від ряду до ряду селекції відбувається за рахунок «схрещування» кращих моделей попереднього ряду. Аналіз критеріїв і методів показав, що для побудови математичної моделі нелінійної регресійної залежності доцільно використовувати: а) МГУА метод перебору моделей; б) метод найменших квадратів і метод модулів як методи оцінки параметрів моделей;в) критерії залишкової суми квадратів, регулярності, ковзаючого контролю – для оцінки якості одержуваних моделей. Особливістю пропонованого алгоритму є: 1) багатоетапність пошуку моделі; 2) пошук моделі як у класі лінійних, так і в класі нелінійних за вхідними змінними моделей; 3) прийоми виключення окремих членів кращого окремого опису і на основі цього – розширення базисного набору аргументів; 4) оптимальна за обчислювальними затратами для ітераційних алгоритмів МГУА схема розрахунку критерію ковзаючого іспиту;5) можливість оцінювати коефіцієнти в моделях як за методом найменших квадратів, так і за методом найменших модулів. Крім того, алгоритм дозволяє прогнозувати технічний стан КСЗІ, а це в свою чергу дає можливість забезпечувати необхідний рівень інформаційної безпеки об'єктів різних класів, складності і призначення. | uk |
| dc.format.pagerange | С. 9-16 | uk |
| dc.identifier.citation | Иванченко Е. Алгоритм прогнозирования технического состояния комплексных систем защиты информации / Евгения Иванченко, Владимир Хорошко, Юлия Хохлачева // Правове, нормативне та метрологічне забезпечення системи захисту інформації в Україні : науково-технічний збірник. – 2013. – Вип. 1(25). – С. 9–16. – Бібліогр.: 7 назв. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/7519 | |
| dc.language.iso | ru | uk |
| dc.publisher | НТУУ "КПІ" | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.source | Правове, нормативне та метрологічне забезпечення системи захисту інформації в Україні: науково-технічний збірник | uk |
| dc.status.pub | published | uk |
| dc.subject | защита информации | uk |
| dc.subject | системы защиты информации | uk |
| dc.subject | алгоритм прогнозирования | uk |
| dc.subject | методы прогнозирования | uk |
| dc.subject | информационная безопасность | uk |
| dc.subject.udc | 004.681.003 | uk |
| dc.title | Алгоритм прогнозирования технического состояния комплексных систем защиты информации | uk |
| dc.title.alternative | Алгоритм прогнозування технічного стану комплексних систем захисту інформації | uk |
| dc.title.alternative | Prediction algorithm technical state of complex systems of information | uk |
| dc.type | Article | uk |
| thesis.degree.level | - | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: