Метод количественной оценки опасности реализации угроз безопасности информации объектов критической информационной инфраструктуры потенциальными нарушителями

В условиях нарастающей информатизации различных производственных сфер, когда большинство технологических процессов и информационных потоков автоматизируются и управляются средствами вычислительной техники, выбор мер по обеспечению безопасности информации (БИ) объектов критической информационной инфраструктуры (ОКИИ) становится актуальной проблемой. В статье рассматриваются существующие методы и подходы к оценке опасности реализации угроз БИ ОКИИ, к которым относятся автоматизированные системы управления технологическими процессами, информационные системы и информационно-телекоммуникационные сети. Указанные подходы помогают специалистам в области БИ оценить риски, связанные с возможными кибератаками и утечками данных. Предложен метод количественной оценки степени опасности реализации угроз БИ, основанный на интеллектуальном анализе данных, хранящихся в подсистеме журналирования ОКИИ. Метод позволяет количественно оценить степень опасность реализации угроз БИ потенциальными нарушителями применительно к конкретному ОКИИ. Разработанный метод дополняет располагаемые оценки специалистов в области БИ путем формирования экспертных оценок со стороны дополнительно привлекаемых специалистов – профессионалов в области технологических процессов и информационных потоков КИИ. Результаты исследования рекомендованы для использования при моделировании угроз БИ и разработке требований к средствам защиты информации в ОКИИ.

1. Павлихина А.Н. Простое решение для сложных инфраструктур От чего и как защищать предприятия нефтегазового сектора России? Деловой журнал Neftegaz.RU. 2024;(8):20–25.

2. Пашков Н.Н., Дрозд В.Г. Анализ рисков информационной безопасности и оценка эффективности систем защиты информации на предприятии. Современные научные исследования и инновации. 2020;(1). URL: https://web.snauka.ru/issues/2020/01/90380

3. Одаховская Д.А., Пятков С.В., Черных М.А. Информационные риски: анализ и расчеты. Прикладные экономические исследования. 2024;(2):242–247.

4. Chernov D., Sychugov A., Sovgir A. Applying a System of Automatic Threat Modeling for APCs at Information Infrastructure Facilities. In: Advances in Automation IV: Proceedings of the International Russian Automation Conference, RusAutoCon2022, 04–10 September 2022, Sochi, Russia. Cham: Springer; 2023. P. 374–385. https://doi.org/10.1007/978-3-031-22311-2_36

5. Дойникова Е.В., Чечулин А.А., Котенко И.В. Оценка защищенности компьютерных сетей на основе метрик CVSS. Информационно-управляющие системы. 2017;(6):76–87. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2017.6.76

6. Макаренко С.И. Тестирование на проникновение на основе стандарта NIST SP 800–115. Вопросы кибербезопасности. 2022;(3):44–57.

7. Чернов Д.В. Методики оценки угроз безопасности информации автоматизированных систем управления технологическими процессами. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2021;(9):81–87. https://doi.org/10.37882/2223-2966.2021.09.25

8. Костогрызов А.И. О моделях и методах вероятностного анализа защиты информации в стандартизованных процессах системной инженерии. Вопросы кибербезопасности. 2022;(6):71–82.

9. Суханов А.В. Нечеткие оценки защищенности информационных систем. Информация и космос. 2013;(1):107–110.

10. Babeshko E., Kharchenko V., Gorbenko A. Applying F(I)MEA-technique for SCADA-Based Industrial Control Systems Dependability Assessment and Ensuring. In: 2008 Third International Conference on Dependability of Computer Systems DepCoS-RELCOMEX, 26–28 June 2008, Szklarska Poreba, Poland. IEEE; 2008. P. 309–315. https://doi.org/10.1109/DepCoS-RELCOMEX.2008.233