МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ДЕСТРУКТИВНОМУ ВЛИЯНИЮ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ДЕСТРУКТИВНОМУ ВЛИЯНИЮ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Минаев В.А.   Сычев М.П.   Куликов Л.С.   Вайц Е.В.  

УДК 004.94
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.004

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В последнее десятилетие в социальных сетях существенно усилилась деятельность как со стороны зарубежных центров, так и со стороны различных групп влияний внутри страны по организации деструктивных воздействий на российское общество и его социальные группы, особенно молодежные, с целью дестабилизации внутриполитической, социально-экономической и криминогенной обстановки. Именно поэтому в Доктрине информационной безопасности Российской Федерации информационно-психологические воздействия (ИПВ) названы важными негативными факторами, влияющими на состояние информационной безопасности (ИБ). В этой связи создание моделей противодействия деструктивным информационным воздействиям (ДИВ) манипулятивного характера в социальных сетях, оценка и прогнозирование их влияния на социальные группы выступают на современном этапе актуальными управленческими задачами. Рассмотрена системно-динамическая модель информационного противодействия ДИВ в социальных сетях. Обосновано ее применение для целей противодействия информационному терроризму, экстремизму и другим деструктивным воздействиям на современное общество посредством информационных сетей. Дано описание модели в виде потоковых диаграмм в обозначениях системной динамики. Приведены системы дифференциальных уравнений. Проведены имитационные эксперименты с моделями с применением перспективной платформы Anylogic. Модели позволяют осуществлять прогноз ДИВ с учетом фактора противодействия в социальных сетях, проигрывать различные сценарии динамики указанных взаимосвязанных процессов.

1. Доктрина информационной безопасности Российской Федерации. Утверждена Указом Президента РФ № 646 от 5 декабря 2016 г

2. Губанов Д. А., Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М: Издательство физико-математической литературы, 2010. – 228 с.

3. Минаев В. А., Овчинский А. С., Скрыль С. В., Тростянский С. Н. Как управлять массовым сознанием. Современные модели. М.: Издательство “Российский новый университет”, 2013. – 200 с.

4. Минаев В. А., Дворянкин С. В. Моделирование динамики информационно-психологических воздействий на массовое сознание // Вопросы кибербезопасности. 2016. № 5 (18). – С. 56-64.

5. Минаев В. А., Дворянкин С. В. Обоснование и описание модели динамики информационно-психологических воздействий деструктивного характера в социальных сетях // Безопасность информационных технологий. 2016. Том 23. № 3. – С. 40-52.

6. Минаев В. А., Сычев М. П., Вайц Е. В., Грачева Ю. В. Моделирование угроз информационной безопасности с использованием принципов системной динамики // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 6. – С. 75- 82.

7. Cappelli D. M., Desai A. G., Moore A. P., Shimeall T. J., Weaver E. A., Bradford B. J. Management and Education of the Risk of Insider Threat (MERIT): System Dynamics Modeling of Computer System Sabotage. Pittsburg: Carnegie Mellon University. Software Engineering Institute, 2006. – 34 p.

8. Behara R. S., Derrick Huang C. A. System Dynamics Model of Information Security Investments // Journal of Information System Security. 2010. Vol. 6. No. 2. – Pp. 1572-1583.

9. Kim A. C., Lee S. M., Lee D. H. Compliance Risk Assessment Measures of Financial Information Security Using System Dynamics // International Journal of Security and Its Applications. 2012. Vol. 6. No. 4. – Pp. 191-200.

10. Liu W., Cui Y., Li. Y. Information Systems Security Assessment Based on System Dynamics // International Journal of Security and Its Applications. 2015. Vol. 9. No. 2. – Pp. 73-84.

11. Минаев В. А., Сычев М. П., Вайц Е. В., Киракосян А. Э. Системно-динамическое моделирование информационных воздействий на социум // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 11. – С. 35-43.

12. Маликов Р. Ф. Практикум по имитационному моделированию сложных систем в среде AnyLogic 6: учебное пособие. Уфа: Изд-во БГПУ, 2013. – 296 с.

Минаев Владимир Александрович
доктор технических наук, профессор
Email: m1va@yandex.ru

ФГБОУ ВО “Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана”

Москва, Российская Федерация

Сычев Михаил Павлович
доктор технических наук, профессор

ФГБОУ ВО “Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана”

Москва, Российская Федерация

Куликов Лев Сергеевич
доктор технических наук, профессор

ФГБОУ ВО “Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана”

Москва, Российская Федерация

Вайц Екатерина Викторовна
кандидат технических наук

ФГБОУ ВО “Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана”

Москва, Российская Федерация

Ключевые слова: имитационное моделирование, деструктивное информационное воздействие, противодействие, управление, социальная сеть

Для цитирования: Минаев В.А. Сычев М.П. Куликов Л.С. Вайц Е.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ДЕСТРУКТИВНОМУ ВЛИЯНИЮ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1). Доступно по: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/01/MinaevSoavtori_1_19_2.pdf DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.004

589

Полный текст статьи в PDF