Оценивание эффективности информационных карт защищаемого киберпространства

Актуальность исследования вытекает из насущности защиты киберпространства, подвергающегося тотальным информационным атакам вредоносными кодами и деструктивными контентами. Одним из эффективных средств обеспечения безопасности глобального и национальных киберпространств является картография протекающих в них процессов, включая мониторинг и противодействие в условиях информационного противоборства, неуклонно обостряющегося в государственных, корпоративных и социальных сетях. Основным назначением информационных карт следует считать повышение эффективности работы экспертов (лиц, принимающих решение) на основе разрешения противоречия между необходимостью получения объективных количественных оценок влияния информационной карты на скорость и качество решаемых с ее помощью задач и субъективными факторами, влияющими на вышеперечисленные характеристики. В этой связи в работе для картографических методов рассматриваются: скорость решения задачи, точность решения задачи; трудоемкость построения информационной карты; трудоемкость актуализации информационной карты; объем новых знаний, полученных в ходе решения задач. При этом анализируется эффективность визуализации, включая количество пересечений и изгибов ребер графа, их общая длина, метрики формы, динамическая стабильность, метрики достоверности изменения кластеров и расстояний. Дается оценка эффективности информационной карты на примере поиска публикаций по теме «Компьютерные преступления», включая графическое сравнение результатов. В заключительной части работы намечаются перспективы дальнейших исследований по разработке методик оценки эффективности информационных карт защищаемого киберпространства.

1. Behrisch M., Blumenschein M., Kim N.W. Quality metrics for information visualization. Computer Graphics Forum. 2018;37(3):625–662.

2. Meidiana A., Hong S.H., Eades P. New Quality Metrics for Dynamic Graph Drawing. arXiv preprint arXiv:2008.07764. 2020:1–17.

3. Yoghourdjian V., Archambault D., Diehl S. et al. Exploring the limits of complexity: A survey of empirical studies on graph visualization. Visual Informatics. 2018;2(4):264–282.

4. Borgo R., Lee B., Bach B. Crowdsourcing for information visualization: Promises and pitfalls. Evaluation in the crowd. Crowdsourcing and human-centered experiments. Springer, Cham. 2017:96–138.

5. Garae J, Ko R. K. L., Apperley M. Full-scale security visualization effectiveness measurement and presentation approach. 2018 17th IEEE International Conference On Trust, Security And Privacy In Computing And Communications/12th IEEE International Conference On Big Data Science And Engineering (TrustCom/BigDataSE). IEEE. 2018:639–650.

6. Sherman-Morris K., Antonelli K.B., Williams C.C. Measuring the effectiveness of the graphical communication of hurricane storm surge threat. Weather, climate, and society. 2015;7(1):69–82.

7. Krassanakis V., Cybulski P. A review on eye movement analysis in map reading process: The status of the last decade. Geodesy and Cartography. 2019;68(1):191–209.

8. Griffin A.L. Cartography, visual perception and cognitive psychology. The Routledge handbook of mapping and cartography. Routledge. 2017:44–54.

9. Montello D.R., Fabrikant S.I., Davies C. Cognitive perspectives on cartography and other geographic information visualizations. Handbook of behavioral and cognitive geography. Edward Elgar Publishing. 2018:177–196.

10. Gilhooly K.J. et al. Skill in map reading and memory for maps. The Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A. 1988;40(1):87–107.

11. Korporaal M., Ruginski I.T., Fabrikant S.I. Effects of uncertainty visualization on decision making with map-based geographic data under time pressure. Frontiers in Computer Science. 2020;2:32.

12. Stachoň Z., Šašinka Č., Čeněk J. Cross-cultural differences in figure-ground perception of cartographic stimuli. Cartography and Geographic Information Science. 2019;46(1):82–94.

13. Stenliden L. Visual Analytics in K12 Education-Emerging Dimensions of Complexity. International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering. 2015;9(2):663–671.

14. Сердечный А.Л., Гончаров А.А., Остапенко А.Г. Технология построения и использования поисковых карт в образовательном процессе на примере поисковой карты по учебной дисциплине «Компьютерные преступления». Интеллектуальные информационные системы. труды Международной научно-практической конференции: в 2 ч. Воронеж. 2021:94–98.