В статье рассматривается задача оценки киберживучести информационной системы «Умный дом», функционирующей в условиях роста числа киберугроз и уязвимостей устройств интернета вещей. Целью исследования является оценка метода анализа устойчивости таких систем на основе применения нечетких когнитивных карт. Предлагаемый подход позволяет моделировать причинно-следственные связи между компонентами системы, включая сетевую инфраструктуру, интеллектуальные устройства, факторы безопасности и внешние киберугрозы. В рамках работы сформирована когнитивная модель информационной системы, включающая ключевые элементы архитектуры, определены причинно-следственные зависимости между факторами, влияющими на уровень киберживучести системы, и сформирована матрица весов для последующего вычислительного моделирования. На основе разработанной модели проведен экспериментальный анализ сценария кибератаки, связанной с компрометацией сетевой инфраструктуры. Результаты моделирования демонстрируют влияние кибератак на уровень киберживучести системы и позволяют количественно оценить воздействие различных факторов безопасности на функционирование системы. Также показана динамика восстановления системы после устранения последствий атаки. Предложенный метод позволяет учитывать неопределенность и взаимосвязь факторов безопасности, обеспечивая наглядное представление структуры угроз и их влияния на систему. Полученные результаты подтверждают возможность применения нечетких когнитивных карт для оценки киберживучести и повышения устойчивости информационных систем «Умный дом».
1. Вольвач А.В., Поддубная Н.С. Уязвимости системы «Умный дом». Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2021;(1):49–52. https://doi.org/10.17072/1993-0550-2021-1-49-52
2. Аникин И.В. Методы и алгоритмы количественной оценки и управления рисками безопасности в корпоративных информационных сетях на основе нечеткой логики. Системная инженерия и информационные технологии. 2023;5(3):93–113.
3. Якшин А.А., Демяненко А.Н. Живучесть системы управления и информации, передаваемой по радиолиниям робототехнических комплексов. Актуальные исследования. 2025;(14-1):52–55.
4. Васильев В.И., Вульфин А.М., Герасимова И.Б. и др. Анализ рисков кибербезопасности с помощью нечетких когнитивных карт. Вопросы кибербезопасности. 2020;(2):11–21.
5. Ожгибесова А.С., Шабуров А.С., Капгер И.В. О разработке метода автоматизированной оценки рисков в контексте обеспечения живучести информационных систем. Вопросы защиты информации. 2025;(1):40–45.
6. Ожгибесова А.С., Шабуров А.С., Южаков А.А. О совершенствовании подхода к оценке рисков безопасности информации в контексте обеспечения живучести информационных систем. Системная инженерия и информационные технологии. 2025;7(5):157–169. https://doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no5-p157
7. Палютина Г.Н. О применении нейронных сетей для оценки весов связей между концептами нечеткой когнитивной карты в адаптивной оценке рисков информационной безопасности. Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. 2023;(4):60–69. https://doi.org/10.14529/secur230406
8. Шаев Ю.М., Самойлова Е.О. Технология «умного дома» и тенденции трансформаций жизненного пространства. Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. 2020;(1):45–53. https://doi.org/10.17726/philIT.2020.1.4
9. Капитонова Т.А., Стручкова Г.П., Слепцов О.И. Использование байесовских сетей для выработки рекомендаций при отказах северного магистрального газопровода Мастах-Берге-Якутск. Вычислительные технологии. 2023;28(4):35–44. https://doi.org/10.25743/ICT.2023.28.4.004
10. Бабкин А.Н., Акчурина Л.В., Алексеенко С.П. Практическая реализация цепей Маркова в исследовании телекоммуникационных сетей при воздействии угроз информационной безопасности. Вестник Воронежского института МВД России. 2022;(1):18–23.
Ожгибесова Анна Сергеевна
Пермский национальный исследовательский технический университет
Пермь, Российская Федерация
