Ключевые слова: имитационное моделирование, информационное воздействие, управление, социальная сеть, топология, типология, кластерный анализ
МОДЕЛИРОВАНИЕ МАНИПУЛЯТИВНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
УДК 004.94
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.003
В Доктрине информационной безопасности Российской Федерации основными негативными факторами, влияющими на состояние информационной безопасности (ИБ), называются информационно-технические (ИТВ) и информационно-психологические воздействия (ИПВ). Поэтому моделирование, оценка и прогнозирование манипулятивных информационных воздействий (МИВ) на социальные группы является актуальной задачей управления. Рассмотрены системно-динамические модели информационных воздействий в социальных сетях и группах. Обосновано их применение для целей противодействия информационному терроризму и экстремизму. Дано описание в виде потоковых диаграмм в обозначениях системной динамики. Приведены системы дифференциальных уравнений. Проведены эксперименты с моделями с применением перспективной имитационной платформы Anylogic. В результате сравнения агентной и системно-динамической моделей выявлено их высокое согласование между собой и со статистическими данными. Применяя кластерный анализ, в выборочной совокупности российских поселений выделены однородные типологические группы, различающиеся средним временем распространения информационных воздействий. Впервые был применен постулат Гиббса для изучения распространения информационных воздействий в студенческой среде. В проведенных экспериментах на реальных статистических данных выявлена высокая согласованность результатов моделирования с эмпирическими данными (коэффициенты детерминации не менее 90%). Модели позволяют осуществлять прогноз ИВ, проигрывать различные сценарии динамики указанных процессов.
1. Доктрина информационной безопасности Российской Федерации. Утверждена Указом Президента РФ № 646 от 5 декабря 2016 г.
2. 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.
3. Минаев В. А., Дворянкин С. В. Моделирование динамики информационно-психологических воздействий на массовое сознание // Вопросы кибербезопасности. 2016. № 5 (18). – С. 56-64.
4. Минаев В. А., Дворянкин С. В. Обоснование и описание модели динамики информационно-психологических воздействий деструктивного характера в социальных сетях // Безопасность информационных технологий. 2016. Т.23. № 3. – С. 40-52.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. Маликов Р. Ф. Практикум по имитационному моделированию сложных систем в среде AnyLogic 6: учебное пособие. Уфа: Изд-во БГПУ, 2013. – 296 с.
9. Алехнович С.О., Слизовский Д.Е., Ожиганов Э.Н. Системнодинамическое моделирование: принципы, структура и переменные (на примере Московской области) // Вестник РУДН. Cерия “Политология”. 2009, № 1. – С. 22-36.
10. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1971. – 340 с.
11. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. – 281 с.
12. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. – 384 с
13. 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.
14. 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.
15. 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.
16. 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.
17. Гусаров А. Н., Жуков, Д. О., Косарев, А. В. Описание динамики распространения компьютерных угроз в информационновычислительных сетях с запаздыванием действия антивирусов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2010. №1. – С. 112-120.
18. Гиббс Дж. Основные принципы статистической механики / пер. с англ. К. В. Никольского. М.-Л.: Гостехиздат, 1946. – 203 с.
Ключевые слова: имитационное моделирование, информационное воздействие, управление, социальная сеть, топология, типология, кластерный анализ
Для цитирования: Минаев В.А., Сычев М.П., Куликов Л.С., Вайц Е.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ МАНИПУЛЯТИВНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1). URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2019/01/MinaevSoavtori_1_19_1.pdf DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.003
Опубликована 31.03.2019