СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ ЗАЩИТЫ ОТ ТАРГЕТИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Резюме: Цель. Целью исследования является формализация обобщенного алгоритма распространения таргетированной информации в социальных сетях, составляющий основу методики повышения безопасности использования личной информации. Метод. За основу исследования взята методика защиты от нежелательной информации, распространяемой в системах SOCIAL NETWORK. Результат. В статье представлена формализация алгоритма распространения таргетированной информации в социальных сетях: определены входные, выходные параметры, описаны внутренние состояния алгоритма – параметры реализации сценариев атак, вариация которых позволит их детализировать. Предложена методика защиты от таргетированной информации, распространяемой в социальных сетях, которая позволит повысить уровень защищенности персональных данных и личной информации пользователей социальных сетей, достоверность информации. Вывод. Результаты исследования позволят предотвратить угрозы информационной безопасности, противодействовать атакам злоумышленников, которые зачастую используют методы конкурентной разведки и социальной инженерии за счет применения мер противодействия, разработать модель защиты от таргетированной информации и реализовать специальное программное обеспечение для его интегрирования в социальные информационные системы Online Social Network. Системный подход позволит проводить внешний мониторинг событий в социальных сетях, а также осуществлять поиск уязвимостей в механизмах обмена мгновенными сообщениями для возможности реализации атак злоумышленниками. Результаты исследования позволяют на новом уровне применять активно развивающийся сегодня сетевой подход к исследованию неформальных сообществ. 

1. В. Левцов, Н. Демидов. Анатомия таргетированной атаки // Системный администратор. [Электронный ресурс] – http://samag.ru/archive/article/3170[Дата обращения: 06.03.2017].

2. Маркелова А.В., Козырева В.А., Сметанина О.Н. Модели управления процессом реализации академической мобильности в вузе // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2011. Т. 9. № 2. С. 55 – 65.

3. Юсупова Н.И., Ризванов Д.А., Сметанина О.Н., Еникеева К.Р. Модели представления знаний для поддержки принятия решений при управлении сложными системами в условиях неопределенности и ресурсных ограничений. Всборнике: Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS'2016) Proceedings of the 4th International Conference. 2016. С. 24 – 27.

4. Юсупова Н.И., Сметанина О.Н., Еникеева К.Р. Иерархические ситуационные модели для СППР в сложных системах // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. С. 63 – 68.

5. Яшников А.Ю., Болодурина И.П. Выявление лидеров мнений социальной сети // Молодежный научный форум: технические и математические науки. 2016. № 5 (34). С. 59 – 65.

6. Мирзануров Д.Х.Методика защиты от нежелательной информации, распространяемой в системах SOCIAL NETWORK // Символ науки. 2015. № 5. С. 48 – 51.

7. Мирзануров Д.Х. Методика защиты от таргетированной информации, распространяемой в системах SOCIAL NETWORK // Приволжский научный вестник. 2015. № 6-1 (46). С. 40 – 43.

8. Е. Царев. Анатомия атаки в социальных сетях от Майка Рагго [Электронный ресурс] – http://www.tsarev.biz/informacionnaya-bezopasnost/anatomiya-ataki-v-socialnyx-setyax-otmajka-raggo/[Дата обращения: 06.03.2017].

9. Служба внешней разведки штурмует соцсети [Электронный ресурс] – http://www.rbc.ru/society/27/08/2012/5703fbef9a7947ac81a6b1cd [Дата обращения: 06.03.2017].

10. Федоров П. ВКонтакте опережает Instagram по числу зарегистрированных пользователей [Электронный ресурс] – http://siliconrus.com/2014/01/vkontakte-operezhaet-instagram-pochislu-zaregistrirovannyih-polzovateley/ [Дата обращения: 21.09.2016].

11. Юсупова Н.И., Шахмаметова Г.Р. Интеграция инновационных информационных технологий: теория и практика // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2010. Т. 14. № 4 (39). С. 112 – 118.

12. Назаров А.Н., Галушкин А.И., Сычев А.К. Риск-модели и критерии информационного противоборства в социальных сетях // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Т. 10. № 7. С. 81 – 86.

13. Доктрина информационной безопасности Российской Федерации [Электронный ресурс] – http://www.rg.ru/oficial/doc/min_and_vedom/mim_bezop/doctr.shtm [Дата обращения: 20.09.2016].

14. Тультаева И.В., Каптюхин Р.В., Тультаев Т.А. Воздействие социальных сетей на коммуникационные процессы в современном обществе // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2014. № 4. С. 84 – 88.

15. Мурзин Ф.А., Батура Т.В., Проскуряков А.В. Программный комплекс для анализа данных из социальных сетей//Программные продукты и системы. 2015. № 4. С. 188 – 197.

16. Майдыков А.А., Исаров О.Б. Национальные интересы - актуальные проблемы противодействия использованию интернета террористическими и экстремистскими организациями // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 38 (323). С. 44 – 51.

17. Eset: аккаунты соцсетей 60% пользователей рунета взламывались хакерами [Электронный ресурс] – http://www.securitylab.ru/news/442581.php [Дата обращения: 21.09.2016].

18. А. Коршунов. Анализ данных пользователей социальных сетей [Электронный ресурс] – http://synthesis.ipi.ac.ru/sigmod/seminar/korshunov20130530.pdf [Дата обращения: 06.03.2017].

19. Д. Кремнѐв. Продвижение в социальных сетях. [Электронный ресурс] – http://owlweb.ru/wp-content/uploads/2015/10/21681337d0ac6c287594c8fc8b5bb733.pdf [Дата обращения: 06.03.2017].

20. А. Коршунов, И. Белобородов, Н. Бузун, В. Аванесов, Р. Пастухов, К. Чихрадзе, И. Козлов, А. Гомзин, И. Андрианов, А. Сысоев, С. Ипатов, И. Филоненко, К. Чуприна, Д. Турдаков, С. Кузнецов. Анализ социальных сетей: методы и приложения. [Электр. ресурс] – http://www.ispras.ru/proceedings/docs/2014/26/1/isp_26_2014_1_439.pdf [Дата обращения 06.03.2017].

21. 15 самых популярных социальных сетей мира [Электронный ресурс] – https://ain.ua/2014/06/09/15-samyx-populyarnyx-socialnyx-setej-mira [Дата обращения: 06.03.2017].