Айдинян Андрей Размикович, кандидат технических наук, доцент, кафедра «Вычислительные системы и информационная безопасность»
344000, г. Ростов-на-Дону, площадь Гагарина,1
Andrey R. Aydinyan, Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Department of Computing Systems and Information Security
1 Gagarin Square, Rostov-on-Don 344000
Цветкова Ольга Леонидовна, кандидат технических наук, доцент, кафедра «Вычислительные системы и информационная безопасность»
344000, г. Ростов-на-Дону, площадь Гагарина,1
Olga L. Tsvetkova, Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Department of Computing Systems and Information Security
1 Gagarin Square, Rostov-on-Don 344000
Цель. Автоматизированные системы широко применяются на производстве и, важным критерием их надежности является информационная безопасность. Целью исследования является обеспечение баланса между возможными потерями в результате реализации угроз и стоимостью средств защиты, обеспечивающих снижение рисков с помощью нейро-нечеткой логики.Метод. Разработка модели основана на использовании методов нечеткой логики.Результат. Получена модель интегрированной оценки рисков информационной безопасности, которая может быть практически применена для комплексного анализа эффективности организации системы защиты автоматизированных систем, функционирующих в различных областях деятельности. Выявлены показатели риска информационной безопасности автоматизированной системы, описанные с помощью лингвистических переменных. На основе этих показателей получены оценки рисков информационной безопасности от состояния: программного обеспечения; технического обеспечения; информационного обеспечения; организационно-методического обеспечения; уровня подготовки и мотивации работников. Сформулированы нечеткие продукционные правила модели для определения интегрированной оценки информационной безопасности автоматизированной системы, обеспечивая полный учет всех факторов, оказывающих существенное влияние на уровень защищенности автоматизированной системы.Вывод. Особенностью предложенного подхода является формализация процесса оценки, уменьшение уровня субъективизма при формировании оценок риска.
Objective. Automated systems are widely used in production, and an important criterion for their reliability is information security. The aim of the study is to provide a balance between possible losses as a result of the implementation of threats and the cost of protection tools that reduce risks using neuro-fuzzy logic.Method. The developed model is based on the use of fuzzy logic.Result. A model of integrated information security risk assessment has been obtained, which can be practically applied for a comprehensive analysis of the effectiveness of organizing a protection system for automated systems operating in various fields of activity. The risk indicators of information security of an automated system, described with the help of linguistic variables, are revealed. Based on these indicators, information security risk assessments were obtained from the state of: software; technical support; information support; organizational and methodological support; the level of training and motivation of employees. The fuzzy production rules of the model are formulated to determine the integrated assessment of the information security of an automated system, providing a full account of all factors that have a significant impact on the level of security of an automated system.Conclusions. A feature of the proposed approach is the formalization of the assessment process, reducing the level of subjectivity in the formation of risk assessments.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.