vdgtuВестник Дагестанского государственного технического университета. Технические наукиHerald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences2073-61852542-095XDaghestan State Technical University10.21822/2073-6185-2024-51-4-164-170vdgtu-1628Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИINFORMATION TECHNOLOGY AND TELECOMMUNICATIONSМетоды семантического анализа состояния процесса функционирования системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атакMethods for semantic analysis of the state of the process of functioning of a system for detecting, preventing and eliminating the consequences of computer attacksШабляВ. О.ShablyaV. O.

Шабля Владимир Олегович, аспирант

350063, г. Краснодар, ул. Красина, д. 4

Vladimir O. Shablya, Postgraduate Student

4 Krasina St., Krasnodar 350063

ne.404@mail.ruКоноваленкоС. А.KonovalenkoS. A.

Коноваленко Сергей Алесандрович, докторант, кандидат технических наук, доцент

350063, г. Краснодар, ул. Красина, д. 4

Sergey A. Konovalenko, Doctoral Student, Cand. Sci. (Eng), Assoc. Prof.

4 Krasina St., Krasnodar 350063

konovalenko_rcf@mail.ruОрловЕ. О.OrlovE. O.

Орлов Егор Олегович, студент 4 курса

350063, г. Краснодар, ул. Красина, д. 4

Egor O. Orlov, 4th year Student

4 Krasina St., Krasnodar 350063

egor535553@mail.ruКраснодарское высшее военное орденов Жукова и Октябрьской Революции Краснознаменное училище имени генерала армии С.М.ШтеменкРоссияGeneral S.M. Shtemenko Krasnodar Higher Military Orders of Zhukov and the October Revolution Red Banner SchoolRussian Federation202419012025514164170Copyright © Шабля В.О., Коноваленко С.А., Орлов Е.О., 20252025Шабля В.О., Коноваленко С.А., Орлов Е.О.Shablya V.O., Konovalenko S.A., Orlov E.O.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1628

Цель. Целью исследования является определение наиболее эффективного метода семантического анализа состояния процесса функционирования системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак. Метод. Исследование проведено на основании методов семантического анализа состояния процесса функционирования СОПКА. Результат. Предложена структурная модель системы семантического анализа состояния процесса функционирования СОПКА, способная в полной мере обеспечить анализ состояния процесса функционирования cистемы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак. Определено, что наиболее эффективным методом решения задачи семантического анализа состояния процесса функционирования СОПКА является машинное обучение с применением онтологического моделирования объекта анализа. Вывод. Необходимы дальнейшие исследования в части разработки предлагаемой системы семантического анализа состояния процесса функционирования системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак.

Objective. The aim of the study is to determine the most effective method of semantic analysis of the state of the process of detection, prevention and elimination of consequences of computer attacks. Method. The study was conducted based on the methods of semantic analysis of the state of the process of SOPKA operation. Result. A structural model of the system of semantic analysis of the state of the process of SOPKA operation is proposed, which is capable of providing an analysis of the state of the process of detection, prevention and elimination of consequences of computer attacks. The most effective method for solving the problem of semantic analysis of the state of the process of SOPKA operation is machine learning using ontological modeling. Conclusion. The results indicate the need for further research of the system of semantic analysis of the state of the process of detection, prevention and elimination of consequences of computer attacks.

система обнаруженияпредупрежденияликвидации последствий компьютерных атаксемантический анализсемиотикаонтологиямашинное обучениеsystem for detectingpreventing and eliminating the consequences of computer attackssemantic analysissemioticsontologymachine learningReferencesКоноваленко С.А., Королев И.Д., Шабля В.О. Анализ процесса функционирования ведомственного сегмента системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на критическую информационную инфраструктуру Вооруженных Сил Российской Федерации // Информационная безопасность – актуальная проблема современности. Совершенствование образовательных технологий подготовки специалистов в области информационной безопасности: материалы XXIII Всерос. межведомст. НТК, г. Краснодар 2021 г. / отв. ред. д.т.н., проф. А.В. Крупенин. – Краснодар: КВВУ, 2021. – Т. 2. – С. 80-90.Konovalenko S.A., Korolev I.D., Shablya V.O. Analysis of the functioning of the departmental segment of the system for detecting, preventing and eliminating the consequences of computer attacks on the critical information infrastructure of the Armed Forces of the Russian Federation. Information security – an urgent problem of our time. Improving educational technologies for training specialists in the field of information security: materials of the XXIII Allround. interagency. NTC, Krasnodar, 2021 / ed., Doctor of Technical Sciences, prof. A.V. Krupenin. – Krasnodar: KVVU, 2021; 2: 80-90. (In Russ)Шабля В.О., Коноваленко С.А., Едунов Р.В. Анализ процесса функционирования SIEM-систем // E-scio [Электронный ресурс]: Электронное периодическое издание "E-scio.ru" - Эл № ФС77-66730 - Режим доступа: http:e-scio.ru/wp-content/uploads/2022/05/ШабляВ.О.,КоноваленкоС.А.,ЕдуновР.-В.pdfShablya V.O., Konovalenko S.A., Edunov R.V. Analysis of the process of functioning of SIEM systems // Esco [Electronic resource]: Electronic periodical "E-scio.ru " - E-mail no. FS77-66730 - Access mode: http:e-scio.ru/wp-content/uploads/2022/05/Шабля-В.-О.-Коноваленко-С.-А.-Едунов-Р.-В.pdf (In Russ)Коноваленко С.А., Шабля В.О., Титов Г.О. Анализ методов контроля состояния процесса функционирования сложных технических систем [Электронный ресурс]//Наукосфера.-2021,- № 12(2), С. 234.Konovalenko S.A., Shablya V.O., Titov G.O. Analysis of methods for monitoring the state of the process of functioning of complex technical systems [Electronic resource]. The science sphere. 2021;12 (2): 234. (In Russ)Кульневич А.Д., Кошечкин А.А., Карев С.В., Замятин А.В. Подход к распознаванию именованных сущностей на примере технологических терминов в условиях ограниченной обучающей выборки. Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика, (58), с. 71-81.Kulnevich A.D., Koshechkin A.A., Karev S.V., Zamyatin A.V. An approach to the recognition of named entities by the example of technological terms in a limited training sample. Bulletin of Tomsk State University. Management, Computer Engineering and Computer Science, (58):71-81. (In Russ)Лесников, С.В. Тезаурус как отражение системности языка. Вестник Челябинского государственного университета, (28), С. 52-61.Lesnikov, S.V. Thesaurus as a reflection of the consistency of language. Bulletin of the Chelyabinsk State University, 28; 52-61. (In Russ)Осокина С.А. Сетевая модель языкового тезауруса: особенности построения. Сибирский филологический журнал, (3), С. 191-198.Osokina S.A. The network model of the language thesaurus: features of construction. Siberian Journal of Philology, 3; 191-198. (In Russ)Лазутченкова, Е.А. Прагматический анализ в лексической семантике. Полилингвиальность и транскультурные практики, (1), С. 62-65.Lazutchenkova, E. A. Pragmatic analysis in lexical semantics. Polylingualism and Transcultural Practices, 1: 62-65. (In Russ)Боброва М.Б., Мастилин А.Е. Машинное обучение в кибербезопасности. Научные междисциплинарные исследования, (2), С. 24-29.Bobrova M.B., Mastilin A.E. Machine learning in cybersecurity. Scientific Interdisciplinary Research, 2: 24-29. (In Russ)Магжанова А.Т. Интеграция информационных источников с использованием кластер- анализа по схеме машинного обучения без учителя. Теория и практика современной науки, (6 (24)), С. 1037-1040.Magzhanova A.T. Integration of information sources using cluster analysis according to the machine learning scheme without a teacher. Theory and Practice of Modern Science, 6 (24:1037-1040. (In Russ)Максютин П.А., Шульженко С.Н. Обзор методов классификации текстов с помощью машинного обучения. Инженерный вестник Дона, (12 (96)), С. 1-9.Maksyutin P.A., Shulzhenko S.N. Review of text classification methods using machine learning. Engineering Bulletin of the Don, 12 (96):1-9. (In Russ)Жиленков А.А., Силкин А.А., Серебряков М.Ю., Колесова С.В. Сравнительный анализ систем глубокого обучения с подкреплением и систем обучения с учителем. Известия Тульского государственного университета. Технические науки, (10), С. 109-112.Zhilenkov A.A., Silkin A.A., Serebryakov M.Yu., Kolesova S.V. Comparative analysis of systems deep reinforcement learning and teacher-led learning systems. Proceedings of Tula State University. Technical Sciences, 10:109-112. (In Russ)Столяров А.С., Раджабов Т.Р. Развитие ИИ, глубокое и машинное обучение. Теория и практика современной науки, (8 (38)), С. 70-80.Stolyarov A.S., Rajabov T.R. The development of AI, deep and machine learning. Theory and Practice of Modern Science, 8 (38): 70-80. (In Russ)Папуша С.И. Онтология и графовые базы данных. Проблемы экономики и юридической практики, (3), С. 268-272.Papusha S.I. Ontology and graph databases. Problems of Economics and legal practice, (3), pp. 268-272. (In Russ)Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учебное пособие [Электронный ресурс] / Б.В. Добров, В.В. Иванов, Н.В. Лукашевич, В.Д. Соловьев. — 2־е изд. (эл.) — Электрон, дан. и прогр. (3 Мб.) — М: ИнтернетУниверситет Информационных Технологий; Саратов: Вузовское образование, 2017.Dobrov B.V., Ivanov V.V., Lukashevich N.V., Solovyov V. D. Ontologies and thesauruses: models, tools, applications: textbook [Electronic resource] / B. V. Dobrov, V.V. Ivanov, N.V. Lukashevich, V.D. Solovyov. — 2nd ed. (electronic) — Electron, dan. and progr. (3 Mb.) — Moscow: Internet University of Information Technologies; Saratov: University Education, 2017. (In Russ)Хекало Т.В. Изучение личностных смыслов физико-химических объектов методом семантического дифференциала. Вопросы психолингвистики, 2016, С. 256-265.Hekalo T.V. The study of personal meanings of physico-chemical objects by the method of semantic differential. Questions of Psycholinguistics, 2016:256-265. (In Russ)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.