Назад в библиотеку
      Источник: Ли Шуцзя, Обсуждение текущего состояния безопасности компьютерных сетей и стратегии технического регулирования / Шуцзя Ли, Чжи Цзинь // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2024. – № 9-3 (96). – С. 89–93.

Обсуждение текущего состояния безопасности компьютерных сетей и стратегии технического регулирования

Ли Шуцзя, Цзинь Чжи

Международный инженерный институт Шэньянского политехнического университета и Томского политехнического университета; Шэньянский политехнический университет (КНР, г. Шэньян)

Аннотация: в статье рассматриваются основные показатели, которые используются для оценки текущего состояния безопасности компьютерных сетей. Автор статьи изучил основные требования к показателям в системе защищенности компьютерной сети. Автор статьи разработал модель системы оценки защищенности и поддержки принятия, которая позволяет оценивать ситуацию по безопасности компьютерных сетей и осуществлять разработку рекомендаций в стратегии технического регулирования информационной безопасности.

Ключевые слова: безопасность, информационная безопасность, компьютерные сети, безопасность компьютерных сетей, показатели безопасности.

Введение

В настоящее время существует множество научных исследований, посвящённых анализу основных показателей защищённости компьютерных сетей. Однако большинство работ фокусируется лишь на отдельных аспектах, не учитывая комплексный характер угроз и многоуровневую природу информационной безопасности. В статье представлена систематизированная модель оценки защищённости, основанная на иерархии уровней анализа.

Анализ существующих подходов к оценке безопасности

В работе А. Mayer оцениваются показатели, основанные на характеристиках ключевых объектов сети: уязвимости, состав хостов и приложений. В исследованиях J. Cangussu, P. Kolan, R. Dantu и др. используются графы атак для расчёта таких параметров, как вероятность атаки и уровень навыков злоумышленника. H. Debar, F. Cuppens и соавторы применяют графы зависимостей сервисов для оценки распространения ущерба.

Отдельные подходы фокусируются на угрозах нулевого дня (L. Khan, E. Al-Shaer, S. Jajodia и др.), вводя такие метрики, как «k-безопасность нулевого дня». J.M. Wing и P.K. Manadhata предлагают использовать «поверхность атаки», а P. Martini с коллегами — показатели, связанные с экономической эффективностью реагирования.

Требования к показателям безопасности

На основе работ В.С. Богданова, М.В. Степашкина и И.В. Котенко сформулированы ключевые требования к показателям системы защищённости компьютерной сети:

  1. учёт основных событий при анализе текущей ситуации;
  2. оценка выигрыша при реагировании на инциденты;
  3. установление профиля атакующего (цели, возможности, навыки);
  4. оценка вероятного ущерба и потенциала атаки;
  5. выявление наиболее уязвимых участков системы.

Также важны требования к алгоритмам расчёта: обоснованность и оперативность.

Многоуровневая модель оценки защищённости

Предложенная автором система показателей включает пять уровней:

1. Топологический уровень

Основан на данных о структуре и составе сети. Показатели: ценность хоста для бизнеса, уязвимость к атакам нулевого дня, процент систем без критичных уязвимостей, внешняя/внутренняя критичность. Интегральный показатель риска формируется без учёта маршрутов атак.

2. Уровень графа атак

Вводится информация о взаимосвязях уязвимостей и строятся вероятные маршруты атак. Ключевые показатели:

Вероятность атаки определяется через преобразование графа атак в граф уязвимостей.

3. Уровень атакующего

Учитываются модель злоумышленника: цель, уровень навыков, позиция в системе. Показатели:

4. Уровень событий

Учитываются реальные события в сети. Показатели носят динамический характер:

Данный уровень позволяет формировать профиль атаки и атакующего.

5. Интегральный уровень

На основе данных с предыдущих уровней определяется общий уровень риска и формируются рекомендации по противодействию.

Модель системы оценки защищенности и поддержки принятия решений
Рисунок 1 – Модель системы оценки защищенности и поддержки принятия решений

Архитектура системы поддержки принятия решений

Система включает две подсистемы:

  1. Оценка защищённости — совокупность алгоритмов для анализа уровня безопасности и моделирования атак;
  2. Выбор противодействующих мер — генерация рекомендаций на основе полученных показателей.

Заключение

Предложенный подход к оценке безопасности компьютерных сетей основан на многоуровневой системе показателей, охватывающей топологию сети, графы атак, профиль злоумышленника и динамику событий. Разработанная модель позволяет не только оценивать текущее состояние защищённости, но и вырабатывать обоснованные рекомендации в рамках стратегии технического регулирования информационной безопасности.

Литература

  1. Котенко И. В., Степашкин М. В., Богданов В. С. Архитектуры и модели компонентов активного анализа защищенности на основе имитации действий злоумышленников // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. – 2006. – № 2. – С. 7–24.
  2. Ahmed M. S., Al-Shaer E., Khan L. A novel quantitative approach for measuring network security // Proc. of the 27th Conf. on Computer Communications (INFOCOM'08). – Phoenix, Arizona, 2008. – P. 1957–1965.
  3. Dantu R., Kolan P., Cangussu J. Network risk management using attacker profiling // Security and Communication Networks. – 2009. – Vol. 2, № 1. – P. 83–96.
  4. Jahnke M., Thul C., Martini P. Graph-based metrics for intrusion response measures in computer networks // IEEE Workshop on Network Security. – 2007. – P. 1035–1042.
  5. Kanoun W., Cuppens-Boulahia N., Cuppens F., Araujo J. Automated reaction based on risk analysis and attackers skills in intrusion detection systems // Proc. of the 3rd Intern. Conf. on Risks and Security of Internet and Systems (CRiSIS'08). – Toezer, Tunisia, 2008. – P. 117–124.
  6. Kheir N., Cuppens-Boulahia N., Cuppens F., Debar H. A service dependency model for cost-sensitive intrusion response // Proc. of the 15th European Symp. on Research in Computer Security (ESORICS'10). – Athens, Greece, 2010. – P. 626–642.
  7. Kotenko I., Chechulin A. Computer attack modeling and security evaluation based on attack graphs // IEEE 7th Intern. Conf. on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS'2013). – Berlin, Germany, 2013. – P. 614–619.
  8. Manadhata P. K., Wing J. M. An attack surface metric // IEEE Transactions on Software Engineering, 2010. – P. 371–386.
  9. Mayer A. Operational Security Risk Metrics: Definitions, Calculations, Visualizations // Metricon 2.0. CTO RedSeal Systems, 2007.
  10. Wang L., Singhal A., Jajodia S., Noel S. k-zero day safety: measuring the security risk of networks against unknown attacks // Proc. of the 15th European Conf. on Research in Computer Security. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2010. – P. 573–587.