Разработан программный модуль имитационного моделирования распространения вредоносного программного обеспечения в комплексной системе экстренного оповещения населения МЧС России на основе адаптированной эпидемиологической модели PSIDR. Модель учитывает иерархическую четырехуровневую топологию сети и позволяет оценивать динамику распространения заражения, выявлять критические узлы инфраструктуры и моделировать различные сценарии кибератак. Для реализации используется язык Python с применением численных методов решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений и теории графов. Программный комплекс включает графический интерфейс для интерактивного моделирования с возможностью визуализации результатов в режиме реального времени. Проведенный анализ чувствительности показал, что инвестиции в системы обнаружения угроз обеспечивают значительно больший эффект по сравнению с ускорением процессов восстановления узлов, снижая охват эпидемии.
A software module for simulation modeling of malware propagation in the Integrated Emergency Alert System (KSEON) of the Russian EMERCOM has been developed based on an adapted epidemiological PSIDR model. The model accounts for the hierarchical four-level network topology and enables assessment of infection propagation dynamics, identification of critical infrastructure nodes, and simulation of various cyberattack scenarios. The implementation utilizes Python programming language employing numerical methods for solving systems of ordinary differential equations and graph theory. The software package includes a graphical user interface for interactive modeling with real-time visualization capabilities. Sensitivity analysis demonstrated that investments in threat detection systems (SIEM, SOC) provide significantly greater effectiveness compared to accelerating node recovery processes, reducing the epidemic coverage.