Россия
УДК 519.876.5 Цифровое имитирование и моделирование систем
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.
комплексная система экстренного оповещения населения, PSIDR-модель, имитационное моделирование, информационная безопасность, критическая инфраструктура, распространение компьютерных вирусов, теория графов
1. Арванова С.М., Ксенофонтов А.С., Москаленко Л.А. Криптографические механизмы безопасности // Научный альманах. 2015. № 7(9). С. 578–580.
2. Лаврова Д.С. Моделирование сетевой инфраструктуры сложных крупномасштабных объектов, в том числе критического назначения, с использованием теории графов // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2019. № 1. С. 26–33.
3. Калениченко С.Е., Тарасова Л.Д., Григорян Д.Р. Модель вероятно-клеточного автомата PSIDR // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании: сб. науч. ст. СПб.: СПбГУТ. 2022. Т. 1. С. 516–520.
4. Рябко А.В., Печкуров А.В. Математическая модель защиты компьютерной сети от вирусов // Программные продукты и системы. 2016. №4. С. 125–128.
5. Гущин Г.В. Системы оповещения населения: назначение, задачи и требования к функционированию // Гражданская оборона и защита от чрезвычайных ситуаций в учреждениях, организациях и на предприятиях. 2024. № 1. С. 25–32.
6. Метельков А.Н. Моделирование сценариев кибератак в киберполигонах // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России». 2023. № 2. С. 161–176.
7. Корчагин С.А., Рубцов Д.Ю., Беспалова Н.В., Сердечный Д.В. Разработка интеллектуальных моделей проактивной защиты критической инфраструктуры финансового сектора // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 4.
8. Мельников А.В. Модель оценки эффективности организационных мер для обеспечения информационной безопасности автоматизированных систем специального назначения при появлении неизвестной вредоносной программы // Экономика. Информатика. 2023. Т. 50. № 4. С. 873–882.
9. ГОСТ Р 22.7.05-2022. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Локальные системы оповещения. Общие технические требования. М.: Российский институт стандартизации, 2022. 16 с.
10. Методические рекомендации по поддержанию в состоянии постоянной готовности к использованию систем оповещения населения (утв. МЧС России 26.06.2024 № 2). М.: МЧС России, 2024.
