НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o175.pdf (917.73Кб)

УДК 004.056+519.854

Россия,  МГТУ им. Н.Э. Баумана

Современные методы решения практических задач, связанных с проектированием систем защиты информации в автоматизированных системах различного целевого назначения, предполагают решение задач оптимизации при выборе различных элементов системы защиты. Достаточно часто используются постановки задач математического программирования, но в практических задачах не всегда в явном виде аналитически можно задать целевую функцию и (или) ограничения. Иногда расчет значения целевой функции или проверка ограничений для возможного решения может сводиться к проведению экспериментов на имитационной модели системы. Подобные задачи рассматриваются в рамках оптимизационно-имитационного подхода и требуют специальных методов оптимизации, учитывающих возможную высокую вычислительную трудоемкость имитационного моделирования.
В статье для решения подобных задач предложен модифицированный метод вектора спада, используемый в задачах дискретного программирования. Метод применен для решения задачи минимизации стоимости выбранных средств защиты информации при ограничении на максимальный возможный ущерб. Показатель стоимости является линейной функцией от булевых переменных, задающих выбранные средства защиты, ограничение задано в качестве «примера-имитатора». Реально ограничения могут быть заданы неявно – допустимость возможного решения проверяется на имитационной модели системы.
Предложенный алгоритм метода учитывает особенности поставленной задачи, основным достоинством алгоритма является то, что он требует максимум m+1 шагов, где  m – размерность искомого вектора булевых переменных. Алгоритм обеспечивает нахождение локального минимума при использовании метрики Хэмминга в дискретном пространстве, радиус окрестности равен 1. Приведено доказательство этих утверждений.
Представлены результаты решения задачи выбора средств защиты с заданными исходными данными

1. Овчинников А.И., Журавлев А.М., Медведев Н.В., Быков А.Ю. Математическая модель оптимального выбора средств защиты от угроз безопасности вычислительной сети предприятия // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2007. № 3. С. 115- 121.
2. Быков А.Ю., Панфилов Ф.А., Шмырев Д.В. Задача выбора средств защиты в автоматизированных системах с учетом классов защищенности от несанкционированного доступа к информации // Инженерный журнал: наука и инновации. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 1. Режим доступа:http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/85.html (дата обращения 10.01.2015).
3. Быков А.Ю., Гуров А.В. Задача выбора средств защиты информации от атак в автоматизированных системах при нечетких параметрах функции цели // Инженерный журнал: наука и инновации. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 1. Режим доступа: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/86.html (дата обращения 10.01.2015).
4. Быков А.Ю., Алтухов Н.О., Сосенко А.С. Задача выбора средств защиты информации в автоматизированных системах на основе модели антагонистической игры // Инженерный вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2014. № 4. Режим доступа: http://engbul.bmstu.ru/doc/708106.html (дата обращения 10.01.2015).
5. Цвиркун А.Н., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. Оптимизационный-имитационный подход. М.: Наука, 1985. 173 с.
6. Акинфиев В.К., Цвиркун А.Д. Управление развитием крупномасштабных систем: Оптимизационно-имитационный подход // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2013. Т. 18, № 22 (125). С. 12-20.
7. Крылова О.В., Степин Ю.П. Модель системной динамики для оптимизационно-имитационного подхода к выбору схем доставки ресурсов // Управление качеством в нефтегазовом комплексе. 2012. Т. 3. С. 13-16.
8. Белецкая С.Ю. Принятие решений в информационно-управляющей системе предприятия на основе оптимизационно-имитационного подхода// Информация и безопасность. 2004. №  2. С. 59-62.
9. Ковалев И.В., Царев Р.Ю., Тюпкин М.В., Цветков Ю.Д. Оптимизационно-имитационный подход к синтезу автоматизированных систем управления // Программные продукты и системы. 2007. № 3. С. 31.
10. Антонова Г.М. Применение ЛП τ - оптимизации в рамках оптимизационно-имитационного подхода при выборе помехоустойчивых корректирующих кодов // Автоматика и телемеханика. 1999. № 9. С.162-168.
11. Kadowaki M., Ohishi T., Martins L.S.A., Soares S. Short-term hydropower scheduling via an optimization-simulation decomposition approach // 2009 IEEE Bucharest Power Tech Conference. June 28th - July 2nd. Bucharest, Romania. IEEE Publ., 2009. P. 1-7. DOI: 10.1109/PTC.2009.5282116 .
12. Vakiloroaya V., Samali B., Madadnia J., Ha Q.P. Component-wise optimization for a commercial central cooling plant // IECON 2011 - 37th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society. IEEE Publ., 2011. P. 2769 - 2774 . DOI: 10.1109/IECON.2011.6119750 .
13. Chwif L., Barretto M.R.P., Saliby E. Supply chain analysis: spreadsheet or simulation? // Proceedings of the Winter Simulation Conference, 2002. Vol. 1. IEEE Publ., 2002. P. 59-66. DOI: 10.1109/WSC.2002.1172869 .
14. Anwar A.-K., Lavagno L. MEOW: Model-based design of an energy-optimized protocol stack for wireless sensor networks // 2010 IEEE 35th Conference on Local Computer Networks (LCN). IEEE Publ., 2010. P. 590-597. DOI: 10.1109/LCN.2010.5735778 .
15. Aufenanger M., Dangelmaier W., Laroque C., Rungener N. Knowledge-based event control for flow-shops using simulation and rules // Winter Simulation Conference, 2008. IEEE Publ., 2008. P. 1952-1958. DOI: 10.1109/WSC.2008.4736288 .
16. Hicks D.A. A four step methodology for using simulation and optimization technologies in strategic supply chain planning // 1999 Winter Simulation Conference Proceedings. Vol . 2. IEEE Publ., 1999. P . 1215-1220. DOI : 10.1109/WSC.1999.816843 .
17. Овчинников   А.И., Медведев   Н.В., Быков   А.Ю. Применение метода вектора спада для решения задачи поиска вариантов защиты от угроз безопасности вычислительной сети предприятия // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2008. № 2. С. 73- 82.
18. Сергиенко И.В., Лебедева Т.Т., Рощин В.А. Приближенные методы решения дискретных задач оптимизации. Киев: Наукова думка, 1980. 276 с.
19. Ключарев П.Г. О вычислительной сложности некоторых задач на обобщенных клеточных автоматах // Безопасность информационных технологий. 2012. № 1. С . 30-32 .
20. Ключарев П.Г.NP-трудность задачи о восстановлении предыдущего состояния обобщенного клеточного автомата // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 1. Режим доступа: http://technomag.bmstu.ru/doc/312834.html (дата обращения 10.01.2015).
21. Ключарев П.Г. О периоде обобщенных клеточных автоматов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 2. Режим доступа: http://technomag.bmstu.ru/doc/340943.html (дата обращения 10.01.2015).
22. Ключарёв П.Г. Производительность и эффективность аппаратной реализации поточных шифров, основанных на обобщенных клеточных автоматах // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. № 10. С . 299-314. DOI: 1013.0624722
23. Ключарёв П.Г. Реализация криптографических хэш-функций, основанных на обобщенных клеточных автоматах, на базе ПЛИС: производительность и эффективность // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2014. № 1. С . 214-223. DOI: 10.7463/0114.0675812
24. Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Имитационное моделирование механизмов защиты от бот-сетей // Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 4 (19). С. 7-33.
25. Маслов О.Н. Применение метода статистического имитационного моделирования для исследования случайных антенн и проектирования систем активной защиты информации // Успехи современной радиоэлектроники. Зарубежная радиоэлектроника. 2011. № 6. С. 42-55.
26. Цимбал В.А., Ковалев М.С. Моделирование многоэшелонированных систем защиты информации // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2010. № 4. С. 42-48.
27. Бугров Ю.Г., Мирошников В.В., Кочергин Д.В. Повышение качества имитационной модели системы защиты информации // Информация и безопасность. 2008. Т. 11, № 1. С. 69-73.
28. Григорьев В.А., Карпов А.В. Имитационная модель системы защиты информации // Программные продукты и системы. 2005. № 2. С. 6.
29. Быков А.Ю., Панфилов Ф.А., Сумарокова О.О. Имитационное моделирование с применением библиотеки классов языка Java, разработанной для «облачных» сервисов // Инженерный журнал: наука и инновации. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. № 2. Режим доступа: http://engjournal.ru/catalog/it/hidden/535.html (дата обращения 10.01.2015).
30. Быков А.Ю., Кожемякина Е.В., Панфилов Ф.А. Имитационное моделирование систем массового обслуживания в клиентских приложениях при использовании технологии "облачных" вычислений // Инженерный журнал: наука и инновации. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. № 11. Режим доступа: http://engjournal.ru/catalog/it/network/1001.html (дата обращения 10.01.2015).
31. Быков А.Ю., Медведев Н.В., Панфилов Ф.А. Тестирование клиента и сервера для выбора объекта проведения экспериментов в инструментальном программном средстве имитационного моделирование на основе технологии "облачных" вычислений // Инженерный журнал: наука и инновации. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. № 11. Режим доступа: http://engjournal.ru/catalog/it/network/989.html (дата обращения 10.01.2015).
32. Быков А.Ю. Задача распределения заданий между клиентом и сервером в имитационном моделировании на основе технологии облачных вычислений и результаты экспериментов по ее решению // Инженерный вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2014. № 1. Режим доступа: http://engbul.bmstu.ru/doc/697425.html (дата обращения 10.01.2015).