Динаміка інформаційної стійкості комунікаційної мережі в умовах хвильових гібридних атак: сценарне моделювання з адаптивною межею впливу
Вантажиться...
Файли
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Анотація
У статті здійснено комплексний аналіз динаміки інформаційної стійкості державних комунікаційних мереж в умовах складних хвильових гібридних атак. Актуальність проблематики обумовлена сучасними викликами цифрової трансформації, зростанням числа багаторівневих і координованих кіберзагроз, що поєднують технічні (DoS, BGP-маніпуляції) та когнітивні (фішинг, інформаційно-психологічний тиск) компоненти. Такий підхід дозволяє не лише виміряти вплив окремих атак на мережу, а й виявити ефекти їх кумулятивного впливу, що призводять до довгострокової цифрової деградації та порушення функціонування критично важливих сервісів. У рамках дослідження запропоновано метод сценарного моделювання, який дозволяє формалізувати множину можливих шляхів розвитку атак, враховуючи їхню часову динаміку, інтенсивність, тривалість та стратегії реагування мережі. Введено поняття адаптивної межі впливу — інтегральної характеристики, що відображає потенціал атаки шляхом урахування зростання навантаження, швидкості реагування системи та ступеня перевантаження окремих вузлів. На основі цих показників побудовано формальний коефіцієнт стійкості вузла як функцію часу та типу атаки, що дало змогу кількісно оцінити рівень деградації й виявити критичні часові вікна втрати сервісності. У дослідженні застосовано комплекс чисельних і математичних методів для моделювання хвильового навантаження в середовищі MATLAB. Це дозволило отримати дані щодо розподілу пікових навантажень, часу відновлення роботи вузлів, а також ефективності різних сценаріїв реагування. Проведено експериментальне моделювання впливу комбінованих атак на інфраструктуру регіональних органів влади з визначенням найбільш уразливих підмереж. Описано кейс-стаді, у якому цілеспрямовані DoS-атаки та фішингові кампанії спричиняли порушення роботи державного сервісу, що потребувало термінової реконфігурації топології та розробки адаптивних заходів захисту. Завдяки сценарному підходу з використанням адаптивної межі впливу вдалося забезпечити своєчасне виявлення моменту втрати стійкості та спрогнозувати ймовірність подальших збоїв. Висвітлено переваги інтеграції цієї моделі у сучасні системи оперативного реагування та управління кібербезпекою для критичної інфраструктури. Зроблено висновок, що запропоновані підходи сприяють підвищенню рівня цифрової стійкості мереж, забезпечують ефективний моніторинг загроз і дають змогу розробляти стратегії проактивного захисту в умовах багатофакторних хвильових атак.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Яковенко В. О., Прокопович-Ткаченко Д. І., Ульяновська Ю. В. Динаміка інформаційної стійкості комунікаційної мережі в умовах хвильових гібридних атак: сценарне моделювання з адаптивною межею впливу // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. Електр. текст. дані (PDF: 1,23 МБ). 2025. № 3. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/873.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (47)
- Gudla P. K., Jamalpur B. Cyber Resilience in Cybersecurity. Preprints.org. 2024. URL: https://doi.org/10.22541/au.172462416.66710509/v1.
- An Approach to the Modeling of Cyber Resilience Management/ J. F.Cariaset al. Proc., IEEE.Global Internet of Things Summit (GIoTS).2018. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8534579.
- Sun X., Liu P., Singhal A. Toward Cyberresiliency in the Context of Cloud Computing. IEEE Security & Privacy. 2018. Vol. 16(6). P. 67–71. URL: https://doi.org/10.1109/MSEC.2018.2882122.
- Quantitative Measurement of Cyber Resilience: Modeling and Experimentation/ M. J. Weisman et al. ACM Transactions on Cyber-Physical Systems. 2024. Volume 9, Issue 1, Article No 1. P. 1–25. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.16307.
- Petrenko S. A. Cyber Resilience. Boca Raton : CRC Press, 2022. 284 p. URL: https://doi.org/10.1201/9781003337775.
- Kanthimathinathan A., Saravanan S., Anbalagan P. A. A Novel Cyber Resilience Framework –Strategies and Best Practices for Today's Organizations.International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication. August 2023. V. 11 (8s) : 86-96. URL: https://www.researchgate.net/publication/374121158_A_Novel_Cyber_Resilience_Framework_-_Strategies_and_Best_Practices_for_Today's_Organizations.
- A Focus on the Adaptation Phase of Cyber Resilience: Obfuscating Attack Graphs Using Reinforcement Learning / A. L. P. T. Bouom et al. Proc. IEEE FNWF.13-15 November 2023. URL: https://doi.org/10.1109/FNWF58287.2023.10520532.
- Cyber Resilience Model Based on a Self-Supervised Anomaly Detection Approach/ E. B. Cahyono et al.International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2024. Vol. 15,Issue 11. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2024.0151153.
- Kott A., Weisman M., Vandekerckhove J. Mathematical Modeling of Cyber Resilience. MILCOM 2022 -2022 IEEE Military Communications Conference (MILCOM). 2022. URL:https://doi.org/10.1109/MILCOM55135.2022.10017731.
- Kalinin M. O., Ovasapyan T. D., Poltavtseva M. A. Application of the Learning Automaton Model for Ensuring Cyber Resiliency. Symmetry. 2022. Vol. 14(10). URL:https://doi.org/10.3390/sym14102208.