0732-2-opreview (Методы прогнозирования распространения и защиты от информационных угроз в социальных сетях на основе случайных ветвящихся процессов)

ОТЗЫВ официального оппонента кандидата технических наук, доцента, доцента кафедры Систем сбора и обработки информации ФГБВОУ ВО «Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского» Министерства обороны Российской Федерации Киселева Алексея Николаевича на диссертационную работу Фальконе Ярослава Игоревича «Методы прогнозирования распространения и защиты от информационных угроз в социальных сетях на основе случайных ветвящихся процессов», представленную на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.19 — «Методы и системы защиты информации, информационная безопасность» Актуальность темы исследования В настоящее время наблюдается стремительный рост агрессивного информационного воздействия на пользователей и увеличение числа информационных угроз в социальных сетях.

При этом, в отличии от зарегистрированных средств массовой информации, в предлагаемых форматах социальных медиа фильтрация деструктивного контента отсутствует или является недостаточной, любая запись может быть быстро размножена до анализа модераторами. Количество социальных сетей, в которых публикуются деструктивные данные постоянно увеличивается, Свидетельством этому являются попытки Федеральной службы по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций в настоящее время заблокировать распространение деструктивной информации, однако они недостаточно эффективны, что связано как со способами блокировки, так и с идентификацией информации.

В связи с этим возникает необходимость в мониторинге и прогнозировании распространения информационных угроз в социальных сетях для своевременного принятия решений и нейтрализации угроз. В силу этого, диссертационная работа Фальконе Я.И. на тему «Методы прогнозирования распространения и защиты от информационных угроз в социальных сетях на основе случайных ветвящихся процессов» является весьма своевременной, выполнена на актуальную тему и представляет большое научный и прикладной интерес.

Степень обоснованности полученных результатов, научных положения, выводов н рекомендаций, сформулированных в диссертации На основе проведенного в диссертационной работе исследования, изучения существующих моделей и методов прогнозирования распространения информационных угроз в социальных сетях, автор обоснованно сформулировал направления исследований: ° Систематизировать информационные угрозы в социальных сетях; ° Разработать метод прогнозирования распространения информационных угроз в социальных сетях, основанный на математических моделях и методику их применения; ° Разработать метод защиты от информационных угроз в социальных сетях на основе реконфигурации информационных потоков; ° Разработать методику по оценке рисков распространения деструктивных данных в социальной сети, блокировке информационных ресурсов, распространяющих деструктивной информацию; ° Разработать программный комплекс ограничения распространения деструктивной информации в сети Интернет.

Исследования проводились с применением методов теории вероятности и математической статистики, марковских ветвящихся процессов, что применительно к содержанию решаемых задач является обоснованным и методически правильным. Для проверки работоспособности предложенных математических моделей использовалось моделирование с помощью приложения Майся. Таким образом, обоснованность полученных результатов, научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертационной работе, подтверждается обоснованным применением методов математического моделирования, проведением экспериментов, сравнительным анализов полученных в результате экспериментов данных.

В ходе решения актуальной научной задачи автором получены следующие новые научные результаты: 1. Систематизация информационных угроз в социальных сетях на основе морфологического подхода для выделения основных характеристик информационных угроз, направленных на нанесение ущерба информационной безопасности; 2. Метод прогнозирования распространения информационных угроз в социальных сетях, основанный на математических моделях, и методика их применения; 3. Метод защиты от информационных угроз в социальных сетях на основе реконфигурации информационных потоков; 4. Методика по оценке рисков распространения деструктивных данных в социальной сети, блокировке информационных ресурсов, распространяющих деструктивной информацию.

Достоверность и обоснованность полученных научных результатов, положений, выводов и предлагаемых рекомендаций обеспечиваются корректностью и последовательностью использования апробированного математического аппарата, логической непротиворечивостью рассуждений, соответствием результатов теоретических исследований и данных, полученных в ходе экспериментальных исследований. Теоретическая значимость диссертационной работы состоит в предложении новых методов прогнозирования распространения и защиты от информационных угроз в социальных сетях в условиях ограниченных исходных данных.

Практическая значимость выполненной диссертационной работы заключается в том, что разработанные методы и модели доведены до практического применения, прикладных методик и рекомендаций, которые могут непосредственно применяться для решения задач защиты пользователей от информационных угроз. Научная новизна заключается в разработке методов прогнозирования распространения и защиты от информационных угроз, отличающихся от известных, включением в себя моделей на основе случайных ветвящихся процессов и реконфигурации информационных потоков с учетом интенсивности передачи данных.

Представлены новые математические модели, позволяющие повысить оперативность и диапазон прогнозирования. Предложенные в диссертации методы прогнозирования и защиты от информационных угроз в социальных сетях полностью отвечает всем требования и п. 9 Постановления Правительства РФ от 24.09.2013 № 842 «О порядке присуждения ученых степеней», п. 5 и п. 10 паспорта специальности ВАК по специальности 05.13.19 — «Методы и системы защиты информации, информационная безопасность». К несомненным достоинствам следует отнести широкое освещение результатов диссертационного исследования: соискателем опубликовано 8 публикаций, из них — 1 статья в издании, индексируемом ссорив, 5 публикаций в изданиях из «Перечня рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук», научные результаты были также представлены на 6 всероссийских научных мероприятиях.

Оценка содержания диссертации, ее завершенность Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа изложена на 127 страниц машинописного текста, включающего 59 рисунков, 5 таблиц, список литературы из 34 наименований, а также приложения, содержащие акты о внедрении. Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, выполнена постановка задачи исследования. В конце каждой главы диссертации автор делает обоснованные выводы, позволяющие выстроить единую структуру взаимосвязанных цели и задач исследования. Все представленные в работе выводы обоснованы и подтверждены. В совместных публикациях вклад соискателя является определяющим. Содержание автореферата достаточно полно отражает содержание диссертации и позволяет составить целостное представление о проделанной работе.

В целом диссертации характеризуется завершенностью решения научной задачи и показывает, что ее автор способен решать научнотехнические задачи и проводить самостоятельные исследования, доводя их до практических рекомендаций и реализации результатов. Соискатель владеет методами научных исследований. Все результаты, выносимые на защиту, опубликованы, в том числе основные результаты — в журналах из «Перечня рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук», а также в изданиях, представленных на платформах цитирования ЖоЯ/БСОРББ. Замечания по диссертационной работе 1.