Автореферат (Методы прогнозирования распространения и защиты от информационных угроз в социальных сетях на основе случайных ветвящихся процессов)

Работа выполнена в Федеральном государственном автономном образовательном учреждениивысшего образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университетинформационных технологий механики и оптики» на кафедре «Проектирования и безопасностикомпьютерных систем».Научный руководитель:Гаценко Олег Юрьевичдоктор технических наукгосударственная корпорация «Ростехнологии», АО «Научноисследовательский институт программных средств», СанктПетербург, Российская Федерация, генеральный директорОфициальные оппоненты:Ададуров Сергей Евгеньевичдоктор технических наук, профессорАО «ВНИИЖТ», Москва, Российская Федерация, заместительгенерального директораКиселев Алексей Николаевичкандидат технических наук, доценткафедра «Систем сбора и обработки информации»федерального государственного бюджетного военногообразовательного учреждения высшего образования «ВоеннокосмическаяакадемияимениА.Ф.Можайского»Министерства обороны Российской Федерации, СанктПетербургВедущая организация:Федеральное государственное бюджетное образовательноеучреждение высшего образования «Санкт-Петербургскийгосударственный университет телекоммуникаций им.

проф.М.А. Бонч-Бруевича» (СПбГУТ)Защита состоится «__» декабря 2018 г. в __ часов __ минут на заседании диссертационного советаД 212.229.31 при Федеральном государственном автономном образовательном учреждениивысшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» поадресу: Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая д. 29.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного автономногообразовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский политехническийуниверситет Петра Великого» по адресу: Россия, г. Санкт-Петербург, ул.

Политехническая д. 29 ина сайте http://www.spbstu.ru/dsb/0732-thesis.pdfАвтореферат разослан «__» ________ 2018 г.Ученый секретарь Диссертационного совета Д 212.229.312А.Ф. СупрунОбщая характеристика работыАктуальность темы диссертации. С каждым днем социальные сети оказывают всебольшее влияние на общественное мнение о различных событиях, компаниях, политическихдеятелях, государственных органах, услугах и т.д. Вместе с этим наблюдается стремительный ростагрессивного информационного воздействия на пользователей и увеличение числаинформационных угроз в социальных сетях. При этом, в отличии от зарегистрированных средствмассовой информации, в предлагаемых форматах социальных медиа фильтрация деструктивногоконтента является недостаточной, любая запись может быть быстро размножена до анализамодераторами.

Количество социальных сетей, в которых публикуются деструктивные данныепостоянно увеличивается. В связи с этим возникает необходимость в мониторинге ипрогнозировании распространения информационных угроз в социальных сетях для своевременногопринятия решений и нейтрализации угроз.В настоящее время известны работы (Rohloff K., Cohen F., Jeffrey O., Matthew M., Bailey N.),основанные на использовании биологических подходов в математических моделях, описывающихпроцесс распространения вирусов.

Кроме того, известны работы ряда авторов (Губанов Д.А.,Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г.), в которых описываются модели информационного влияния,информационного управления и противоборства, а также представлена адаптацияэпидемиологической модели SIR для прогнозирования процесса распространения информационныхугроз в социальных сетях. Однако, основываясь на результатах данных исследований, ответить навопрос скорости распространения деструктивных данных и получить вероятностные оценки охватааудитории затруднительно.Также известно множество различных автоматизированных информационно-аналитическихсистем, таких как, например, система «Медиалогия», являющимися программными комплексами,позволяющими в режиме реального времени проводить поиск и анализ информации,распространяемой в социальных сетях.

Основным недостатком данных программно-аналитическихсистем, как и математических моделей, основанных на биологических подходах, являетсяневозможность произвести расчет вероятности и оценить количество пользователей, которые могутбыть ознакомлены с деструктивной информацией за определенный промежуток времени.Указанные недостатки существующих математических моделей и программноаналитических систем обеспечивают актуальность темы диссертационного исследования, котораяориентирована на учет особенностей механизмов распространения деструктивных данных и вноситвклад в развитие системы соответствующих моделей и методов прогнозирования распространенияи защиты от информационных угроз.Целью исследования является повышение информационной безопасности социальныхсетей путем ограничения распространения деструктивных данных на основе марковскихветвящихся процессов и реконфигурации информационных потоков.Для достижения поставленной цели необходимо решить следующую научную задачу: поисходным данным о взаимодействии в социальных сетях требуется осуществить анализраспространения информационных угроз и предложить метод реконфигурации информационныхпотоков, ограничивающей распространение деструктивных данных.Для решения поставленной задачи исследования целесообразно провести ее декомпозициюна ряд частных составляющих:• Систематизировать информационные угрозы в социальных сетях;• Разработать метод прогнозирования распространения информационных угроз в социальныхсетях, основанный на математических моделях и методику их применения;• Разработать метод защиты от информационных угроз в социальных сетях на основереконфигурации информационных потоков;• Разработать методику по оценке рисков распространения деструктивных данных всоциальной сети, блокировке информационных ресурсов, распространяющихдеструктивной информацию;• Разработать программный комплекс ограничения распространения деструктивнойинформации в сети Интернет.3Объектом исследования является информационное взаимодействие пользователей вусловиях распространения деструктивных данных в социальных сетях.Предметом исследования являются модели и методы распространения информационныхугроз в социальных сетях и защиты от них.Математическим аппаратом исследования являются методы теории вероятности иматематической статистики, случайные ветвящиеся процессы.Теоретическая значимость работы заключается в развитии теории защиты информации внаправлении нового применения случайных ветвящихся процессов к распространениюинформации, создании новых методов прогнозирования распространения и защиты отинформационных угроз в социальных сетях в условиях ограниченных исходных данных.Практическая значимость работы заключается в том, что разработанные методы и моделидоведены до практического применения, прикладных методик и рекомендаций, которые могутнепосредственно применяться для решения задач защиты пользователей от информационных угроз.Результаты исследования использованы при разработке программного обеспечения,выполненного в рамках СЧ ОКР «ТМИ-Восток-НИИПС» и СЧ ОКР «Планирование» по заказуорганизаций МО и ФТС России.

Кроме того, результаты диссертационного исследованияиспользованы в работах, направленных на выявление фактов передачи конфиденциальной идеструктивной информации в сети Интернет, работы с запрещенными узлами сети, обнаружениеуязвимых мест систем сетевой защиты, проводимых АО «НИИ ПС» по заказу организацийзаказчиков.Результаты исследования внедрены в программу подготовки на военной кафедре в СанктПетербургском национальном исследовательском университете информационных технологий,механики и оптики.Результаты исследования могут быть использованы различными структурами, в том числеструктурами при органах государственной власти РФ и субъектах федерации, деятельность которыхнаправлена на обеспечение информационной безопасности в сети Интернет.На защиту выносятся следующие диссертационные положения:1.

Метод прогнозирования распространения информационных угроз в социальных сетях наоснове математического моделирования случайными ветвящимися процессами;2. Метод защиты от информационных угроз в социальных сетях на основереконфигурирования информационных потоков.Научная новизна заключается в разработке методов прогнозирования распространения изащиты от информационных угроз, отличающихся от известных, включением в себя моделей наоснове случайных ветвящихся процессов и реконфигурации информационных потоков с учетоминтенсивности передачи данных.

Представлены новые математические модели, позволяющиеповысить оперативность и диапазон прогнозирования.Достоверность научных результатов диссертационного исследования обеспечиваетсяпосредством анализа исследований по обеспечению информационной безопасности социальныхсетей, корректного применения математических методов, успешной апробацией полученныхрезультатов на научных конференциях, публикацией итогов исследований в рецензируемыхизданиях и подтверждается полученными опытными результатами – они не противоречаттеоретическим.Апробация результатов. Результаты исследования были представлены на 6 всероссийскихнаучных мероприятиях [8-13].Публикации. По теме диссертационного исследования было сделано 8 публикаций, из них– 1 статья в издании, индексируемом Scopus [2], 5 публикаций в изданиях из «Перечнярецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научныерезультаты диссертаций на соискание учёной степени кандидата наук, на соискание учёной степенидоктора наук» [3-7], 2 публикации в иных изданиях [8, 9].Структура и объем диссертации.

Текст диссертации включает в себя введение, четыреглавы, заключение, список литературы.4Содержание работыВо введении диссертационной работы обоснована актуальность исследования, приведеныцель и задачи работы, описана научная новизна, теоретическая и практическая значимостьисследования, представлены методология и методика. Также во введении обозначенаобоснованность и достоверность представленных в работе научных положений, приведеныинформация об апробации результатов исследования, сведения о публикациях автора.В первой главе диссертации был проведен анализ распространения информационных угрозв социальных сетях и постановка задача исследования.Целью исследования является повышение информационной безопасности социальныхсетей.

При этом в данной работе под информационной безопасностью социальных сетейпонимается (в узком смысле) свойство управляющего сетью процесса обеспечивать оперативноеограничение распространения деструктивных данных для пользователей. Информационнаябезопасность социальной сети может быть охарактеризована: =< , , с > (1)где: – результативность, – оперативность, с – ресурсоемкость.Проведен анализ информационно-коммуникативной структуры социальных сетей.Систематизированы типы информационных угроз в социальных сетях (Рисунок 1) на основеморфологического подхода для определения основных базовых классификационных признаковопределенных информационных угроз: = {1 , 2 , 3 } – объекты воздействия; = {1 , 2 … 14 } –цели воздействия; = {1 , 2 … 11 } – методы реализации; = {1 , 2 … 9 } – источникивоздействия; = {1 , 2 } – потенциальный ущерб.