Ранее авторами была подтверждена актуальность рассматриваемой проблемы в связи с влиянием, оказываемым развитием нейросетей на технологии, связанные с кибербезопасностью, а также выполнен обзор существующих в данной области методик [1]. В результате сделан вывод, что существующие методики оценки в недостаточной мере отражают влияние нейросетей на повышение эффективности эксплойтов. В продолжение темы, в текущей статье, рассматривается подход к разработке методики, которая учитывала бы этот фактор. Предложена трехуровневая модель анализа, основанная на девяти показателях, характеризующих эффективность и адаптивность атак. Для расчета суммарного индекса воздействия (ИВ) применяется аддитивно-взвешенная функция с весами, определенными методом анализа иерархий (МАИ) Саати. Разработанная модель обеспечивает количественную оценку влияния эксплойтов, включая нейросетевые, и может использоваться для ранжирования угроз и совершенствования мер киберзащиты.
< ... >
Earlier, the authors confirmed the relevance of the problem under consideration due to the impact of the development of neural networks on cybersecurity technologies, and provided an overview of existing methods in this area [1]. As a result, it was concluded that existing assessment methods do not adequately reflect the impact of neural networks on improving the effectiveness of exploits. In continuation of this topic, the current article explores an approach to developing a method that takes this factor into account. A three-level analytical model is proposed, based on nine indicators that characterize the effectiveness and adaptability of attacks. To calculate the total Impact Index, an additive-weighted function with weights determined using the Analytic Hierarchy Process (AHP) by Saaty is applied. The developed model provides a quantitative assessment of exploit impact, including neural network—enhanced ones, and can be used for threat ranking and improving cybersecurity measures.
Keywords:
exploit, exploit assessment, information security, analytic hierarchy process, impact index, threat assessment, impact modeling, additive-weighted function
Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд»
