Регистрация / Вход
Прислать материал

Программный комплекс «Netepidemic» для риск-анализа процессов распространения деструктивного контента в неоднородных сетевых структурах

Сведения об участнике
ФИО
Шварцкопф Евгения Андреевна
Вуз
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный технический университет"
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Информационные технологии и вычислительные системы
Раздел области наук
Информационные технологии
Тема
Программный комплекс «Netepidemic» для риск-анализа процессов распространения деструктивного контента в неоднородных сетевых структурах
Резюме
Комплекс «Netepidemic» - это комплекс прикладных программ риск-анализа процессов распространения деструктивного контента в неоднородных сетевых структурах.
ПО генерирует неоднородные сети, реализует оценки рисков и эпистойкости гетерогенных сетей, моделирует многоступенчатый процесс
распространения вируса, предусматривая множество источников атаки в различных слоях сети, иммунизации и лечения элементов сети. При этом учитывается многообразие технологий вирусования узлов сети. Разработан интерфейс, удобный для пользователя.
Ключевые слова
риск-анализ, информационная безопасность, социальные сети,
Цели и задачи
Цель проекта состоит в создании научно-методического, алгоритмического и программного обеспечения дискретного моделирования
процессов распространения деструктивного контента, возникновения информационных эпидемий, оценки рисков и эпистойкости гетерогенных сетей.
Введение

Одним из наиболее распространенных средств сетевого противоборства являются вирусные атаки, парализующие функционирование современных сетей. Поэтому борьба с информационными эпидемиями идет сейчас в самых различных сетевых структурах, начиная с корпоративных сетей и заканчивая социальными сетями, где информационно-психологический эффект стал даже возбудителем «цветных революций». Поэтому представляется необходимым реализация проекта с условным наименованием: «Инструментарий риск-анализа процессов возникновения информационных эпидемий в сетевых структурах».

Методы и материалы
  1. Неуклонно растёт влияние социальных медиа на жителей рунета: по данным ВЦИОМ в 2012 г. 82% пользователей Интернета имеет хотя бы один аккаунт в социальной сети, против  53% в 2010г.;
  2. Ежедневно в социальных сетях осуществляются множественные Spam-атаки, взламываются учетные записи пользователей;
  3. Социальные сети являются эффективной средой для распространения вредоносного контента и осуществления управляющих воздействий;
  4. Основным средством информационного управления и инструментом информационного противоборства в СИС являются деструктивные управленческие воздействия (ДУВ) на субъекты СИС. ДУВ нацеленно на подчинение субъекта СИС воле некоторого злоумышленника, поэтому моделирование распространения ДУВ является особо значимой задачей;
  5. Количество патентных заявок (в основном зарубежных) связанных с социальными сетями последние пять лет росло на 250% каждый год;
  6. Сегодня социальные сети стали полем информационно-психологических атак, рассадником вредоносных программ и спама, а также источником нелегального бизнеса, использующего обнаруженные в этих сетях уязвимости;
  7. Наконец, СИС за счет применения деструктивного контента стали инструментом «цветных революций» и террора.
  1. http://voprosik.net/analiz-socialnyx-setej-rossii
  2. http://elibrary.ru/item.asp?id=15574236
  3. http://elibrary.ru/item.asp?id=24957225
  4. http://elibrary.ru/item.asp?id=18018772
  5. https://en.wikipedia.org/wiki/Social_network
  6. http://elibrary.ru/item.asp?id=18018791
  7. http://elibrary.ru/item.asp?id=25090453

 

Описание и обсуждение результатов

Описание стартовой версии программного обеспечения. Комплекс «Netepidemic» реализует алгоритм моделирования эпидемий в сетевых неоднородных структурах по дискретной послойной модели. ПО написано на языке С#,JavaScript.

Для генерации сетей, в том числе неоднородных, было разработано серверное программное обеспечение использующие следующие технологии AngularJs, ASP.NetMVC, D3.js, ASP.NetBoilerplate и JsNetworkX, использующие базу данных (БД) MySQL. Разработанное ПО представляет собой ISS сервер, работающий под системой Windows, имеющий базу данных MySQL для хранения больших сетей, web приложение, предоставляющее графический интерфейс для конструирования, генерации и анализа живучести сетей. Web-приложение с помощью Web-api запросов может обращаться к серверу, для получения сети из базы данных или для сохранения сконфигурированной сети в БД. Помимо генерации сетей, разработанное web-приложение включает в себя большой набор основных операций на графах, в том числе нахождение путей, циклов, кликов и многое другое. Реализованы функции для создания специальных семейств графов, включая генерирование случайных графов и интерактивное построение графов, а также импорт и экспорт в стандартные форматы.

На рисунке 1 приведен интерфейс программы, отвечающий за генерацию и анализ сети.

 

 

Рисунок 1 - Интерфейс программы, отвечающий за генерацию и анализ графа сети

Рисунок 2 –Сеть после уничтожения части ее верш

Рисунок 3 –Сеть типа «малые миры», сгенерированная в системе Mathematica 10

 

Таким образом, разработанная программа может строить практически все виды неоднородных сетей, а возможность загрузить сеть с файла позволяет смоделировать эпидемию на любой гетерогенной сети, необходимой пользователю.

Моделирование проводится на основе создаваемого научно-методического обеспечения, опирающегося на макро-модели топологии гетерогенной связности сети и микро-моделей заражения и излечения её вершин. Проводится послойная формализация, так как именно она лежит в основе современных гетерогенных сетей. В программе предусматривается наличие множества источников атаки в различных слоях сети, а также – учитывается многообразие технологий вирусования, иммунизации и лечения элементов сети.

Интерфейс программы, отвечающий за реализацию проведения моделирования эпидемии проведен на рисунке 4.

Рисунок 4 – Интерфейс программы, отвечающий за ввод исходных данных эпидемии в сети

 

В программе возможны разные варианты моделирования: вручную, когда каждый шаг эпидемии просчитывается при нажатии кнопки «Запустить эпидемию по шагам» или непрерывно при нажатии кнопки «Запустить эпидемию», когда программа сама в цикле проходит все шаги моделирования эпидемии. Ниже кнопки «Запустить эпидемию по шагам» указывается шаг эпидемии.

В матрицу переходов вводятся вероятности переходов из одного состояния в другое в соответствии необходимой моделью эпидемии. На рисунке 12 производится моделирование эпидемии по простейшей модели SI. В матрице переходов на пересечении строки S и столбца Iстоит вероятность 0.09 – вероятность перехода из состояния Sв состояние I. При этом можно моделировать любой произвольный вид эпидемии SIS, SEIMR и т.д.

Выходные данные программы: количество зараженных узлов вершин, ущерб, риск и эпистойкость сети на каждом шаге. Результаты расчета выводятся на графиках.

 

Используемые источники
http://cyberleninka.ru/article/n/obzor-informatsionnyh-sistem-analiza-sotsialnyh-setey.pdf
http://www.osp.ru/os/2008/04/5114182
http://compress.ru/article.aspx?id=16593
http://voprosik.net/analiz-socialnyx-setej-rossii
http://elibrary.ru/item.asp?id=15574236
http://elibrary.ru/item.asp?id=24957225
http://elibrary.ru/item.asp?id=18018772
https://en.wikipedia.org/wiki/Social_network
http://elibrary.ru/item.asp?id=18018791
http://elibrary.ru/item.asp?id=25090453
https://www.researchgate.net/publication/7874781_Dynamical_Patterns_of_Epidemic_Outbreaks_in_Complex_Heterogeneous_Networks
Information about the project
Surname Name
SHvartckopf Evgeniia
Project title
The program complex «Netepidemic» for risk assessment of the distribution of the destructive processes content in heterogeneous network structures
Summary of the project
Complex «Netepidemic» - a set of application of risk analysis processes spread destructive content in heterogeneous network structures .
Software generates a heterogeneous network , implementing risk assessment and epistoykosti heterogeneous networks simulates multi-step process
spread of the virus , providing a lot of attack sources in different layers of the network , immunization and treatment network elements . This takes into account the diversity virusovaniya technology nodes . A interface , user friendly .
Keywords
risk analysis, information security, social network