Программные продукты и системы

В настоящее время нет единого подхода к обеспечению информационной безопасности для различных информационных систем. При этом данный процесс включает в себя различные этапы в зависимости от назначения и специфики системы. Тем не менее для различных информационных и информационно-управляющих систем общими являются этапы оценки рисков (уязвимостей, угроз, возможного ущерба) информационной безопасности, обоснованного выбора мероприятий по обеспечению информационной безопасности, мониторинга реализации этих мероприятий и оценки эффективности осуществления политики информационной безопасности в целом [1].

Предлагаются модель и способ выбора мероприятий по обеспечению информационной безопасности, основанные на использовании аппарата нечетких автоматов, применение которого позволяет реализовать расширенные возможности по формализованному представлению, моделированию и оценке различных системных параметров и факторов влияния внешней среды в условиях неопределенности.

Данная модель предназначена для оценки, сравнения и/или мониторинга применяемых политик информационной безопасности, обоснованного выбора мероприятий и представляет собой разновидность нечеткого автомата, который может находиться сразу в нескольких активных состояниях, что позволяет рассматривать одновременное влияние нескольких мероприятий, а также их взаимодействие между собой и воздействие на системные параметры с течением времени [2].

Модель представляется в следующем виде:

где S={a1, …, am} – конечный алфавит ввода; Q={q1, …, qn} – набор результирующих состояний; Q¢={qn+1, …, qm} – набор этапных состояний (они отличаются от результирующих тем, что для них не создаются символы вывода и функция вывода); Z={b1, …, bk} – конечный алфавит вывода;  – нечеткое начальное состояние; d:S´Q´[0,1]® ®Q – функция нечетких переходов, описывающая для каждой упорядоченной пары (состояние и входной символ) множество всех состояний, в которые возможен переход по данному входному символу; w:Q®Z – функция вывода; F1:[0,1]´ ´[0,1]®[0,1] – функция принадлежности состояния, используемая в процессе расчета значения степени принадлежности нового активного состояния при переходе; F2:[0,1]*®[0,1] – функция мультипринадлежности, используемая при расчете значения степени принадлежности нового активного состояния, если переход в него осуществляется сразу из нескольких активных состояний.

При этом состояниям нечеткого автомата соответствуют состояния системы, а алфавиту языка автомата – набор возможных воздействий на систему, вследствие которых она изменяет свое состояние. Причем в отличие от обычных нечеткие автоматы могут находиться не в одном, а в нескольких (нечетких) состояниях с различными степенями принадлежности. Это дает дополнительные возможности по учету условий нестохастической неопределенности [3].

Функция мультипринадлежности используется в случае, если несколько активных состояний переходят в одно и то же состояние, и аккумулирует значения принадлежности этих состояний в новое активное состояние [3, 4].

Для построения нечеткого автомата предлагается следующая методика.

Этап 1. Определение набора нечетких состояний автомата. Нечеткость состояний заключается в том, что одновременно могут быть несколько активных состояний автомата и каждое из них имеет свою степень принадлежности. На основе экспертной оценки политик безопасности, предложенных специалистами по информационной безопасности, проводится декомпозиция политики на мероприятия и их отдельные этапы. Каждому этапному состоянию автомата соответствует определенный этап мероприятий по обеспечению безопасности. Каждому результирующему состоянию соответствуют системные концепты, на которые направлены рассматриваемые мероприятия. Под системными концептами понимаются характеристики информационных ресурсов защищаемой системы. Информационные ресурсы в широком смысле означают совокупность данных, организованных для эффективного получения достоверной информации. С точки зрения информационной безопасности информационные ресурсы характеризуются физической природой, способом доступа, структурой ресурса. Характеристики физической природы описываются на основе носителей информации и средств обеспечения их работоспособности, характеристики способа доступа к информационным ресурсам – на основе используемых каналов передачи информации и способов их защиты, а характеристики структуры информационного ресурса – на основе информации о составе и внутренней структуре ресурса. Характеристики информационных ресурсов определяются на базе экспертной оценки и декомпозиции информационных ресурсов, нуждающихся в защите, в результате чего определяется перечень характеристик, на которые будут влиять проводимые мероприятия.

В рамках нечеткого автомата этапные состояния равнозначны, что позволяет одновременно учитывать мероприятия, связанные определенной политикой безопасности, несмотря на то, что они могут относиться к разным группам мероприятий и влиять на различные системные концепты.

Определим следующие наборы результирующих Q и этапных Q¢ нечетких состояний автомата: Q={q1, q2, q3}, где q1 – состояние, соответствующее возможности доступа к системе с помощью подбора пароля; q2 – состояние, соответствующее криптостойкости пароля; q3 – состояние, соответствующее возможности того, что злоумышленник получит доступ к системе с помощью пароля, хранящегося на рабочем месте; Q¢={ q4, q5, q6}, где q4 – состояние, соответствующее проведению инструктажа пользователей; q5 – состояние, соответствующее плановой смене пароля; q6 – состояние, соответствующее внеплановой смене пароля.

Этап 2. Формирование алфавита ввода, который состоит из символов, сигнализирующих о начале определенного мероприятия или отдельных этапов рассматриваемого мероприятия. На данном этапе следует отразить все этапы рассматриваемых мероприятий для того, чтобы можно было максимально точно описать последовательность применяемых в мероприятии действий, а также рассмотреть различный порядок и временные рамки выполнения мероприятий.

Сформируем следующий алфавит ввода: S={a1, a2, a3}, где a1 – символ начала проведения инструктажа пользователей; a2 – символ плановой смены пароля; a3 – символ внеплановой смены пароля.

Этап 3. Формирование алфавита вывода Z и задание функции вывода w, которая определяет степень влияния мероприятий на системные концепты на основе значений степени принадлежности активных состояний: Z={z1, z2, z3}, z1=w(q1), z2=w(q2), z3=w(q3).

Этап 4. Создание карты нечетких переходов между состояниями автомата. На этом этапе определяется степень влияния определенных этапов мероприятий на системные концепты. Кроме того, отдельно необходимо построить переходы между состояниями, соответствующими этапам мероприятий, чтобы определить последовательность, возможные пути и порядок их применения. Для мероприятий, которые будут выполняться продолжительное время, создаются рекурсивные переходы, позволяющие сохранять активность состояния автомата для такого мероприятия:

 – карта нечетких переходов.

Этап 5. Выбор начальных состояний автомата на основе уже применяемых контрмер или политик безопасности. Если автомат описывает мероприятия, которые еще не применялись или не применяются, то активным состоянием является состояние начала применения мероприятий.

 – нечеткое начальное состояние  так как .

Этап 6. Построение графа нечеткого автомата на основе полученных данных (см. рис.). В рассматриваемом примере результирующие состояния q1 и q3 соответствуют угрозам, описывающим потенциальную опасность для информационных ресурсов или компьютерной системы. Результирующее состояние q2 соответствует уязвимости системы, описывающей слабость в системе защиты, которая делает возможной реализацию определенной угрозы. Этапные состояния q4, q5 и q6 соответствуют мероприятиям по обеспечению безопасности, которые влияют на угрозы и уязвимости.

Способ выбора мероприятий по обеспечению безопасности включает последовательный набор действий, разделенный на несколько этапов.

Этап 1. Построение нечеткого автомата для каждой из политик безопасности. Поэтапное построение нечеткого автомата было рассмотрено выше.

Этап 2. Создание набора символов ввода автомата в соответствии с порядком осуществления мероприятий в рамках политики безопасности. На данном этапе могут быть разработаны несколько наборов, соответствующих возможным комбинациям мероприятий с различным порядком их применения.

Этап 3. Пошаговая смена состояний автомата на основе набора символов ввода. Для каждой пары (активное состояние и символ ввода) выбираются переходы в состояния, в которые из текущего состояния возможен переход по данному входному символу на основе функции нечетких переходов. При смене активных состояний рассчитывается степень принадлежности новых состояний на основе функции принадлежности и функции мультипринадлежности.

Этап 4. Получение исходящих символов автомата после каждого этапа. На основе результатов моделирования на выход автомата поступает набор сигналов, соответствующий измененным системным концептам, каждый сигнал соответствует значению степени принадлежности активного результирующего состояния, которое описывает степень влияния выполненных мероприятий на системный концепт. Полученные значения используются для оценки эффективности реализации мероприятия.

Этап 5. По результатам моделирования для каждого набора выполненных мероприятий в рамках политики безопасности есть набор символов алфавита вывода со значениями, полученными с помощью функции вывода. Оценка формируется при сравнении выходных сигналов автомата с учетом стоимости мероприятий, рассмотренных в политике. Стоит заметить, что стоимость мероприятия при таких расчетах учитывается как нормированный коэффициент или примерное значение, применяемое для сравнения мероприятий, для которых стоимость еще не известна с необходимой точностью. На основе полученных оценок специалисты могут выбирать оптимальные мероприятия либо вносить изменения в нечеткий автомат – удалять или добавлять новые мероприятия в рамках рассматриваемой политики.

Рассмотрим упрощенный пример применения способа оценки мероприятий на основе описанной модели. Допустим, в рассматриваемой политике безопасности указана последовательность мероприятий по этапам: проведение инструктажа о политике хранения паролей, затем плановая смена паролей с определенной периодичностью, а также внеплановая смена паролей в случае нарушения правил их хранения. Таким образом, набор символов ввода будет выглядеть как {a1, a2, a3}. Первоначально в момент времени t0 автомат находится в состоянии q0 и на его вход подается символ a1.

В момент времени t0 активное состояние автомата определяется как

В момент t1 одновременно будут три активных состояния – q1, q3 и q5:

Аналогично  

Получаем

Затем на вход автомата подается символ a2 и происходит смена состояний. В момент t2 активными будут состояния q5, q6, q1 и q3:

Состояние q3 в момент t2 должно рассчитываться через степень мультипринадлежности, так как в это состояние одновременно происходит переход из двух состояний – q1 и q5:  где

С течением времени может потребоваться внеплановая смена паролей, в этом случае на вход автомата подается символ a3 и происходит смена состояний:

По результатам моделирования на выходе автомата получаем {z2(0,9), z3(0,9)}.

На основе модели также можно провести расчет другой политики безопасности, которая не включает в себя предварительный инструктаж пользователей. Тогда набор символов ввода будет выглядеть как {a2, a3}. В таком случае расчет будет отличаться от предыдущего тем, что начальное состояние , а на вход автомата будут подаваться символы a2 и a3. В результате получаем {z3(0,9)}.

Если в политике будет указана лишь плановая смена паролей, то символом ввода будет только a3 и в итоге получаем {z3(0,5)}.

Результаты моделирования различных политик безопасности используются лицами, ответственными за обеспечение безопасности, с целью определения наиболее эффективной политики. Для этого проводится сравнение результатов моделирования с учетом стоимости мероприятий и их соответствия поставленным требованиям.

Предлагаемая модель и способ выбора мероприятий по информационной безопасности позволяют обеспечить адекватное описание взаимодействия мероприятий и системных концептов, влияющих на риски для различных информационных систем в условиях неопределенности, и возможность анализа одновременного воздействия мероприятий различных групп (влияющих на угрозы и уязвимости системы) на результирующий уровень рисков. Кроме того, с помощью данной модели можно оценивать поэтапную реализацию мероприятий, а также учитывать их влияние на информационные ресурсы с течением времени.

Учет нечеткости состояний модели, нечеткие переходы, возможность сохранения активных состояний в предлагаемой модели и применение функции мультипринадлежности позволяют определить и учесть различную степень влияния мероприятий на разные параметры системы, формализовать описание и одновременное воздействие нескольких активных мероприятий на риски, использовать одну и ту же модель для моделирования воздействия различных комбинаций мероприятий на системные параметры и риски.

Литература

1.     Астахов А.М. Искусство управления информационными рисками. М.: ДМК Пресс, 2010. 312 с.

2.     Гончаров М.М. Модель и способ анализа рисков информационной безопасности компьютерных систем на основе гибридных нечетких моделей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 5. С. 9–15.

3.     Mordeson J.D., Malik D.D. Fuzzy automata and languages: theory and applications, Chapman & Hall, London, 2002.

4.     Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов A.C. Нечеткие модели и сети. 2-е изд. М.: Горячая линия–Телеком, 2012. 284 с.

References

1.     Astakhov А.М. Iskusstvo upravleniya informatsionnymi riskami [Information risks management skills]. Moscow, DMK Press, 2010, 312 p.

2.     Goncharov M.M. A model and a method of information security risks analysis for computer systems based on hybrid fuzzy models. Neyrokompyutery: razrabotka, primenenie [Neurocompu­ters: design, application]. Moscow, Radiotekhnika Publ., 2012, no. 5, pp. 9–15 (in Russ.).

3.     Mordeson J.D., Malik D.D. Fuzzy automata and languages: theory and applications. Chapman & Hall Publ., London, 2002.

4.     Borisov V.V., Kruglov V.V., Fedulov A.S. Nechetkie mo­deli i seti [Fuzzy models and nets]. Moscow, Goryachaya liniya–Telekom Publ., 2012, 284 p.