Вибір показників прогнозування кіберзахищеності комп’ютерних систем

Володимир Олексійович Хорошко, Юлія Хохлачова, Н.С. Вишневська
{"title":"Вибір показників прогнозування кіберзахищеності комп’ютерних систем","authors":"Володимир Олексійович Хорошко, Юлія Хохлачова, Н.С. Вишневська","doi":"10.18372/2225-5036.29.17551","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статті запропонований алгоритм вибору показників прогнозування кіберзахищенності комп’ютерних систем. Процеси кіберзахисту відносяться до випадкових багатовимірних, динамічних нестаціонарних, активних (цілеспрямованих), що ускладнює завдання прогнозування показників кіберзахищенності. Аналіз публікацій показав складність вибору найефективнішого методу прогнозування кіберзахищенності, який полягає у визначенні щодо класифікації методів прогнозування характеристик кожного методу, переліку вимог до ретроспективної інформації. Таким чином, застосування екстраполяції у прогнозуванні завжди передбачає використання будь-яких моделей, тому моделювання є основою для екстраполяції. Прогнозування є досить складним завданням, що підтверджується аналізом причин та факторів, які потенційно впливають на зміни прогнозованого показника. Вирішення такого завдання, як і будь-якого іншого складного завдання, потребує системного підходу, який допомагає зрозуміти суть проблеми та вибрати адекватні методи його вирішення, а також оцінить причини можливих невдач. Отриманий алгоритм містить багатоповерховість моделі, як у класі лінійних, так і в класі нелінійних за вхідними змінними моделями; виключення окремих членів кращого приватного опису та на основі цього розширення базисного набору аргументів; є оптимальним за обчислювальними витратами для ітераційних алгоритмів методу групового обчислювального алгоритму  схеми розрахунку критерію іспиту, що ковзає. А також має можливість оцінювати коефіцієнти у моделях як за методом найменших квадратів, так і за методом найменших модулів.","PeriodicalId":350469,"journal":{"name":"Ukrainian Scientific Journal of Information Security","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ukrainian Scientific Journal of Information Security","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18372/2225-5036.29.17551","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

В статті запропонований алгоритм вибору показників прогнозування кіберзахищенності комп’ютерних систем. Процеси кіберзахисту відносяться до випадкових багатовимірних, динамічних нестаціонарних, активних (цілеспрямованих), що ускладнює завдання прогнозування показників кіберзахищенності. Аналіз публікацій показав складність вибору найефективнішого методу прогнозування кіберзахищенності, який полягає у визначенні щодо класифікації методів прогнозування характеристик кожного методу, переліку вимог до ретроспективної інформації. Таким чином, застосування екстраполяції у прогнозуванні завжди передбачає використання будь-яких моделей, тому моделювання є основою для екстраполяції. Прогнозування є досить складним завданням, що підтверджується аналізом причин та факторів, які потенційно впливають на зміни прогнозованого показника. Вирішення такого завдання, як і будь-якого іншого складного завдання, потребує системного підходу, який допомагає зрозуміти суть проблеми та вибрати адекватні методи його вирішення, а також оцінить причини можливих невдач. Отриманий алгоритм містить багатоповерховість моделі, як у класі лінійних, так і в класі нелінійних за вхідними змінними моделями; виключення окремих членів кращого приватного опису та на основі цього розширення базисного набору аргументів; є оптимальним за обчислювальними витратами для ітераційних алгоритмів методу групового обчислювального алгоритму  схеми розрахунку критерію іспиту, що ковзає. А також має можливість оцінювати коефіцієнти у моделях як за методом найменших квадратів, так і за методом найменших модулів.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
文章提出了一种预测计算机系统网络安全的指标选择算法。网络防御过程具有随机多维、动态非稳态、主动(有针对性)等特点,这使得网络安全指标的预测任务变得复杂。对出版物的分析表明,选择最有效的网络安全预测方法存在困难,这就是要确定每种方法的特点以及与预测方法分类有关的追溯信息要求清单。因此,在预测中使用外推法总是涉及使用某种模型,所以建模是外推法的基础。预测是一项相当复杂的工作,对可能影响预测指标变化的原因和因素的分析证实了这一点。与其他任何复杂任务一样,解决此类任务也需要系统的方法,以帮助理解问题的本质,选择适当的解决方法,并评估可能出现故障的原因。由此产生的算法包含多层模型,既有输入变量方面的线性模型,也有非线性模型;排除了最佳私人描述的个别成员,并在此基础上扩展了基本论据集;在滑动尺度考试标准计算方案的组计算算法迭代法的计算成本方面是最优的。它还能用最小二乘法和最小模数法估计模型中的系数。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
ДЕКОМПОЗИЦІЯ ТЕХНОЛОГІЇ КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ ПРИ ЇХ ПРОЕКТУВАННІ ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОБЛЕМ КЛАСИФІКАЦІЇ ТА БЕЗПЕЧНОГО ЗБЕРІГАННЯ ДАНИХ РОЗРОБКА КЛАСИФІКАТОРА ЗАГРОЗ У СОЦІОКІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМАХ СУЧАСНІ МОЖЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ БЛОКЧЕЙН У СИСТЕМІ ОСВІТИ МЕТОД ФАЗИФІКАЦІЇ ІНТЕРВАЛІВ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ КІБЕРБЕЗПЕКОВОГО ОЦІНЮВАННЯ НА ОБ’ЄКТАХ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1