Логико-вероятностный подход в задачах безопасности структурно-сложных систем

Створено нову наукову концепцію, нові методи аналізу та управління безпекою структурно-складних систем (ССС). Побудовано логіко-ймовірнісні моделі, що дозволяють формалізувати опис задач безпеки ССС та забезпечити єдину методологічну базу для їх розв’язання. Закладено наукові основи для побудови нового класу комплексних систем захисту інформації. Запропоновано нові моделі, методи та алгоритми кібернетичного захисту на основі логіко-імовірнісного підходу, які застосовуються для вирішення задач аналізу захищеності та синтезу захищених інформаційно-комунікаційних систем. Побудовано алгоритми (оптимальні та субоптимальні) параметричного та структурного синтезу систем кібернетичного захисту з використанням методів нелінійного програмування, теорії прийняття рішень та ігрового підходу. Розроблено оптимізовані алгоритми аутентифікації і цифрового підпису в криптомодулі структурно-складної інформаційної системи. Створено нові методи аналізу структури складних систем, планування експерименту – тестування захищеності складної системи, оцінювання та корегування впливу людського фактору на його результати. Розроблені методи та моделі безпеки ССС покладено в основу двох інформаційних технологій та відповідних комплексів програмних модулів: «Автоматизованого проектування інформаційно-комунікаційних систем» та «Система моніторингу соціальних мереж NetMonitor». Комплекс «Автоматизоване проектування інформаційно-комунікаційних систем» - у стадії макетних пропозицій. Другий комплекс - Система «NetMonitor», було комерціалізовано (на конкурсній основі виграно інвестицію обсягом 1 млн.грн.)Created new science concept, new methods of analysis and control in the field of security of complex systems. Constructed new logical-probabilistic models allows to formalize the description of complex systems security problems and ensure a unified methodological framework for its solution. Created new scientific approaches for constructing a new class of complex information security systems. The new models, methods and algorithms of cyber security based on logical and probabilistic approach were proposed and used for solving security analysis and synthesis of protected information and communication systems. Created algorithms (optimal and suboptimal) of parametric and structural synthesis of cyber security with using methods of nonlinear programming, decision theory and game approach. Developed optimized algorithms of authentication and digital signature in complex information system. Created new methods of analyzing the structure of complex systems, design of experiment - testing complex system of protection, evaluating and correcting human factor influence on the results. Prepared improved sample of basic software system for automated design and safety assessment of complex systems. Examples of the developed models, methods and algorithms in practice, cyber security.Создана новая научная концепция, новые методы анализа и управления безопасностью структурно-сложных систем (ССС). Построены логико-вероятностные модели, позволяющие формализовать описание задач безопасности ССС и обеспечить единую методологическую базу для их решения. Заложены научные основы для построения нового класса комплексных систем защиты информации. Предложены новые модели, методы и алгоритмы кибернетической защиты на основе логико-вероятностного подхода, которые применяются для решения задач анализа защищенности и синтеза защищенных информационно-коммуникационных систем. Построены алгоритмы (оптимальные и субоптимальные) параметрического и структурного синтеза систем кибернетической защиты с использованием методов нелинейного программирования, теории принятия решений и игрового подхода. Разработаны оптимизированные алгоритмы аутентификации и цифровой подписи в криптомодуле структурно-сложной информационной системы. Созданы новые методы анализа структуры сложных систем, планирование эксперимента - тестирование защищенности сложной системы, оценки и корректировки влияния человеческого фактора на его результаты. Разработанные методы и модели безопасности ССС положено в основу двух информационных технологий и соответствующих комплексов программных модулей: «Автоматизированного проектирования информационно-коммуникационных систем» и «Система мониторинга социальных сетей NetMonitor». Комплекс «Автоматизированное проектирование информационно-коммуникационных систем» - в стадии макетных предложений. Второй комплекс - система «NetMonitor», было коммерциализировано (на конкурсной основе выгорания инвестиции объемом 1 млн.грн.

A Utility-Based Reputation Model for Grid Resource Management System

In this paper we propose extensions to the existing utility-based reputation model for virtual organizations (VOs) in grids, and present a novel approach for integrating reputation into grid resource management system. The proposed extensions include: incorporation of statistical model of user behaviour (SMUB) to assess user reputation; a new approach for assigning initial reputation to a new entity in a VO; capturing alliance between consumer and resource; time decay and score functions. The addition of the SMUB model provides robustness and dynamics to the user reputation model comparing to the policy-based user reputation model in terms of adapting to user actions. We consider a problem of integrating reputation into grid scheduler as a multi-criteria optimization problem. A non-linear trade-off scheme is applied to form a composition of partial criteria to provide a single objective function. The advantage of using such a scheme is that it provides a Pareto-optimal solution partially satisfying criteria with corresponding weights. Experiments were run to evaluate performance of the model in terms of resource management using data collected within the EGEE Grid-Observatory project. Results of simulations showed that on average a 45 % gain in performance can be achieved when using a reputation-based resource scheduling algorithm

Reputation Revision Method for Selecting Cloud Services Based on Prior Knowledge and a Market Mechanism

The trust levels of cloud services should be evaluated to ensure their reliability. The effectiveness of these evaluations has major effects on user satisfaction, which is increasingly important. However, it is difficult to provide objective evaluations in open and dynamic environments because of the possibilities of malicious evaluations, individual preferences, and intentional praise. In this study, we propose a novel unfair rating filtering method for a reputation revision system. This method uses prior knowledge as the basis of similarity when calculating the average rating, which facilitates the recognition and filtering of unfair ratings. In addition, the overall performance is increased by a market mechanism that allows users and service providers to adjust their choice of services and service configuration in a timely manner. The experimental results showed that this method filtered unfair ratings in an effective manner, which greatly improved the precision of the reputation revision system