На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 609 подписчиков

Свежие комментарии

  • Ed
    А другие поводы для гордости собой есть? Оченно сомневаюсь!В Екатеринбурге з...
  • Evgeni Velesik
    Есть о чëм поторговаться, правда? Семь человек заложников?Baza: спецназ наг...
  • Ольга
    Ну наконец-то. Да как красиво задержали! Могут же, когда захотят. Видимо, у силовиков уже накипело.   https://rusvesn...В Екатеринбурге з...

В ПНИПУ разработали модель автоматизации оценки угроз цифровой безопасности

Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали математическую модель, которая автоматизирует процесс оценки угроз информационной безопасности. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе научного учреждения.

Информационная безопасность критически важна для предотвращения хакерских атак, утечек данных и кибермошенничества.

Однако анализ угроз требует учета множества факторов, таких как аппаратное и программное обеспечение, сетевая инфраструктура и действия пользователей. Это сложная задача даже для опытных специалистов.

В Пермском Политехе предложили систематизировать данные и визуализировать взаимосвязи между различными угрозами. Модель представляет собой граф, где вершины (концепты) обозначают состояния системы (например, наличие уязвимости), а ребра (связи) показывают, как одно состояние влияет на другое.

Система работает следующим образом. Сначала специалист собирает данные о возможных угрозах и факторах, влияющих на безопасность. Затем модель вычисляет вероятность возникновения угроз и их последствий. На основе анализа строится графическая схема, которая наглядно показывает взаимосвязи между угрозами и помогает разработать рекомендации по улучшению защиты.

Ученые планируют развивать проект и создать программу на основе нейронных сетей для реализации модели. Это сделает процесс оценки угроз еще более автоматизированным и точным.

 

Ссылка на первоисточник
наверх