Россия
ОАО «Супертел»
Россия
Россия
Цель: разработка программного обеспечения, которое способно визуализировать работу телефонной IP-сети в условиях кибератак, используя предложенную в научной статье математическую модель. Программа должна обеспечивать глубокий анализ воздействия атак на производительность сети, а также предоставлять результаты в удобной для интерпретации графической форме. Методы: для достижения целей использовались методы математического анализа. Основные математические модели включают уравнения для расчета распределения воздействия, времени восстановления и других параметров сети. Программа применяет численное интегрирование и дифференцирование для расчета распределения времени обслуживания. Программа использует гамма-распределение для расчета функции доведения пакетов с данными с заданным качеством. В качестве функций распределения случайных параметров потоков данных использовались распределения Пуассона, Вейбулла и Парето. Результаты: программа позволяет моделировать различные сценарии кибератак и их воздействие на основные показатели сети, анализировать такие характеристики, как время доведения, вероятность потери пакетов и устойчивость сети. Результаты анализа показывают, как различные виды воздействий и параметры восстановления влияют на функционирование сети, что позволяет оператору оценить эффективность различных методов защиты и повреждений. Практическая инновационность: результаты, полученные в ходе технологического моделирования, могут быть использованы для повышения устойчивости и надежности телекоммуникационных систем, особенно тех, которые работают на оборудовании ОАО «Супертел». Программа предоставляет операторам инструмент для анализа состояния сети, разработки превентивных мер и оптимизации стратегий восстановления после удара. Она также может быть интегрирована в систему поддержки принятия решений и использоваться для выявления случаев несанкционированного доступа.
кибератака, IP-сеть, математическое моделирование, функции распределения, счетное интегрирование устойчивости сети, оборудование ОАО «Супертел»
1. Шелухин О. И. Причины самоподобия телетрафика и методы оценки показателя Херста // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2007. Т. 3. № 1. С. 5–14.
2. Математическая GERT-модель технологии передачи метаданных в облачные антивирусные системы / В. В. Босько [и др.] // Системи обробки інформації: збірник наукових праць. Харьков: ХУПС, 2014. Вып. 1(117). С. 137–141.
3. Привалов А. А. Метод топологического преобразования стохастических сетей и его использование для анализа систем связи ВМФ. СПб.: ВМА, 2000. 166 с.
4. Привалов А. А., Куделя В. Н. Методы математического моделирования систем и процессов связи. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. 368 с.
5. Назаров А. Н., Сычев К. И. Модели и методы расчета показателей качества функционирования узлового оборудования и структурно-сетевых параметров сетей связи следующего поколения. 2-е изд., доп. и перераб. Красноярск: Поликом, 2011. 491 с.
6. Кучерявый А. Е., Цуприков А. Л. Сети связи следующего поколения. М.: ФГУП ЦНИИС, 2006. 278 с
7. Назаров А. Н., Сычев К. И. Модели и методы исследования процессов функционирования узлов коммутации сетей связи следующего поколения при произвольных распределениях поступления и обслуживания заявок различных классов качества // Телекоммуникации и транспорт. 2012. № 7. С. 135–140.
8. Структура транспортной сети связи ОАО «РЖД» и возникновение фазового перехода / А. О. Кравцов [и др.] // ELTRANS 10.0 (Элтранс-2019): материалы Х Международного симпозиума «Элтранс-2019» (Eltrans-2019), посвященного 210-летию со дня основания первого транспортного вуза России — Петербургского государственного университета путей сообщения Императора Александра I (Санкт-Петербург, 9–11 октября 2019 года). СПб.: ИПК «НП-Принт», 2023. С. 190–196. EDN VYEFGL
9. Привалов А. А., Титов Д. Д. Метод оценки качества функционирования IP-сетей при передачи приоритетного многопродуктового потока данных в условиях кибератак // Материалы межвузовской научно-практической конференции «Современное состояние безопасности на транспорте и перспективы ее совершенствования» (Санкт-Петербург, Петергоф 20 апреля 2022 года). СПб.: Военный институт (инженерно-технический), 2022. С. 72–86. EDN GNPBCV
10. Привалов А. А., Титов Д. Д. Модель процесса работы узла коммутации технологической IP-сети при обслуживании приоритетного многопродуктового потока в условиях DDOS-атак нарушителя // Фундаментальные и прикладные научные исследования: сборник трудов по материалам X Международного конкурса научно-исследовательских работ (Уфа, 5 декабря 2022 года). Уфа: Вестник науки, 2022. С. 92–104. EDN JUCSGZ
11. Привалов А. А., Титов Д. Д. Модель процесса передачи приоритетного многопродуктового потока по каналу телефонной IP-сети в условиях компьютерных атак нарушителя // Инновационные научные исследования в современном мире: сборник трудов по материалам X Всероссийского конкурса научно-исследовательских работ (Уфа, 28 ноября 2022 года). Ч. 1. Уфа: Вестник науки, 2022. С. 63–73. EDN DYCEIY
12. Привалов А. А., Лукичева В. Л., Титов Д. Д. Модель процесса функционирования узла коммутации технологической сети передачи данных в условиях DDOS атак нарушителя // Информация и космос. 2021. № 2. С. 66–75. EDN FQPOKK
13. Привалов А. А., Лукичева В. Л., Титов Д. Д. Модель процесса доставки пакетов по каналу передачи данных в условиях компьютерных атак нарушителя // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2021. Т. 18, № 2. С. 229–241. DOIhttps://doi.org/10.20295/1815-588X-2021-2-229-241. EDN UAZOYV
14. Evaluating the functioning quality of data transmission networks in the context of cyberattacks / A. Privalov [et al.] // Energies. 2021. Vol. 14. No. 16. DOIhttps://doi.org/10.3390/en14164755. EDN FKDDCC
