Цифровизация современной экономики привела к масштабному проникновению информационных технологий в различные сферы человеческой деятельности. Кроме положительных эффектов это крайне обострило проблему противодействия киберугрозам, реализация которых злоумышленниками часто влечет за собой тяжелые последствия. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) занимает важное место на современном ландшафте киберугроз, наиболее громкие киберпреступления последних лет связаны с применением ВПО. В связи с этим активно развивается проблемная область противодействия ВПО и одним из перспективных направлений исследований в данной области является создание методов детектирования ВПО на основе машинного обучения. Однако слабым местом многих известных исследований является построение достоверных наборов данных для моделей машинного обучения, когда авторы не раскрывают особенности формирования, предобработки и разметки данных о ВПО, что компрометирует воспроизводимость этих исследований. В данной работе предлагается методика сбора данных об активности ВПО, основанная на матрице MITRE ATT&CK и Sigma-правилах, и рассчитанная на операционные системы семейства Windows. Предлагаемая методика направлена на повышение качества наборов данных, содержащих характеристики поведения ВПО и легитимных процессов, а также на сокращение времени разметки данных экспертным способом. Для апробации методики подготовлен программный стенд и проведены эксперименты, подтвердившие ее адекватность.
Современные системы управления технологическими процессами на~критически важных объектах инфраструктуры, включая очистные сооружения, всё чаще становятся мишенью сложных кибератак, способных нарушить экологическую безопасность и устойчивость работы. Особенность задачи управления рисками в промышленных киберфизических системах (КФС) заключается в необходимости учитывать высокий уровень разнородности устройств, наличие данных об уязвимостях в программно-аппаратном обеспечении промышленного оборудования. Возникает необходимость в определении подхода, который учитывает поведение сложных КФС, особенности атакующих воздействий на КФС и последствия нарушения технологических процессов КФС. В статье предлагается подход к моделированию киберугроз КФС на примере очистных сооружений, в основе которого лежит онтологическая модель, ориентированная на оценку киберугроз для КФС. Модель связывает данные об уязвимостях и атаках со спецификой технологических процессов, включая экологические последствия нарушения целостности процесса очистки воды. Ее применение позволяет анализировать киберриски путем определения возможных информационные угроз с учетом последствий их реализации. Применение разработанной онтологии демонстрируется путем исследования атак, определенных для макета системы управления очистки воды флотационным методом.
1 - 2 из 2 результатов
