Запорожченко М.М. Методи прогнозування соціоінженерних атак на корпоративні інформаційні системи на основі профілю захищеності користувача. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 125 – Кібербезпека. – Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, МОН України, Київ, 2025.
Соціоінженерні атаки залишаються однією з критичних загроз для організацій через експлуатацію людського фактору як ключової вразливості. Аналіз сучасних підходів до виявлення та прогнозування соціоінженерних атак виявив їхню фрагментарність, адже більшість моделей зосереджені лише на окремих аспектах захисту (технічному, організаційному) або показниках користувачів (демографічних, психологічних, поведінкових), без урахування взаємозв’язків та впливу зовнішніх умов. Така обмеженість може призводити до ненадійних прогнозів і недостатньої ефективності протидії атакам. Крім того, сучасні методи часто потребують значних ресурсів і великих обсягів даних, що ускладнює їхнє впровадження в організаціях із обмеженими можливостями.
З огляду на це виникає нагальна потреба у вирішенні актуального наукового завдання, сутність якого полягає в розробці інтегративного методу прогнозування соціоінженерних атак на корпоративні інформаційні системи, який ґрунтується на комплексній моделі профілю захищеності користувача.
Метою дослідження є підвищення рівня захищеності корпоративних інформаційних систем від соціоінженерних атак на основі прогнозування вразливості шляхом створення профілю захищеності користувача.
В процесі досягнення зазначеної мети та вирішення наукового завдання у роботі одержано основні наукові результати:
вперше розроблено комплексну модель профілю захищеності користувача як основу для інтегративного методу прогнозування соціоінженерних атак на корпоративні інформаційні системи, яка базується на мультиплікативній згортці результатів дослідження психологічного, організаційного, технічного факторів та фактору інформаційного впливу відносно конкретного користувача і дає можливість визначення потенційної вразливості користувачів організації до соціоінженерних атак;
удосконалено метод оцінки компонентів профілю захищеності користувача, який відрізняється від базового підходу, заснованого на методі аналізу ієрархій, використанням динамічно змінюваного набору показників, що забезпечує комплексну та адаптивну оцінку впливу факторів профілю захищеності на рівень вразливості користувача з урахуванням зміни його індивідуальних характеристик та специфіки організаційного середовища;
удосконалено метод виявлення найбільш ймовірних траєкторій соціоінженерних атак, який відрізняється від відомих підходів застосуванням графової моделі взаємодії користувачів корпоративної інформаційної системи з урахуванням типів і інтенсивності їх комунікаційних звʼязків, що забезпечує можливість ідентифікації найбільш уразливих користувачів і визначення критичних траєкторій багатоетапних соціоінженерних атак для оцінювання ризиків компрометації корпоративної інформаційної системи.
Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблений метод прогнозування соціоінженерних атак на корпоративні інформаційні системи надає можливість оцінювати ймовірність компрометації користувачів, виявляти найуразливіші категорії та впроваджувати цільові заходи захисту, що підвищує рівень захищеності корпоративних інформаційних систем. На базі методу запропоновано критерії для оцінки психологічного, організаційного, технічного факторів та фактору інформаційного впливу, які можуть бути використані фахівцями з кібербезпеки для розробки адаптивних стратегій протидії соціоінженерним загрозам. За результатами впровадження рекомендованих заходів покращено значення захисту від одноетапних соціоінженерних атак у межах від 10.3% до 42.8% для різних категорій користувачів, а загальне зниження ймовірності компрометації внаслідок багатоетапних атак становить у середньому 21% (від 19% до 24.3%).
Ключові слова: соціоінженерна атака, інформаційна система, прогнозування атак, оцінка вразливості користувача, графова модель, інформаційний вплив, математична модель, зловмисник, багатоетапна атака, траєкторія атаки, кібербезпека, кіберпростір, прийняття рішень, соціальні мережі.
