ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМЫ ДОКУМЕНТООБОРОТА
Ключевые слова:
Электронный документооборот, оценка кибербезопасности, нечёткий AHP, обнаружение аномалий, автокодировщик, зрелость безопасности, композитный индекс, информационная безопасность.Аннотация
В системах электронного документооборота (СЭД) сосредоточены самые конфиденциальные сведения организации, но их кибербезопасность обычно оценивают вручную, по чек-листам. Такая проверка субъективна и почти не поддаётся формализации. В работе предложена система ISES-EDMS, которая оценивает защищённость СЭД количественно и использует при этом как экспертные знания, так и анализ данных. Веса восьми доменов безопасности она определяет нечётким методом анализа иерархий, а аномалии в журналах доступа выявляет автокодировщиком. Эти два результата сводятся в композитный индекс защищённости (CCPI) и риск-скорректированный индекс (RAPI) и ложатся на пятиуровневую шкалу зрелости. Систему проверили на СЭД университета: за 90 дней в ней зафиксировано 142 560 событий. Веса оказались согласованными (CR = 0,043), детектор аномалий дал точность F1 = 0,933 и AUC = 0,971, а итоговый индекс CCPI = 0,712 соответствует четвёртому уровню зрелости. В отличие от ручного аудита, такую оценку можно пересчитывать всякий раз, когда накапливаются новые данные.
Библиографические ссылки
Breunig, M. M., Kriegel, H.-P., Ng, R. T., & Sander, J. (2000). LOF: Identifying density-based local outliers. ACM SIGMOD Record, 29(2), 93–104. https://doi.org/10.1145/342009.335388
Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys, 41(3), 1–58. https://doi.org/10.1145/1541880.1541882
Chang, D.-Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649–655. https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00300-2
Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504–507. https://doi.org/10.1126/science.1127647
International Organization for Standardization. (2022). ISO/IEC 27001:2022 – Information security, cybersecurity and privacy protection – Information security management systems – Requirements. ISO.
Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation forest. In 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining (pp. 413–422). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICDM.2008.17
National Institute of Standards and Technology. (2018). Framework for improving critical infrastructure cybersecurity (Version 1.1). NIST. https://doi.org/10.6028/NIST.CSWP.04162018
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill.
Schölkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001). Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation, 13(7), 1443–1471. https://doi.org/10.1162/089976601750264965
Van Laarhoven, P. J. M., & Pedrycz, W. (1983). A fuzzy extension of Saaty's priority theory. Fuzzy Sets and Systems, 11(1–3), 229–241. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(83)80082-7
An, J., & Cho, S. (2015). Variational autoencoder based anomaly detection using reconstruction probability. Special Lecture on IE, 2(1), 1–18.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Buczak, A. L., & Guven, E. (2016). A survey of data mining and machine learning methods for cyber security intrusion detection. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(2), 1153–1176. https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2494502
Kahraman, C., Onar, S. C., & Oztaysi, B. (2015). Fuzzy multicriteria decision-making: A literature review. International Journal of Computational Intelligence Systems, 8(4), 637–666. https://doi.org/10.1080/18756891.2015.1046325
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
OpenAI. (2026, June 1). Assistance with language editing and structuring of a manuscript on EDMS cybersecurity evaluation.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 Асылжан Сванов, Асель Омарбекова, Николай Горанин, Айжан Назырова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
