name: Методика автоматизированного противодействия несанкционированным воздействиям на инстансы облачной инфраструктуры с использованием безагентного метода сбора метрик
keyword_list: метрики инстансы облачные технологии информационная безопасность
abstract: Объект. Базовая конфигурация облачной инфраструктуры на примере Open Stack, включающая в себя модули Nova, Сinder, Glance, Neutron, Ceilometer. Предмет. Методика и комплекс мер по защите облачной инфраструктуры от несанкционированных действий злоумышленников. Цель. Повышение
  защищенности виртуальных машин и контейнеров облачной инфраструктуры на основе методов внутреннего аудита и мониторинга состояния ресурсов, с использованием методов математического прогнозирования и технологий больших данных. Научная новизна. 1.	Первый научный результат: метод сбора метрик инстансов облачной инфраструктуры, для оценки состояния информационной безопасности (ИБ). Метод сбора основан на архитектурной особенности облачных инфраструктур, а именно кластеризации гипервизоров, предоставляющих ресурсы: CPU, RAM, Storage, Network, инстансам. Первичная обработка метрик основана на текстовом формате передачи данных JSON. 2.	Научная новизна первого результата, а именно метода сбора и первичной обработке метрик, заключается в использовании безагентного способа сбора метрик и преобразование данных метрик в формат временных рядов на этапе сбора устройствам, предоставляющим ресурсы: CPU, RAM, Storage, Network, инстансам. 3.	Второй научный результат: разработка методики выявления аномалий на основе внутреннего аудита и мониторинга состояния метрик инстансов и облачной инфраструктуры методами и средствами больших данных основан на математических методах прогнозирования, группе моделей авторегрессионного интегрированного скользящего среднего ARIMA. 4.	В отличии от известных передоложенная методика основана на автоматизированном учете экзогенныех параметры и не требует универсальных пороговых критериев. 5.	Третий научный результат: методика типизированной рефлексии на вредоносные управляющие воздействия основан на описании атак и методов противодействия им, используя теорию графов. 6.	Предложенная методика отличается от известных комплексной оценкой состояния инстанса, в ней анализируются набор метрик MCPU, MRAM, MStorage, MNetwork. Теоретическая значимость. В рамках первого научного результата, а именно метода сбора метрик инстансов облачной инфраструктуры, для оценки состояния информационной безопасности (ИБ), установлено и экспериментально доказано возможность и целесообразность использования безагентного метода сбора метрик инстансов облачной инфраструктуры. В рамках второго научного результата, а именно методики выявления вредоносного управляющего воздействия(атаки) на инстансы облачной инфраструктуры, расширен класс методов динамического моделирования в части моделирования нормального поведения инстансов облачной инфраструктуры с учетом экзогенных параметров. В рамках третьего научного результата, а именно методики типизированной рефлексии на вредоносные управляющие воздействия, сформирована система критериев рефлексии открытого типа на вредоносные управляющие воздействия. Практическая значимость. В рамках первого научного результата, а именно метода сбора метрик инстансов облачной инфраструктуры для оценки состояния информационной безопасности (ИБ), время обработки данных предложенным методом меньше, более чем на 50 % по сравнению с классическими методами. В рамках второго научного результата, а именно методики выявления вредоносного управляющего воздействия (атаки) на инстансы облачной инфраструктуры, овышена точность выявления аномального поведения: коэффициент ложно отрицательных срабатываний на краткосрочный и среднесрочный период, менее 7 % и менее 5 % соответственно, коэффициентом истинно положительных срабатываний при определении атак и аномального поведения пользователей, более 75 % и 80 % на краткосрочный и среднесрочный период. В рамках третьего научного результата, а именно методики типизированной рефлексии на вредоносные управляющие воздействия, автоматизация выработки реактивного управляющего воздействия, точность определения типа несанкционированного воздействия на краткосрочный и среднесрочный период прогнозирования более 80% и более 78% соответственно. Область применения. В деятельности подразделения информационной безопасности ГК ПАО «Ростелеком», для предупреждения и предотвращения угроз информационной безопасности инфраструктуры ПАО «Ростелеком»,а так же ГАУ КО КГ НИЦ в мероприятиях по выработке перспективных подходов к защите информационно-телекоммуникационной сети Правительства калининградской области. Результаты работы были внедрены в учебный процесс СПбГУТ обучения бакалавров по направлению подготовки 10.03.01 «Информационная безопасность» по дисциплине «Защита операционных систем» по дисциплине «Защита информации в центрах обработки данных». Методы исследования: метод сравнительного анализа; метод бинарных классификаций.
chairman_dissertation_council.name: Валерий
chairman_dissertation_council.surname: Бабук
chairman_dissertation_council.patronymic: Александрович
chairman_dissertation_council.position: и.о. председателя
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: I7325-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603421667
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Василий
organization_supervisor.surname: Елагин
organization_supervisor.patronymic: Сергеевич
organization_supervisor.position: Директор НИИ ТС
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 81.93.29
rubrics.name: Информационная безопасность. Защита информации
oecds.code: 02.02.ES
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
speciality_codes.name: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
speciality_codes.code: 2.3.6.
supervisors.fio: Красов А.В.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Беззатеев С.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Павленко Е.Ю.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: СПБГУТ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА"
protection_organization.ogrn: 1027809197635
protection_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
protection_organization.supervisor_surname: БАЧЕВСКИЙ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: СПБГУТ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА"
author_organization.ogrn: 1027809197635
author_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
author_organization.supervisor_surname: БАЧЕВСКИЙ
author_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения