Метод Синтезу Популяційних Алгоритмів В Архітектурі Обманних Систем З Приманками І Пастками
Year: 2025
Type: article
Abstract: У роботі розроблено новий метод синтезу алгоритму дискретної оптимізації молі й полум’я в архітектурі обманних систем з приманками і пастками. На відміну від відомих підходів, запропонований метод забезпечує формування дискретного простору пошуку з координатним поданням об’єктів, синтез спірального сліду на основі динамічного переміщення молі й полум’я для уникнення передчасної збіжності до локальних оптимумів. Постановка задачі вибору наступних кроків обманних систем, що включає керування приманками і пастками та їх коригування в процесі реагування на події, розглядається як оптимізаційна задача. Її метою визначено підвищення ефективності виявлення комп’ютерних атак і зловмисного програмного забезпечення в корпоративних мережах. Змінюваними параметрами виступають кроки роботи обманних систем, моделі процесів та архітектурні особливості, а обмеженнями — характеристики операційного середовища корпоративних мереж. Запропонований метод дає змогу забезпечити знаходження оптимальної послідовності кроків у змінюваних умовах, включно з можливістю їх оперативної адаптації до дій зловмисника. Це, у свою чергу, уможливлює створення обманних систем, здатних до тривалого автономного функціонування без постійного залучення адміністраторів та з підвищеною стійкістю до розпізнавання їх принципів роботи зловмисниками. Проведені експерименти показали перспективність запропонованого напряму досліджень та синтезу в архітектурі обманних систем популяційних алгоритмів для оптимізації вибору ними подальших кроків. Перспективи подальших досліджень полягають у поглибленні інтеграції популяційних алгоритмів в архітектуру обманних систем з приманками та пастками, а також у розробленні методу організації їхнього функціонування відповідно до запропонованої концептуальної моделі. Результати роботи спрямовані на підвищення рівня кіберзахисту корпоративних мереж через створення інтелектуальних адаптивних систем протидії сучасним КА та діям ЗПЗ.
Institution: Khmelnytskyi National University
Language: Ukrainian
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7123357481