tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2022-8-2-91-99tuzsut-376Research ArticleРЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХRESEARCH RESULTS BY YOUNG SCIENTISTSОценка свойств объектов средств вычислительной техники для обеспечения постинцидентного аудитаThe Properties of Computer Equipment Objects Evaluation to Ensure Post-Incident Audithttps://orcid.org/0000-0002-3946-6057ПантюхинИ. С.PantiukhinI.

Пантюхин Игорь Сергеевич – ассистент факультета инфокоммуникационных технологий

Санкт-Петербург, 197101

St. Petersburg, 197101

zevall@ya.ruНациональный исследовательский университета ИТМОРоссияITMO UniversityRussian Federation202201072022829199Copyright © Пантюхин И.С., 20222022Пантюхин И.С.Pantiukhin I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/376

Исследование компьютерных инцидентов является важным направлением деятельности в области информационной безопасности. В работе рассматривается метод описания свойств объектов средств вычислительной техники для обеспечения постинцидентного аудита. Исследование инцидентов рассматривается с помощью анализа свойств объектов энергозависимой памяти и сетевого трафика. Данные свойства представлены в виде совокупности атрибутов и анализируются путем применения теории графов. Для решения конечной задачи определения и формализации компьютерного инцидента могут применяться различные алгоритмы на графах и совокупности свойств. В работе представлен вычислительный эксперимент постинцидентного аудита средств вычислительной техники на примере определения компьютерного инцидента. Представленный метод минимизирует объемы обрабатываемой информации путем использования для анализа только атрибутов.

The study of computer incidents is an important area of activity in the field of information security. The paper considers a method for describing the properties of objects of computer equipment to ensure post-incident audit. The investigation of incidents is considered by analyzing the properties of objects of volatile memory, non-volatile memory, and network traffic. These properties are presented as a set of attributes and are analyzed by applying graph theory. To solve the final problem of determining and formalizing a computer incident, various algorithms on graphs and sets of properties can be used. The paper presents a computational experiment of post-incident audit of computer equipment by the example of determining a computer incident. The presented method minimizes the amount of information processed by using only attributes for analysis.

аудиттеория графовинформационная безопасностьвычислительная техникафайловая системасетевой трафикauditgraphinformation securitycomputer technologyfile systemnetwork trafficReferencesДеров Е. Учитывая быстрое развитие и рост популярности технологий Big Data, есть причина задуматься о целесообразности их применения при расследовании инцидентов ИБ // IT-компания КАБЕСТ. 2014. URL: http://kabest.ru/press/news/754/index.php?print=Y (дата обращения 15.04.2016)Derov E. Considering the Rapid Development and Growing Popularity of Big Data Technologies, There is a reason to Think about the Expediency of Their Use in the Investigation of Information Security Incidents. IT-kompaniia KABEST. 2014. Available from: http://kabest.ru/press/news/754/index.php?print=Y [Accessed 15th April 2016]. (in Russ.)Бессонова Е.Е., Зикратов И.А., Росков В.Ю. Анализ способов идентификации пользователя в сети интернет // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 6(82). С. 128‒129.Bessonova E., Zikratov I., Roskov V. Analysis of Internet User Identification Methods. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2012;6(82):128‒129. (in Russ.)Бессонова Е.Е., Зикратов И.А., Колесников Ю.Л., Росков В.Ю. Способ идентификации пользователя в сети интернет // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 3(79). С. 133–137.Bessonova E., Zikratov I., Kolesnikov Yu., Roskov V. Internet User Identification Method. Scientific and Technical Bulletin of information Technologies, Mechanics and Optics. 2012;3(79):133‒137. (in Russ.)Пантюхин И.С., Зикратов И.А., Левина А.Б. Метод проведения постинцидентного внутреннего аудита средств вычислительной техники на основе графов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 3. С. 506–512. DOI:10.17586/2226-1494-2016-16-3-506-512Pantiukhin I.S., Zikratov I.A., Levina A.B. Method of conducting post-incident internal audit of computer equipment based on graphs. Scientific and Technical Bulletin of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2016;16(3):506‒512. (in Russ.) DOI:10.17586/2226-1494-2016-16-3-506-512Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978. 432 с.Christophides N. Graph Theory. Algorithmic Approach. Moscow: Mir Publ.; 1978. 432 p. (in Russ.)Orebaugh A., Ramirez G., Beale J. Wireshark & Ethereal Network Protocol Analyzer Toolkit. Elsevier, 2006.Orebaugh A., Ramirez G., Beale J. Wireshark & Ethereal Network Protocol Analyzer Toolkit. Elsevier; 2006.Wang S., Xu D.S., Y.S. Analysis and application of Wireshark in TCP/IP protocol teaching // IEEE International Conference on E-Health Networking, Digital Ecosystems and Technologies (EDT, Shenzhen, China, 17‒18 April 2010). IEEE: 2010. PP. 269‒272. DOI:10.1109/EDT.2010.5496372Wang S., Xu D.S., Y.S. Analysis and application of Wireshark in TCP/IP protocol teaching. IEEE International Conference on E-Health Networking, Digital Ecosystems and Technologies, EDT, 17‒18 April 2010, Shenzhen, China. IEEE, 2010. p.269‒272. DOI:10.1109/EDT.2010.5496372Ndatinya V., Xiao Z., Manepalli V.R., Meng K., Xiao Y. Network forensics analysis using Wireshark // International Journal of Security and Networks. 2015. Vol. 10. No. 2. PP. 91‒106. DOI:10.1504/IJSN.2015.070421Ndatinya V., Xiao Z., Manepalli V.R., Meng K., Xiao Y. Network forensics analysis using Wireshark. International Journal of Security and Networks. 2015;10(2):91‒106. DOI:10.1504/IJSN.2015.070421Miller J.J. Graph Database Applications and Concepts with Neo4j // Proceedings of the Southern Association for Information Systems Conference (Atlanta, USA, 23rd‒24th March 2013). Association for Information Systems, 2013. PP. 141‒147.Miller J.J. Graph Database Applications and Concepts with Neo4j. Proceedings of the Southern Association for Information Systems Conference, 23‒24 March 2013, Atlanta, USA. Association for Information Systems; 2013. p.141‒147.Bruggen R.V. Learning Neo4j. 2014. P. 222.Bruggen R.V. Learning Neo4j. 2014. p.222.Guia J., Soares V.G., Bernardino J. Graph Databases: Neo4j Analysis // Proceedings of the 19th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS, Porto, Portugal). SciTePress: 2017. Vol. 1. PP. 351‒356. DOI:10.5220/0006356003510356Guia J., Soares V.G., Bernardino J. Graph Databases: Neo4j Analysis. Proceedings of the 19th International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS, Porto, Portugal. SciTePress: 2017. vol.1. p.351‒356. DOI:10.5220/0006356003510356Збицкий П.В. Функциональная сигнатура компьютерных вирусов // Доклады ТУСУРа. 2009. № 1(16). С. 75‒76.Zbitsky P.V. Functional Signature of Computer Viruses. Reports of TUSUR. 2009;1(16):75‒76. (in Russ.)Татаринов А.А., Болдырихин Н.В. Анализ методов обнаружения вредоносного программного обеспечения на основе поведенческих признаков // Сборник избранных статей Всероссийской научно-практической конференции «Национальная безопасность России: актуальные аспекты» (Санкт-Петербург, Россия, 29 марта 2020). СПб: Частное научно-образовательное учреждение дополнительного профессионального образования Гуманитарный национальный исследовательский институт «НАЦРАЗВИТИЕ», 2020. С. 18‒22.Tatarinov A.A., Boldyrikhin N.V. Analysis of Methods for Detecting Malicious Software Based on Behavioral Signs. Proceedings of the All-Russian Scientific and Practical Conference on National Security of Russia: Current Aspects, 29 March 2020, St. Petersburg, Russia. St. Petersburg: Private Scientific and Educational Institution of Additional Professional Education Humanitarian National Research Institute "NATIONAL RAZVITIE" Publ.; 2020. p.18‒22. (in Russ.)Назаров А.В., Марьенков А.Н., Калиев А.Б. Выявление поведенческих признаков работы вируса-шифровальщика на основе анализа изменений значений параметров компьютерной системы // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2018. № 1(41). С. 196‒204.Nazarov A.V., Marienkov A.N., Kaliev A.B. Identification of behavioral signs of the cipher virus based on the analysis of changes in the values of computer system parameters. Caspian Journal: Management and High Technologies. 2018;1(41): 196‒204. (in Russ.)Назаров А.В., Марьенков А.Н. Проблема выявления признаков вируса-шифровальщика в работе компьютерной системы // VII Всероссийская заочная Интернет-конференция «Проблемы информационной безопасности» (Ростов-на-Дону, Россия, 20–21 февраля 2018). Ростов: Федеральное государственное образовательное учреждение высшего образования «Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)» Ростовское региональное отделение вольного экономического общества России, 2018. С. 10‒14.Nazarov A.V., Marienkov A.N. The problem of detecting signs of a cryptographer virus in the operation of a computer system. Proceedings of the VII All-Russian Correspondence Internet Conference on Problems of Information Security, 20‒21 February 2018, Rostov-on-Don, Russia. Rostov: Federal State Educational Institution of Higher Education "Rostov State Economic University (RINH)" Rostov Regional Branch of the Free Economic Society of Russia Publ.; 2018. p.10‒14. (in Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.