Cтруктурно-параметричний синтез нейронних мереж для відновлення зображень у разі пошкодження синтетичними об’єктами
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.89.21475Ключові слова:
відновлюваність, динамічна модель, інформаційно-комунікаційна система, кібероборона, кіберсили, оцінювання спроможностейАнотація
У статті розглянуто динамічне оцінювання відновлюваності інформаційно-комунікаційної системи після кібервпливу в інтересах оцінювання спроможностей Кіберсил Збройних Сил України. Метою дослідження є розроблення динамічної моделі, яка відображає ураження, первинне відновлення та кероване повернення компонентів до штатного захищеного стану, а також формування нормованого показника для сценарного порівняння. Методика дослідження ґрунтується на тристанній S–A–R-системі диференціальних рівнянь, законі збереження суми нормованих станів, кусково-сталому описі інтенсивності кібервпливу, чисельному інтегруванні методом Рунге–Кутти з адаптивним кроком і сценарному аналізі. У моделі розрізняються компоненти у штатному захищеному стані, уражені компоненти та компоненти, які пройшли первинне відновлення, але ще повертаються до повного штатного режиму. Інтегральний показник відновлюваності поєднує кінцевий рівень штатного стану, максимальну глибину ураження та нормований час відновлення. Для перевірки поведінки моделі використано числовий приклад і чотири демонстраційні сценарії: слабкий кібервплив, базовий режим, інтенсивний кібервплив та посилене відновлення. Результати показують, що зростання інтенсивності кібервпливу збільшує максимальну частку уражених компонентів і подовжує відновлення, тоді як підвищення інтенсивностей первинного відновлення та керованого повернення зменшує глибину деградації і скорочує час досягнення заданого рівня функціонування. У базовому сценарії максимальна частка уражених компонентів становить приблизно 0,244, час відновлення ‒ близько 6,80 год, а інтегральний показник ‒ близько 0,756; найкращий результат серед розглянутих сценаріїв забезпечує посилене відновлення. Запропонована модель дає змогу кількісно порівнювати сценарії, виявляти дефіцит відновлювальної спроможності та обґрунтовувати резервування й організацію відновлення. Параметри моделі та вагові коефіцієнти мають демонстраційний характер і для практичного застосування потребують калібрування за даними кібернавчань, журналів інцидентів, контрольованих випробувань або імітаційного моделювання.
Посилання
[1] Verkhovna Rada of Ukraine (2017) Pro osnovni zasady zabezpechennia kiberbezpeky Ukrainy [On the Basic Principles of Cybersecurity in Ukraine], Law of Ukraine No. 2163-VIII, 5 October. Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2163-19 (Accessed: 8 September 2026) [in Ukrainian].
[2] President of Ukraine (2021) Pro rishennia Rady natsionalnoi bezpeky i oborony Ukrainy vid 14 travnia 2021 roku ‘Pro Stratehiiu kiberbezpeky Ukrainy’ [On the Decision of the National Security and Defence Council of Ukraine of 14 May 2021 ‘On the Cybersecurity Strategy of Ukraine’], Decree No. 447/2021, 26 August. Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/447/2021 (Accessed: 8 September 2026) [in Ukrainian].
[3] C. Pascoe, S. Quinn, and K. Scarfone, (2024) The NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0. NIST Cybersecurity White Papers, CSWP 29. https://doi.org/10.6028/NIST.CSWP.29.
[4] A. Nelson, S. Rekhi, M. Souppaya, and K. Scarfone, (2025) Incident Response Recommendations and Considerations for Cybersecurity Risk Management: A CSF 2.0 Community Profile. NIST Special Publication 800-61 Rev. 3. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-61r3.
[5] V. V. Mashtalir, O. M. Huk, I. I. Tolmachov, and S.I. Faraon, “Prohnozuvannia stupeniu kibervplyvu na heterohenni informatsiini systemy viiskovoho pryznachennia z urakhuvanniam yoho evoliutsii,” [Forecasting the degree of cyber impact on heterogeneous military information systems considering its evolution], Suchasni informatsiini tekhnolohii u sferi bezpeky ta oborony, 48(3), pp. 147–156, 2023. https://doi.org/10.33099/2311-7249/2023-48-3-147-156 [in Ukrainian].
[6] V. A. Horhulenko, “Metodyka otsiniuvannia efektyvnosti vedennia kiberborotby v interesakh zastosuvannia uhrupovan viisk (syl) v operatsiiakh,” [Method for assessing the effectiveness of cyber warfare in support of the employment of troop (force) groupings in operations], Suchasni informatsiini tekhnolohii u sferi bezpeky ta oborony, 55(1), pp. 100–107, 2026. https://doi.org/10.33099/2311-7249/2026-55-1-100-107 [in Ukrainian].
[7] O. M. Huk, O. Yu. Permiakov, O. V. Nesterov, and T. A. Uvarova, “Analiz isnuiuchykh pidkhodiv shchodo otsiniuvannia funktsionalnoi stiikosti heterohennykh informatsiinykh system viiskovoho pryznachennia,” [Analysis of existing approaches to assessing the functional resilience of heterogeneous military information systems], Suchasni informatsiini tekhnolohii u sferi bezpeky ta oborony, 39(3), pp. 39–44, 2020. https://doi.org/10.33099/2311-7249/2020-39-3-39-44 [in Ukrainian].
[8] D. A. Sepúlveda Estay, R. Sahay, M. B. Barfod, and C. D. Jensen, “A systematic review of cyber-resilience assessment frameworks,” Computers & Security, 97, 101996, 2020. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.101996.
[9] A. Annarelli, F. Nonino, and G. Palombi, “Understanding the management of cyber resilient systems,” Computers & Industrial Engineering, 149, 106829, 2020. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106829.
[10] A. Kott, and I. Linkov, “To Improve Cyber Resilience, Measure It,” Computer, 54(2), pp. 80–85, 2021. https://doi.org/10.1109/MC.2020.3038411.
[11] J. K. Osborn, and D. A. Sepulveda-Estay, “A Comparative Analysis of the Impact-Wave Analogy Cyber-Resilience Framework,” 2021 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2021, pp. 333–337. https://doi.org/10.1109/IEEM50564.2021.9672842.
[12] M. J. Weisman, A. Kott, J. E. Ellis, B. J. Murphy, T. W. Parker, S. Smith, and J. Vandekerckhove, “Quantitative Measurement of Cyber Resilience: Modeling and Experimentation,” ACM Transactions on Cyber-Physical Systems, 9(1), pp. 1–25, 2025. https://doi.org/10.1145/3703159.
[13] S. M. Alhidaifi, M. R. Asghar, and I. S. Ansari, “A Survey on Cyber Resilience: Key Strategies, Research Challenges, and Future Directions,” ACM Computing Surveys, 56(8), Article 196, pp. 1–48, 2024. https://doi.org/10.1145/3649218.
[14] H. Cho, J.-H. Sung, H.-J. Kang, J. Jang, and D. Shin, “Quantifying Cyber Resilience: A Framework Based on Availability Metrics and AUC-Based Normalization,” Electronics, 14(12), 2465. https://doi.org/10.3390/electronics14122465.
[15] S. M. Alhidaifi, M. R. Asghar, and I. S. Ansari, “Cyber resilience quantification: A probabilistic estimation model for IT infrastructure,” Reliability Engineering & System Safety, 265, 111473, 2026. https://doi.org/10.1016/j.ress.2025.111473.
[16] J. Järveläinen, D. Dang, M. Mekkanen, and T. Vartiainen, “Towards a framework for improving cyber security resilience of critical infrastructure against cyber threats: a dynamic capabilities approach,” Journal of Decision Systems, 34(1), Article 2479546, 2025. https://doi.org/10.1080/12460125.2025.2479546.
[17] R. P. Hilger, “From cybersecurity to cyber resilience: a systemic and scalable approach for improving resilience and adaptive capacity,” Journal of Cybersecurity, 12(1), tyag011, 2026. https://doi.org/10.1093/cybsec/tyag011.
[18] A. Bahmanova, and N. Lace, “Modelling Cyber Resilience in SMEs as a Socio-Technical System: A Systemic Approach to Adaptive Digital Risk Management,” Systems, 14(2), Article 151, 2026. https://doi.org/10.3390/systems14020151.
[19] A. Bahmanova, and N. Lace, “Predictive Cyber Risk Analytics and Computational Risk Metrics for SME Cyber Resilience Using Time-Series Modelling,” Mathematics, 14(16), Article 2963, 2026. https://doi.org/10.3390/math14162963.
[20] H. Tran, E. Campos-Nanez, P. Fomin, and J. Wasek, “Cyber resilience recovery model to combat zero-day malware attacks,” Computers & Security, 61, pp. 19–31, 2016. https://doi.org/10.1016/j.cose.2016.05.001.
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Науковий журнал "Електроніка та системи управління" дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі ""Електроніка та системи управління":
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.
