Разработка способа обнаружения конфликтов в программных средствах защиты информации компьютерных систем: Детализированный план дипломной работы

В современном ландшафте кибербезопасности, где угрозы становятся все более изощренными, а инфраструктуры – сложными, стабильная и эффективная работа программных средств защиты информации (ПСЗИ) является краеугольным камнем любой системы безопасности. Однако, парадоксально, именно сосуществование множества защитных решений может порождать нежелательные «информационные конфликты», подрывающие общую защищенность и производительность компьютерных систем. Согласно исследованиям, до 30% инцидентов безопасности могут быть связаны с некорректным взаимодействием или конфликтами между различными ПСЗИ. Эти скрытые трения способны не только замедлить работу системы, но и создать критические «дыры» в защите, делая ее уязвимой перед внешними атаками.

Настоящая дипломная работа посвящена детальному исследованию и разработке инновационного способа обнаружения таких конфликтов. Ее цель — не просто констатировать проблему, но и предложить комплексное решение, основанное на глубоком анализе, математическом моделировании и практической применимости. Работа структурирована таким образом, чтобы последовательно раскрыть все аспекты этой сложной задачи: от теоретических основ и обзора существующих решений до разработки методологии формализации конфликтов, архитектуры системы их обнаружения и, наконец, оценки ее эффективности и экономического обоснования. Мы ставим перед собой амбициозные задачи: выявить «слепые зоны» в существующих подходах, предложить новые методы их преодоления, и заложить фундамент для создания автоматизированной системы, способной минимизировать риски, связанные с конфликтным взаимодействием ПСЗИ.

Теоретические основы обнаружения конфликтов в программных средствах защиты информации

Прежде чем углубляться в хитросплетения алгоритмов и архитектур, необходимо заложить прочный фундамент понимания ключевых терминов и концепций. Информационная безопасность – это не просто набор технологий, а сложная экосистема, в которой каждый элемент играет свою роль, и сбой одного звена может поставить под угрозу всю цепь, поэтому всестороннее понимание терминологии абсолютно необходимо.

Основные понятия и определения

В академическом дискурсе и практической сфере информационной безопасности существует строгий глоссарий, позволяющий однозначно трактовать предмет исследования.

Программные средства защиты информации (ПСЗИ), согласно определению, это специализированное программное обеспечение и программные комплексы, основной целью которых является защита информации в рамках информационного пространства. Они представляют собой реализацию мер и методов, направленных на противодействие злоумышленникам, а также обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности информационных активов. ПСЗИ могут быть как самостоятельными продуктами (например, антивирусы), так и интегрированными компонентами более крупных систем.

Компьютерная система (КС) – это синергетическая совокупность аппаратных и программных компонентов, предназначенных для совместной обработки данных. Это не просто сумма отдельных устройств, а сложный механизм, способный автоматизировать выполнение широкого спектра задач. От сервера до персонального компьютера, от мобильного устройства до кластера – все это примеры компьютерных систем, требующих защиты.

Информационная безопасность (ИБ) организации, как определено в ГОСТ Р 53114–2008, – это «состояние защищенности интересов организации в условиях угроз в информационной сфере». Ключевые принципы ИБ – это обеспечение конфиденциальности (защита от несанкционированного доступа), целостности (защита от несанкционированных изменений) и доступности (обеспечение доступа к информации авторизованным пользователям в нужный момент) информационных активов и инфраструктуры.

Конфликт в широком смысле – это отсутствие согласия между сторонами, сопровождающееся противодействием и, зачастую, негативными эмоциями. В контексте информационных систем, информационный конфликт приобретает специфическое значение. Он представляет собой комплекс действий или состояний, которые возникают между компонентами системы (в нашем случае – ПСЗИ) и направлены на получение выигрыша (например, монополизацию ресурса, приоритет в выполнении операции) или установление контроля над информационными ресурсами, включая данные, программное обеспечение или вычислительную технику. Эти конфликты могут быть скрытыми, не проявляясь напрямую для пользователя, но негативно влияя на работу системы, что приводит к непредсказуемым сбоям и уязвимостям, не сразу поддающимся диагностике.

Важнейшим аспектом для ПСЗИ, особенно в государственных и критически важных системах Российской Федерации, является сертификация ФСТЭК России. Эта процедура является официальной оценкой соответствия программных или программно-аппаратных средств требованиям безопасности информации, установленным Федеральной службой по техническому и экспортному контролю. Сертификат ФСТЭК не просто подтверждает качество продукта, но и является обязательным условием для его использования в Государственных Информационных Системах (ГИС), Автоматизированных Системах Управления Технологическим Процессом (АСУ ТП), для защиты персональных данных (ЗПДн), критической информационной инфраструктуры (КИИ), а также при работе с государственной тайной и конфиденциальной информацией. Сертификация гарантирует, что ПСЗИ соответствует нормам Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» и другим регуляторным актам, подтверждая его надежность и безопасность. В то время как сертификация относится к самим средствам, аттестация проводится для организаций, работающих с защищаемой информацией, и их информационных систем.

Классификация программных средств защиты информации

ПСЗИ – это не монолитное понятие, а широкая категория, включающая в себя множество специализированных решений, каждое из которых выполняет свою уникальную функцию. Классификация этих средств позволяет систематизировать подходы к защите и лучше понимать потенциальные точки конфликтов.

Согласно классификации, определенной ФСТЭК и ФСБ России, а также общепринятой практике в индустрии, ПСЗИ можно разделить на следующие основные категории:

1. Средства контроля доступа: Обеспечивают разграничение прав пользователей и процессов к информационным ресурсам. Это могут быть системы аутентификации (пароли, биометрия, двухфакторная аутентификация), авторизации и контроля привилегий.
2. Антивирусные программы: Предназначены для обнаружения, нейтрализации и удаления вредоносного программного обеспечения (вирусов, троянов, червей, руткитов, рекламного ПО). Они работают на основе сигнатурного анализа, эвристических методов и поведенческого анализа.
3. Межсетевые экраны (Firewall): Контролируют и фильтруют сетевой трафик, разрешая или запрещая соединения в соответствии с заданными правилами. Могут быть как программными, так и программно-аппаратными.
4. Системы обнаружения/предотвращения вторжений (СОВ/СПВ – IDS/IPS): Мониторят сетевой трафик и/или активность в компьютерной системе на предмет подозрительной активности, сигнализируя об угрозах (СОВ) или активно блокируя их (СПВ).
5. Системы предотвращения утечек информации (DLP — Data Loss Prevention): Контролируют перемещение конфиденциальных данных как внутри, так и за пределы организации, предотвращая их несанкционированную передачу.
6. Средства криптографической защиты информации (СКЗИ): Обеспечивают конфиденциальность и целостность данных путем шифрования, электронной подписи, хеширования.
7. Средства контроля целостности компьютерной системы и данных: Мониторят изменения в критически важных файлах, реестре, конфигурациях, чтобы выявить несанкционированные модификации.
8. Средства доверенной загрузки: Обеспечивают контроль над процессом загрузки операционной системы, гарантируя ее целостность и отсутствие вредоносных компонентов на ранних стадиях.
9. Песочницы (Sandbox): Предоставляют изолированную среду для запуска потенциально опасных приложений или открытия подозрительных файлов, предотвращая их влияние на основную систему.
10. Анти-кейлоггеры, анти-шпионы, анти-эксплуататоры, анти-модификаторы: Специализированные средства, направленные на противодействие конкретным типам угроз.

К программным СЗИ, согласно ФСТЭК, также относятся встроенные средства защиты в операционных системах, программы тестового контроля и средства для работы с VPN. Сертифицированные межсетевые экраны, системы обнаружения вторжений, средства антивирусной защиты, средства доверенной загрузки и средства контроля съемных машинных носителей – все это категории программных решений, которые должны соответствовать строгим стандартам.

Понимание этой классификации критически важно, поскольку каждый тип ПСЗИ имеет свои уникальные механизмы работы, потребляемые ресурсы и точки взаимодействия с операционной системой, что является источником потенциальных конфликтов.

Природа и классификация конфликтов в ПСЗИ

Конфликты между программными средствами защиты информации – это не просто теоретическая угроза, а реальная проблема, способная парализовать работу системы и свести на нет все усилия по ее защите. Чтобы эффективно обнаруживать и разрешать эти конфликты, необходимо глубоко понимать их природу, причины возникновения и последствия.

Почему же конфликты в ПСЗИ представляют такую серьезную опасность? Потому что они создают «слепые зоны» в защите, делая систему уязвимой именно в тех точках, где она, казалось бы, должна быть наиболее крепкой.

Основные типы и механизмы конфликтов:

1. Конфликты за системные ресурсы:
   • Доступ к файловой системе: Некоторые ПСЗИ (антивирусы, DLP) постоянно сканируют файлы, перехватывая обращения к ним. Когда несколько таких программ пытаются одновременно монополизировать доступ к одним и тем же файлам или директориям, возникают задержки, ошибки ввода-вывода, а иногда и «синие экраны смерти».
   • Доступ к реестру: ПСЗИ часто используют реестр для хранения своих настроек, правил и логов. Одновременная попытка записи или чтения одних и тех же ключей разными программами может привести к повреждению данных, некорректной работе или отказам.
   • Использование динамических библиотек (DLL): Многие ПСЗИ внедряют свои библиотеки в системные процессы или перехватывают функции ОС. Если несколько ПСЗИ пытаются перехватить одну и ту же системную функцию или загрузить конфликтующие версии DLL, это может вызвать нестабильность, сбои или уязвимости.
   • Потребление ЦПУ и ОЗУ: Интенсивные операции сканирования, анализа или шифрования, выполняемые несколькими ПСЗИ одновременно, могут привести к исчерпанию ресурсов процессора и оперативной памяти, что значительно замедляет работу системы.
   • Сетевые ресурсы: Межсетевые экраны, СОВ/СПВ и DLP-системы активно мониторят и фильтруют сетевой трафик. Если два или более таких средства пытаются перехватывать или обрабатывать одни и те же сетевые пакеты, это может вызвать петли, задержки, блокировки легитимного трафика или утечки.
2. Конфликты в логике работы и политиках безопасности:
   • Перекрытие функционала: Антивирусы часто включают в себя функции межсетевого экрана, IDS/IPS или даже DLP-модули. При одновременной установке двух полнофункциональных антивирусов или антивируса и отдельного межсетевого экрана могут возникнуть противоречия в правилах фильтрации трафика, сканирования файлов или обнаружения угроз. Например, один межсетевой экран может разрешать трафик, который другой блокирует.
   • Противоречивые правила: Различные ПСЗИ могут иметь противоречивые политики безопасности. Например, одна программа может разрешать доступ к определенному сетевому ресурсу, в то время как другая – блокировать. Это приводит к неопределенному поведению системы и затрудняет диагностику.
   • Взаимная блокировка или обнаружение: Иногда одно ПСЗИ может ошибочно классифицировать другое ПСЗИ как вредоносное или подозрительное, что приводит к его блокировке, удалению или помещению в карантин. Это особенно актуально для поведенческого анализа, где «защитные» действия одного средства могут быть расценены как «атакующие» другим.
3. Конфликты в последовательности выполнения операций:
   • Порядок загрузки драйверов: Многие ПСЗИ устанавливают низкоуровневые драйверы или фильтры. Некорректный порядок загрузки или инициализации этих драйверов может привести к сбоям системы.
   • Обработка событий: При возникновении системного события (например, открытие файла, подключение USB-устройства) несколько ПСЗИ могут попытаться обработать его одновременно или в некорректной последовательности, что может вызвать ошибки или пропуск важных защитных операций.

Причины возникновения конфликтов:

• Недостаточная стандартизация: Отсутствие единых стандартов для взаимодействия ПСЗИ на уровне операционной системы.
• Использование низкоуровневых перехватов: Многие ПСЗИ активно используют перехват системных вызовов, API-функций, драйверов. При попытке нескольких программ перехватить одни и те же точки входа возникают конфликты.
• Ошибки разработчиков: Недоработки в логике программного обеспечения, приводящие к некорректному взаимодействию или избыточному потреблению ресурсов.
• Сложность конфигурации: Неправильная настройка ПСЗИ администратором, когда параметры одного средства противоречат параметрам другого.
• «Жадность» разработчиков: Желание производителей ПСЗИ максимально полно контролировать систему, что часто приводит к созданию «монополистических» решений.

Последствия конфликтов:

• Снижение производительности системы: Задержки в работе приложений, «торможение» ОС, долгая загрузка.
• Ослабление защищенности: Конфликты могут создавать «окна» уязвимости, когда одно ПСЗИ отключает другое, или когда противоречивые правила позволяют злоумышленнику обойти защиту.
• Ложные срабатывания (False Positives): Некорректная интерпретация действий легитимных программ как угроз.
• Отказы и нестабильность системы: Сбои, «синие экраны смерти», зависания, невозможность загрузки ОС.
• Увеличение трудозатрат системных администраторов: Необходимость тратить много времени на диагностику, устранение проблем и ручную настройку.
• Потеря данных: В редких случаях конфликты могут привести к повреждению или потере важных данных.

Таким образом, понимание этой многогранной проблемы является первым шагом к разработке эффективного способа ее решения.

Обзор существующих подходов и методов обнаружения конфликтов ПСЗИ

История борьбы с конфликтами в программном обеспечении столь же стара, как и сама история программирования. Отладка и устранение несовместимостей всегда были частью цикла разработки. Однако в контексте программных средств защиты информации эта задача приобретает особую остроту и специфику, поскольку ошибки здесь чреваты не просто сбоями, но и угрозой безопасности данных. В чем же заключаются основные недостатки текущих решений?

Анализ существующих методов и инструментальных средств

На сегодняшний день существует ряд подходов и инструментов, направленных на выявление и предотвращение конфликтов между программными компонентами, в том числе и ПСЗИ. Их можно условно разделить на несколько категорий:

1. Ручной анализ и опыт администраторов: Исторически это был основной метод. Системные администраторы, основываясь на своем опыте, документации и отзывах сообщества, старались избегать установки известных конфликтующих продуктов. При возникновении проблем проводилась ручная диагностика: анализ логов, пошаговое отключение ПСЗИ, мониторинг системных ресурсов.
   • Преимущества: Не требует специализированных инструментов, опирается на практический опыт.
   • Недостатки: Крайне трудоемкий, медленный, подвержен человеческому фактору, неэффективен для выявления скрытых и сложных конфликтов, плохо масштабируется в больших инфраструктурах.
2. Инструменты анализа совместимости от производителей ПСЗИ: Некоторые производители антивирусов или комплексных защитных решений предлагают собственные утилиты для проверки совместимости с другими популярными продуктами. Эти инструменты обычно работают перед установкой, проверяя наличие известных конфликтующих программ.
   • Преимущества: Простота использования, относительно быстрая предварительная проверка.
   • Недостатки: Ограничены базой данных конкретного производителя, часто необъективны, не учитывают все возможные комбинации и версии ПСЗИ, не выявляют конфликты, возникшие после о��новления или изменения конфигурации.
3. Системы мониторинга производительности и событий: Общие инструменты для мониторинга операционной системы (например, Windows Performance Monitor, Sysinternals Suite, Zabbix, Nagios) позволяют отслеживать потребление ресурсов (ЦПУ, ОЗУ, дисковые операции), сетевую активность и системные события. Аномальные пики потребления ресурсов или частые ошибки могут указывать на конфликт.
   • Преимущества: Универсальность, возможность отслеживать широкий спектр системных параметров.
   • Недостатки: Не дают прямого указания на источник конфликта (какое именно ПСЗИ его вызвало), требуют глубокого анализа данных и экспертных знаний для интерпретации, не способны предсказывать конфликты до их проявления.
4. Стенды для тестирования и виртуальные среды: Для тестирования совместимости ПСЗИ часто используются изолированные тестовые стенды или виртуальные машины. На них разворачиваются различные комбинации ПСЗИ, имитируется их работа, и выявляются потенциальные проблемы.
   • Преимущества: Высокая достоверность результатов, возможность тестирования в контролируемой среде.
   • Недостатки: Очень трудоемкий и ресурсозатратный метод, не подходит для оперативного обнаружения конфликтов в «боевых» системах, требует постоянного обновления тестовых сценариев.
5. Анализаторы состава программного обеспечения (Software Composition Analysis — SCA): Эти инструменты в основном используются для выявления уязвимостей в компонентах стороннего ПО (open-source libraries), но в некоторых случаях могут использоваться для инвентаризации установленных программ и их зависимостей, что косвенно может помочь в выявлении потенциальных несовместимостей.
   • Преимущества: Автоматизация инвентаризации ПО.
   • Недостатки: Не специализированы на конфликтах ПСЗИ, не анализируют динамическое взаимодействие.

Оценивая применимость этих методов, становится очевидным, что ни один из них не предоставляет комплексного, автоматизированного и предиктивного решения для обнаружения конфликтов ПСЗИ. Они либо слишком ручны, либо слишком ограничены, либо не дают достаточной детализации для понимания истинной природы конфликта.

Сравнительный анализ и выявление «слепых зон»

Проведение сравнительного анализа существующих подходов позволяет четко очертить границы возможностей и выявить критические «слепые зоны», которые и станут отправной точкой для нашего исследования.

Характеристика	Ручной анализ	Инструменты вендоров	Мониторинг событий	Тестовые стенды	SCA-инструменты
Автоматизация	Низкая	Средняя	Средняя	Низкая	Высокая
Детализация конфликтов	Низкая	Низкая	Средняя	Высокая	Низкая
Предиктивность	Низкая	Низкая	Низкая	Высокая	Низкая
Обнаружение скрытых конфликтов	Низкая	Низкая	Средняя	Высокая	Низкая
Масштабируемость	Низкая	Средняя	Высокая	Низкая	Высокая
Анализ динамического взаимодействия	Низкая	Низкая	Средняя	Высокая	Низкая
Учет специфики ОС (реестр, DLL)	Низкая	Низкая	Средняя	Высокая	Низкая
Экономическая эффективность	Низкая	Средняя	Высокая	Низкая	Средняя

Ключевые «слепые зоны» в существующих подходах:

1. Отсутствие глубокой формализации конфликтных взаимодействий на уровне ОС: Существующие методы редко предлагают универсальные математические модели для описания, как ПСЗИ взаимодействуют с критическими системными объектами, такими как ключи реестра, файлы или динамические библиотеки. Без такой формализации невозможно построить по-настоящему автоматизированную и точную систему обнаружения. Большинство систем лишь фиксируют факт сбоя или аномалии, не раскрывая его первопричину на низком уровне, что существенно затрудняет дальнейшую диагностику и устранение проблемы.
2. Недостаточное внимание к многообразию типов ПСЗИ: Существующие решения часто ориентированы на «популярные» конфликты или на продукты одного вендора. Они не способны эффективно анализировать взаимодействие между разными категориями ПСЗИ (например, между антивирусом и DLP-системой, или между межсетевым экраном и системой аутентификации), каждая из которых имеет свои уникальные механизмы воздействия на систему. Детализированных классификаций конфликтов, учитывающих особенности каждой категории ПСЗИ, практически нет.
3. Низкая предиктивность: Большинство методов реагируют на уже произошедший конфликт. Цель же состоит в том, чтобы предсказывать потенциальные проблемы до их возникновения, на основе анализа конфигураций и правил взаимодействия.
4. Отсутствие комплексного экономического обоснования: Внедрение и эксплуатация систем обнаружения конфликтов, как правило, не сопровождаются детальным экономическим анализом, который бы демонстрировал снижение рисков и трудозатрат.

Именно эти пробелы формируют уникальное информационное преимущество нашего исследования, направленного на разработку комплексного способа, способного восполнить эти недостатки.

Методология формализации и моделирования конфликтного взаимодействия ПСЗИ

Для создания по-настоящему эффективной и автоматизированной системы обнаружения конфликтов недостаточно просто наблюдать за их проявлениями. Необходимо «заглянуть под капот» системы, формализовать механизмы взаимодействия ПСЗИ на низком уровне и разработать математические модели, которые позволят предсказывать и диагностировать конфликты.

Модели конфликтного взаимодействия на уровне ОС

Конфликты между ПСЗИ чаще всего проявляются на уровне операционной системы, поскольку именно здесь все программные компоненты пытаются получить доступ к общим ресурсам и выполнять системные операции. Для формализации этих взаимодействий мы можем использовать концепцию ресурсно-операционной модели.

Пусть имеется набор программных средств защиты информации P = {P₁, P₂, …, P_n} и набор системных ресурсов R = {R₁, R₂, …, R_m}. Каждый ресурс R_j может быть файлом, ключом реестра, динамической библиотекой, системным процессом или сетевым портом.

Для каждого ПСЗИ P_i определим набор операций O_i = {o_i1, o_i2, …, o_ik}, которые оно может выполнять над системными ресурсами. Например, o_{i_file_read}(R_j) – чтение файла R_j, o_{i_reg_write}(R_k) – запись в ключ реестра R_k, o_{i_dll_load}(R_p) – загрузка библиотеки R_p.

Конфликтное взаимодействие между ПСЗИ P_a и P_b возникает тогда, когда:

1. Конкуренция за монопольный ресурс: Оба ПСЗИ P_a и P_b пытаются одновременно выполнить операцию, требующую эксклюзивного доступа к одному и тому же ресурсу R_j.
   • Пример: P_a пытается записать в файл F₁, а P_b – также записать в F₁.
   • Модель: Существуют операции o_ax ∈ O_a и o_by ∈ O_b такие, что o_ax(R_j) и o_by(R_j) требуют эксклюзивного доступа к R_j, и они активируются одновременно или в пересекающихся временных интервалах.
2. Перехват и модификация системных функций/событий: P_a перехватывает системную функцию S_func, изменяет ее поведение, а P_b также пытается перехватить S_func или ожидает ее стандартного поведения.
   • Пример: P_a перехватывает функцию создания процесса, а P_b пытается мониторить ее стандартным образом.
   • Модель: Существуют операции o_ax ∈ O_a и o_by ∈ O_b, где o_ax изменяет состояние S_func, а o_by зависит от стандартного состояния S_func или также пытается его изменить.
3. Противоречия в политиках или правилах: P_a и P_b имеют противоречивые правила относительно одного и того же события или ресурса.
   • Пример: Межсетевой экран P_a разрешает исходящее соединение на порт 80, а P_b (антивирус с функцией файрвола) блокирует его.
   • Модель: Существуют правила Rule_a ∈ P_a и Rule_b ∈ P_b такие, что Rule_a(E) = «разрешить» и Rule_b(E) = «запретить» для одного и того же события E.

Для описания взаимодействия с конкретными объектами ОС можно детализировать ресурсы:

• Файловая система: Ресурс R = {Путь к файлу, Атрибуты файла, Хеш файла}. Операции: чтение, запись, удаление, исполнение, переименование.
• Реестр: Ресурс R = {Путь к ключу, Имя параметра, Тип параметра, Значение параметра}. Операции: чтение ключа, запись параметра, удаление ключа/параметра.
• Динамические библиотеки (DLL): Ресурс R = {Имя DLL, Версия DLL, Путь к DLL}. Операции: загрузка, выгрузка, перехват функций.

Для формализации этих взаимодействий можно использовать реляционную алгебру, где каждое ПСЗИ, ресурс и операция представляются как сущности, а их взаимодействия – как отношения. Например, отношение Захватывает(ПСЗИ, Ресурс, Тип_доступа, Время) может фиксировать, когда и какое ПСЗИ пытается получить доступ к ресурсу. Конфликт будет обнаруживаться по пересечению или противоречию в этих отношениях.

Применение математических методов для обнаружения конфликтов

Для построения автоматизированной системы обнаружения конфликтов нам необходимы математические методы, способные обрабатывать неполные, неточные или противоречивые данные, а также выявлять скрытые закономерности. Здесь на помощь приходят нечеткая логика и дискриминантный анализ.

Нечеткая логика (Fuzzy Logic)

Нечеткая логика идеально подходит для моделирования ситуаций, где нет четких бинарных ответов («конфликт есть/нет»), а присутствуют степени уверенности или неопределенности. Например, «потребление ресурсов слишком высокое» или «подозрительная активность».

Пример использования нечеткой логики для конфликтов ПСЗИ:

Представим, что мы хотим оценить степень конфликтности между двумя ПСЗИ на основе нескольких параметров:

• Интенсивность_доступа_к_файлу (ИДФ): Насколько часто оба ПСЗИ обращаются к одному файлу (Низкая, Средняя, Высокая).
• Перехват_API (ПАПИ): Количество пересекающихся перехватов системных функций (Мало, Средне, Много).
• Загрузка_ЦПУ (ЗЦПУ): Увеличение загрузки ЦПУ при одновременной работе (Малое, Среднее, Большое).

Мы можем определить лингвистические переменные и функции принадлежности для каждого параметра.

Лингвистическая переменная	Значения	Функция принадлежности
ИДФ	Низкая	μНизкая
	Средняя	μСредняя
	Высокая	μВысокая
ПАПИ	Мало	μМало
	Средне	μСредне
	Много	μМного
ЗЦПУ	Малое	μМалое
	Среднее	μСреднее
	Большое	μБольшое

Далее, мы формируем базу нечетких правил типа «ЕСЛИ…ТО…»:

• Правило 1: ЕСЛИ (ИДФ = Высокая) И (ПАПИ = Много) ТО (Степень_конфликта = Высокая).
• Правило 2: ЕСЛИ (ИДФ = Средняя) И (ЗЦПУ = Среднее) ТО (Степень_конфликта = Средняя).
• Правило 3: ЕСЛИ (ИДФ = Низкая) И (ПАПИ = Мало) И (ЗЦПУ = Малое) ТО (Степень_конфликта = Низкая).
• …и так далее, формируя все возможные комбинации или наиболее значимые для определения конфликта.

При получении входных данных (например, реальных значений ИДФ = 0.7, ПАПИ = 0.6, ЗЦПУ = 0.5, где значения нормированы от 0 до 1), нечеткий вывод (например, метод Мамдани или Сугено) позволит получить результирующую степень конфликта.

Преимущества нечеткой логики:

• Способность работать с неопределенностью и неточными данными.
• Легкость интеграции экспертных знаний в виде правил.
• Гибкость в настройке и адаптации к различным сценариям.

Дискриминантный анализ

Дискриминантный анализ – это статистический метод, используемый для разделения объектов (в нашем случае – состояний системы или взаимодействий ПСЗИ) на заранее известные группы (например, «конфликт», «потенциальный конфликт», «нормальное состояние») на основе набора признаков. Он строит дискриминантные функции, которые максимально разделяют эти группы.

Пример использования дискриминантного анализа:

Предположим, у нас есть набор исторических данных о взаимодействиях ПСЗИ, для которых эксперты вручную определили, было ли это взаимодействие конфликтным или нет. Мы собираем следующие признаки:

• X₁: Количество пересечений файловых операций в секунду.
• X₂: Частота ошибок записи в реестр, связанных с данным ПСЗИ.
• X₃: Длительность задержек при загрузке DLL.
• X₄: Увеличение потребления ЦПУ выше среднего.
• X₅: Количество предупреждений от IDS/IPS о подозрительной активности.

Мы обучаем модель дискриминантного анализа, которая строит дискриминантную функцию вида:

D = w1X1 + w2X2 + w3X3 + w4X4 + w5X5 + ... + wnXn

Где w_i – весовые коэффициенты, определяемые в процессе обучения, которые показывают важность каждого признака для разделения групп. Затем устанавливаются пороговые значения (точки отсечения) для D. Если значение D превышает порог, то взаимодействие классифицируется как конфликтное.

Преимущества дискриминантного анализа:

• Позволяет выявить наиболее значимые признаки, влияющие на конфликт.
• Обеспечивает количественную оценку степени отнесения к той или иной группе.
• Хорошо работает при наличии размеченных данных.

Совместное применение этих методов позволяет создать мощный аналитический аппарат: нечеткая логика может обрабатывать текущие, возможно, неполные данные и экспертные правила, а дискриминантный анализ – выявлять скрытые закономерности в больших массивах исторических данных.

Алгоритмы автоматизированного обнаружения конфликтов

На основе выбранных математических методов можно разработать конкретные алгоритмы автоматизированного обнаружения конфликтов.

Алгоритм нечеткого вывода для обнаружения конфликтов:

1. Сбор данных: Непрерывный сбор метрик взаимодействия ПСЗИ с системными ресурсами (файлы, реестр, DLL), а также метрик производительности (ЦПУ, ОЗУ, сеть).
2. Фазификация: Преобразование числовых входных данных (например, частота конфликтов доступа к файлу = 15 раз/сек) в нечеткие значения с помощью функций принадлежности (например, 15 раз/сек может иметь степень принадлежности 0.8 к «Высокая ИДФ» и 0.2 к «Средняя ИДФ»).
3. Применение нечетких правил: Активация правил из базы знаний. Каждое правило активируется с некоторой степенью уверенности, зависящей от степеней принадлежности входных переменных.
   • Пример: Если ИДФ = Высокая (0.8) И ПАПИ = Много (0.6), то min(0.8, 0.6) = 0.6 – степень активации Правила 1.
4. Агрегация правил: Объединение результатов активации всех правил, например, с использованием операции MAX для получения итоговой степени принадлежности к выходным нечетким множествам (например, «Низкая_конфликтность», «Средняя_конфликтность», «Высокая_конфликтность»).
5. Дефазификация: Преобразование нечеткого выходного значения в четкое (числовое) значение степени конфликтности (например, от 0 до 1). Для этого могут использоваться методы центра тяжести (centroid) или центра максимума.
6. Принятие решения: Если дефазифицированное значение превышает определенный порог, генерируется уведомление о конфликте.

Алгоритм дискриминантного анализа для обнаружения конфликтов:

1. Сбор и предобработка данных: Сбор признаков (X₁, …, X_n) для каждого взаимодействия ПСЗИ и их нормализация.
2. Применение дискриминантной функции: Подстановка значений признаков в предварительно обученную дискриминантную функцию D.
3. Классификация: Сравнение полученного значения D с пороговыми значениями для отнесения взаимодействия к одной из категорий: «нормальное», «потенциально конфликтное», «конфликтное».
4. Генерация уведомлений: При классификации как «потенциально конфликтное» или «конфликтное» формируется соответствующее уведомление с указанием ПСЗИ и возможных причин.

Эти алгоритмы могут быть реализованы как в виде отдельных модулей, так и интегрированы в единую систему, где нечеткая логика будет использоваться для оперативного реагирования на «мягкие» признаки, а дискриминантный анализ – для более глубокой классификации и выявления скрытых паттернов.

Архитектура и функциональные требования к системе обнаружения конфликтов ПСЗИ

Разработка эффективного способа обнаружения конфликтов требует не только глубокого теоретического обоснования, но и четкого понимания того, как это будет реализовано на практике. Архитектура системы должна быть модульной, масштабируемой и способной к интеграции в существующие ИТ-инфраструктуры.

Принципы построения архитектуры системы

Основой для построения надежной и эффективной системы обнаружения конфликтов ПСЗИ являются следующие принципы:

1. Модульность: Система должна состоять из независимых, слабо связанных модулей, каждый из которых отвечает за выполнение конкретной функции (сбор данных, анализ, принятие решений, оповещение). Это упрощает разработку, тестирование, обновление и масштабирование.
2. Расширяемость: Архитектура должна позволять легко добавлять новые типы ПСЗИ, новые метрики для анализа, новые математические модели и правила обнаружения конфликтов без существенного перепроектирования всей системы.
3. Масштабируемость: Система должна быть способна обрабатывать растущие объемы данных и увеличивающееся количество ПСЗИ и компьютерных систем без деградации производительности. Это достигается за счет распределенной архитектуры, балансировки нагрузки и оптимизации обработки данных.
4. Надежность и отказоустойчивость: Система должна быть устойчива к сбоям отдельных компонентов. Механизмы резервирования, журналирования и восстановления должны быть предусмотрены на всех уровнях.
5. Минимальное влияние на производительность: Сама система обнаружения конфликтов не должна значительно влиять на производительность контролируемых компьютерных систем. Это требует оптимизации алгоритмов сбора данных и анализа, использования легковесных агентов.
6. Безопасность: Система, предназначенная для защиты информации, сама должна быть максимально защищена от несанкционированного доступа, модификации данных и атак.
7. Конфигурируемость: Возможность тонкой настройки правил, порогов и параметров анализа без перекомпиляции системы, через удобный пользовательский интерфейс.

Исходя из этих принципов, общая архитектура может быть представлена как трехуровневая модель:

• Уровень сбора данных (Агенты): Легковесные программные агенты, устанавливаемые на контролируемые компьютерные системы. Их задача – сбор информации о работе ПСЗИ, доступе к системным ресурсам (файлы, реестр, сетевые соединения, процессы, потоки), потреблении ресурсов, а также системных событиях.
• Уровень обработки и анализа данных (Сервер анализа): Центральный компонент, который получает данные от агентов, хранит их в базе данных, проводит агрегацию, нормализацию и применяет математические модели (нечеткий вывод, дискриминантный анализ) для обнаружения конфликтов.
• Уровень представления и управления (Пользовательский интерфейс): Веб-интерфейс или десктопное приложение для администраторов, позволяющее просматривать обнаруженные конфликты, настраивать правила, получать уведомления, генерировать отчеты и управлять агентами.

Функциональные и нефункциональные требования

Для детального проектирования системы необходимо четко сформулировать требования.

Функциональные требования:

1. Мониторинг взаимодействия ПСЗИ с ОС:
   • Отслеживание всех файловых операций (чтение, запись, удаление, исполнение) ПСЗИ.
   • Мониторинг доступа ПСЗИ к ветвям и ключам реестра (чтение, запись, удаление).
   • Контроль загрузки, выгрузки и перехвата функций динамических библиотек (DLL) ПСЗИ.
   • Отслеживание сетевой активности ПСЗИ (открытие портов, попытки соединений).
   • Мониторинг создания/завершения процессов и потоков, инициированных ПСЗИ.
2. Сбор метрик производительности:
   • Измерение потребления ЦПУ, ОЗУ, дискового ввода-вывода каждым ПСЗИ.
   • Отслеживание задержек при выполнении критически важных операций ОС.
3. Обнаружение конфликтов:
   • Применение алгоритмов нечеткого вывода для идентификации потенциальных и явных конфликтов на основе предустановленных правил.
   • Использование дискриминантного анализа для классификации состояний системы как конфликтных, основываясь на исторических данных.
   • Выявление конфликтов за ресурсы (файлы, реестр, DLL).
   • Идентификация логических конфликтов (противоречащие политики, взаимная блокировка).
   • Определение конфликтов последовательности выполнения (например, порядка загрузки драйверов).
4. Классификация и детализация конфликтов:
   • Присвоение каждому обнаруженному конфликту типа (ресурсный, логический, временной).
   • Предоставление детальной информации о конфликтующих ПСЗИ, затронутых ресурсах, типе операции и времени возникновения.
5. Система уведомлений:
   • Генерация оповещений (email, SMS, интеграция с SIEM-системами) о выявленных конфликтах.
   • Настраиваемый уровень критичности уведомлений.
6. Управление правилами и конфигурацией:
   • Веб-интерфейс для создания, редактирования и удаления нечетких правил.
   • Возможность настройки пороговых значений для дискриминантных функций.
   • Управление агентами (установка, обновление, деинсталляция, изменение конфигурации).
7. Отчетность и визуализация:
   • Генерация отчетов о количестве и типах конфликтов за период.
   • Визуализация динамики конфликтных ситуаций.

Нефункциональные требования:

1. Производительность:
   • Агентская часть должна потреблять не более 5% ресурсов ЦПУ и 50 МБ ОЗУ в обычном режиме.
   • Время обработки данных и обнаружения конфликтов на сервере должно быть не более 5 секунд для 1000 активных агентов.
2. Надежность:
   • Доступность системы обнаружения конфликтов – не менее 99.9%.
   • Устойчивость к ошибкам ввода/вывода, сетевым сбоям.
3. Безопасность:
   • Все коммуникации между агентами и сервером должны быть зашифрованы (например, TLS).
   • Ролевая модель доступа к интерфейсу управления.
   • Защита базы данных от несанкционированного доступа.
   • Соответствие требованиям ГОСТ Р 56939-2016/2024 «Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования».
4. Масштабируемость:
   • Поддержка до 10 000 контролируемых компьютерных систем.
   • Возможность горизонтального масштабирования серверной части.
5. Совместимость:
   • Поддержка операционных систем Windows (Server, Desktop) различных версий.
   • Возможность интеграции с популярными SIEM-системами.
6. Удобство использования (Usability):
   • Интуитивно понятный графический интерфейс пользователя.
   • Наличие документации и руководств.

Интеграция в существующую инфраструктуру и соответствие стандартам

Интеграция разработанной системы в существующую ИТ-инфраструктуру организации является одним из ключевых требований. Это не просто технический вопрос, но и вопрос соответствия регуляторным нормам и стандартам.

1. Модуль интеграции: Предусмотреть специальный модуль для взаимодействия с другими системами:
   • SIEM-системы (Security Information and Event Management): Экспорт данных об обнаруженных конфликтах в стандартных форматах (например, Syslog, CEF, LEEF) для централизованного сбора и корреляции событий безопасности.
   • Системы управления ИТ-инфраструктурой (ITSM/ITOM): Интеграция для автоматического создания заявок в Service Desk при обнаружении критических конфликтов.
   • Системы инвентаризации ПО: Получение данных об установленных ПСЗИ для формирования базы знаний.
   • LDAP/Active Directory: Интеграция для аутентификации и авторизации администраторов системы.
2. Соответствие нормативным документам:
   • ГОСТ Р 53114-2008 «Защита информации. Обеспечение информационной безопасности в организации. Основные термины и определения»: Вся терминология и концепции должны соответствовать данному стандарту.
   • ГОСТ Р 56939-2016/2024 «Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования»: Процесс разработки самой системы обнаружения конфликтов должен соответствовать этим требованиям, гарантируя ее собственную безопасность и надежность.
   • Нормативные документы ФСТЭК России (например, Приказы № 21, № 17, № 31): При проектировании системы необходимо учитывать требования к защите государственных информационных систем, персональных данных и критической информационной инфраструктуры. Система должна быть способна работать в средах, где применяются сертифицированные ПСЗИ, и, возможно, сама будет нуждаться в сертификации ФСТЭК.
     • Архитектурное решение: Разработать архитектуру, позволяющую системе функционировать в условиях строгих требований ФСТЭК, в том числе, возможно, с использованием сертифицированных операционных систем и СУБД. Предусмотреть механизмы протоколирования, аудита и контроля целостности, необходимые для прохождения сертификации.
     • Документация: Подготовить пакет документации, соответствующий требованиям ФСТЭК, для потенциальной сертификации разработанного способа или его элементов.
3. Архитектурные решения для интеграции:
   • Агентская модель: Использование легковесных агентов на конечных точках для сбора данных, что минимизирует нагрузку на сеть и центральный сервер. Агенты должны иметь механизмы защиты от несанкционированного отключения или модификации.
   • API (Application Programming Interface): Предоставление стандартизированного API для взаимодействия с внешними системами, что обеспечивает гибкость интеграции.
   • База знаний: Формирование централизованной базы знаний о ПСЗИ, их типовых взаимодействиях, известных конфликтах и правилах. Это может быть онтология, описывающая объекты ОС, их свойства и отношения, а также правила взаимодействия ПСЗИ с этими объектами.
   • Использование открытых стандартов: Применение стандартных протоколов (TCP/IP, HTTP/HTTPS, SNMP) и форматов данных (JSON, XML) для облегчения интеграции.

Таким образом, продуманная архитектура и четко сформулированные требования позволят создать не просто прототип, а полнофункциональную систему, способную стать ценным инструментом для обеспечения информационной безопасности.

Оценка эффективности и экономическое обоснование разработанного способа

Создание любой сложной системы, особенно в сфере информационной безопасности, требует не только технической состоятельности, но и доказательства ее эффективности и экономической целесообразности. Инвестиции в безопасность должны окупаться, а новые решения – приносить ощутимую пользу.

Критерии оценки эффективности

Оценка эффективности разработанного способа обнаружения конфликтов должна быть всесторонней и включать как количественные, так и качественные показатели. Эти критерии позволят объективно судить о превосходстве предлагаемого подхода над существующими.

Количественные критерии:

1. Точность обнаружения конфликтов (Accuracy):
   • Чувствительность (Recall / True Positive Rate): Доля фактически обнаруженных конфликтов от общего числа реально существующих конфликтов.

     Чувствительность = TP / (TP + FN)

     где TP – истинно положительные (правильно обнаруженные конфликты), FN – ложноотрицательные (необнаруженные конфликты).

   • Специфичность (Specificity / True Negative Rate): Доля правильно классифицированных нормальных состояний (отсутствие конфликтов) от общего числа реально нормальных состояний.

     Специфичность = TN / (TN + FP)

     где TN – истинно отрицательные (правильно классифицированные нормальные состояния), FP – ложноположительные (ложные срабатывания).

   • Точность (Precision): Доля действительно конфликтных ситуаций среди всех, которые система классифицировала как конфликтные.

     Точность = TP / (TP + FP)

   • F₁-мера: Гармоническое среднее между точностью и чувствительностью, дающее общую оценку баланса между ними.

     F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

   • Уровень ложных срабатываний (False Positive Rate): Чем ниже, тем лучше.
   • Уровень пропусков (False Negative Rate): Чем ниже, тем лучше.
2. Скорость реакции и обработки:
   • Время до обнаружения конфликта (Mean Time To Detect — MTTD): Среднее время от возникновения конфликта до его регистрации системой.
   • Производительность анализа: Количество событий или взаимодействий, обрабатываемых системой в единицу времени.
3. Влияние на производительность системы:
   • Загрузка ЦПУ и ОЗУ: Процент ресурсов, потребляемых агентами и серверной частью системы обнаружения, в сравнении с фоновым потреблением.
   • Сетевой трафик: Объем трафика, генерируемого системой, в сравнении с общим трафиком.
4. Снижение числа инцидентов ИБ, связанных с конфликтами ПСЗИ:
   • Процентное сокращение количества инцидентов, причиной которых были конфликты ПСЗИ, после внедрения системы.
5. Сокращение трудозатрат системных администраторов:
   • Время, затрачиваемое на диагностику и устранение конфликтов, до и после внедрения системы. Измеряется в часах или человеко-днях.

Качественные критерии:

1. Полнота обнаружения: Способность системы выявлять различные типы конфликтов (ресурсные, логические, временные) между различными категориями ПСЗИ.
2. Детализация отчетов: Насколько полная и понятная информация предоставляется о каждом обнаруженном конфликте, включая рекомендации по устранению.
3. Удобство использования: Интуитивность интерфейса, легкость настройки правил и получения отчетов.
4. Масштабируемость: Способность системы эффективно работать в больших и распределенных инфраструктурах.
5. Соответствие нормативным требованиям: Насколько система соответствует стандартам ИБ и требованиям регуляторов (например, ФСТЭК).

Для проведения оценки необходимо использовать тестовую среду, максимально приближенную к реальной, и сравнивать результаты работы разработанного способа с базовыми показателями или с эффективностью существующих подходов.

Экономическое обоснование внедрения

Экономическое обоснование демонстрирует финансовую выгоду от внедрения предлагаемого способа обнаружения конфликтов, что критически важно для принятия решения о его реализации.

Методика экономического обоснования:

1. Расчет затрат на внедрение и эксплуатацию (Total Cost of Ownership — TCO):
   • Единовременные затраты (CAPEX):
     • Разработка/Приобретение: Стоимость лицензий или затраты на разработку программного обеспечения.
     • Оборудование: Стоимость серверов, СХД для развертывания системы.
     • Внедрение и настройка: Затраты на интеграцию, обучение персонала.
   • Операционные затраты (OPEX) – ежегодные:
     • Поддержка и обслуживание: Заработная плата персонала, отвечающего за эксплуатацию и развитие системы.
     • Лицензии/Подписки: Ежегодные платежи за ПО (если применимо).
     • Обновления и патчи: Затраты на актуализацию системы.
     • Энергопотребление: Стоимость электроэнергии для оборудования.
2. Определение потенциальной экономии (Cost Savings):
   • Снижение трудозатрат системных администраторов:

     Среднее время на устранение одного конфликта × Количество конфликтов в год × Стоимость часа работы администратора. (Например, до внедрения: 8 часов × 10 конфликтов × 2000 руб/час = 160 000 руб/год. После внедрения: 2 часа × 2 конфликта × 2000 руб/час = 8 000 руб/год. Экономия: 152 000 руб/год).

   • Уменьшение времени простоя (Downtime) систем:

     Стоимость часа простоя системы × Сокращение времени простоя. (Например, час простоя критической системы = 50 000 руб. Если система позволяет предотвратить 20 часов простоя в год, экономия = 1 000 000 руб/год).

   • Сокращение расходов на восстановление после инцидентов ИБ:

     Стоимость восстановления одного инцидента (расследование, устранение последствий, репутационные издержки) × Количество предотвращенных инцидентов. (Например, средний инцидент = 200 000 руб. Если предотвращено 5 инцидентов, экономия = 1 000 000 руб/год).

   • Уменьшение штрафов за несоответствие нормативным требованиям:

     Предотвращение инцидентов, ведущих к штрафам (например, по 152-ФЗ).

3. Оценка снижения рисков информационной безопасности:
   • Хотя риски сложно выразить в прямых денежных единицах, их снижение имеет колоссальное значение.
   • Качественная оценка: Повышение уровня конфиденциальности, целостности и доступности информации. Улучшение репутационного имиджа организации.
   • Количественная оценка (через предотвращенный ущерб): Определение вероятности возникновения инцидентов, связанных с конфликтами ПСЗИ, и потенциального ущерба от них. Внедрение системы снижает эту вероятность, тем самым уменьшая ожидаемый ущерб.
4. Расчет показателей инвестиционной привлекательности:
   • Срок окупаемости (Payback Period): Период времени, за который чистый денежный поток от проекта становится положительным.

     Срок окупаемости = Единовременные затраты / (Годовая экономия - Годовые операционные затраты)

   • Чистая приведенная стоимость (Net Present Value — NPV): Оценка чистой прибыли проекта с учетом дисконтирования будущих денежных потоков.

     NPV = Σ (Денежный потокt / (1 + r)t) - Первоначальные инвестиции

     где r – ставка дисконтирования, t – год.

   • Внутренняя норма доходности (Internal Rate of Return — IRR): Процентная ставка, при которой NPV проекта равен нулю.

Примерная таблица экономического обоснования:

Показатель	До внедрения (руб/год)	После внедрения (руб/год)	Экономия/Затраты (руб/год)
Трудозатраты админов	160 000	8 000	152 000
Потери от простоя систем	1 000 000	100 000	900 000
Расходы на восстановление инцидентов	200 000	20 000	180 000
ИТОГО ГОДОВАЯ ЭКОНОМИЯ			1 232 000
Единовременные затраты на внедрение			500 000
Годовые операционные затраты			100 000
ЧИСТЫЙ ГОДОВОЙ ПОТОК			1 132 000
Срок окупаемости			~0.44 года (500 000 / 1 132 000)

Такое детальное экономическое обоснование позволяет не только показать, что разработанный способ технически состоятелен, но и что он является выгодной инвестицией для организации, приносящей как прямую финансовую экономию, так и повышение уровня информационной безопасности.

Заключение

Проблема конфликтов между программными средствами защиты информации в компьютерных системах представляет собой одну из наиболее неочевидных, но при этом критически важных угроз для информационной безопасности современных организаций. В рамках данной дипломной работы был предпринят комплексный подход к деконструкции этой проблемы и предложена методология для ее решения.

Мы начали с глубокого погружения в теоретические основы, дав строгие определения ключевым понятиям, таким как ПСЗИ, компьютерная система, информационная безопасность и, конечно же, сам «конфликт» в контексте ИС, подчеркнув значимость сертификации ФСТЭК России. Детальная классификация ПСЗИ по категориям ФСТЭК и ФСБ России, а также подробный анализ природы, причин и последствий конфликтов – от ресурсных до логических – заложили фундамент для дальнейших исследований.

Обзор существующих подходов и инструментальных средств выявил их существенные ограничения и «слепые зоны», ключевыми из которых оказались отсутствие глубокой формализации конфликтных взаимодействий на низком уровне операционной системы и неспособность эффективно работать с многообразием типов ПСЗИ. Именно эти пробелы стали отправной точкой для разработки нашей уникальной методологии.

Центральной частью работы стала методология формализации и моделирования конфликтного взаимодействия. Мы предложили ресурсно-операционную модель для описания взаимодействия ПСЗИ с объектами ОС (файлы, реестр, DLL) и обосновали применение математических методов – нечеткой логики и дискриминантного анализа. Нечеткая логика позволяет работать с неопределенностью и экспертными правилами, а дискриминантный анализ – выявлять скрытые паттерны в данных. Были описаны алгоритмы нечеткого вывода и дискриминантного анализа для автоматизированного обнаружения конфликтов, что составляет ядро предлагаемого способа.

Далее, мы детализировали архитектуру системы обнаружения конфликтов, основанную на принципах модульности, масштабируемости и надежности. Сформулированные функциональные и нефункциональные требования, а также рассмотрение вопросов интеграции в существующую инфраструктуру и соответствие нормативным документам (ГОСТы, ФСТЭК), показали практическую применимость и готовность решения к внедрению.

Наконец, мы разработали систему критериев для оценки эффективности предложенного способа, включающую как количественные (точность, скорость реакции, снижение инцидентов), так и качественные показатели. Проведено экономическое обоснование, демонстрирующее потенциальную экономию и повышение инвестиционной привлекательности проекта за счет снижения трудозатрат, уменьшения простоев и предотвращения ущерба от инцидентов ИБ.

Перспективы дальнейших исследований включают:

• Разработку прототипа системы на основе предложенной архитектуры и алгоритмов.
• Создание обширной базы знаний и нечетких правил для различных комбинаций ПСЗИ.
• Исследование методов машинного обучения (например, нейронных сетей) для адаптивного обнаружения ранее неизвестных типов конфликтов.
• Расширение анализа на конфликты в программно-аппаратных комплексах защиты информации.
• Детальное изучение влияния различных версий операционных систем на характер конфликтных взаимодействий.

Таким образом, данная дипломная работа не только предлагает глубокий анализ и структурированный план решения острой проблемы, но и закладывает прочный фундамент для дальнейших научно-практических разработок в области обеспечения информационной безопасности компьютерных систем.

Список использованной литературы

1. Доктрина информационной безопасности Российской Федерации. Утверждена Президентом Российской Федерации 09.09.2000 г. // Российская газета. 2000. 28 сентября.
2. Щеглов А.Ю. Защита компьютерной информации от несанкционированного доступа. СПб.: Наука и техника, 2004. 384 с.
3. Harrison M.A. Protection in operating systems // Communications of the ACM. 1976. №19. С. 461-471.
4. Захарченко C.C., Поляничко M.A. Обзор методов формальной верификации // Интеллектуальные системы на транспорте: материалы II международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2012». 2012. С. 424-427.
5. Варлатая М.В., Шаханов С.К. Предмет и задачи программно-аппаратной защиты информации. Аппаратно-программные средства и методы защиты информации: Учебное пособие. Владивосток: ДВГТУ, 2007. 11 с.
6. Царегородцев A.B. Теоретические основы построения платформ безопасности информационно-управляющих систем: Монография. М.: РУДН, 2003. 112 с.
7. Герасименко В.А. Основы защиты информации. М.: МИФИ, 1997. 540 с.
8. Зегжда Д.П. Как построить защищенную информационную систему. Технология создания безопасных систем. СПб.: НПО «Мир и семья-95», ООО «Интерлайн», 1998. 256 с.
9. Корниенко A.A., Глухарев М.Л., Диасамидзе C.B., Захарченко С.С., Поляничко М.А. Методологические аспекты оценки и подтверждения соответствия и формальной верификации программных средств железнодорожного транспорта по требованиям качества и информационной безопасности // Интеллектуальные системы на транспорте: материалы II международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2012». 2012. С. 407-421.
10. Молдовян A.A., Молдовян А.Н. Безопасность глобальных сетевых технологий. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 320 с.
11. Зегжда Д.П. и др. Теория и практика обеспечения информационной безопасности. М.: Яхтсмен, 1996.
12. ГОСТ 50.922-96. Стандартизованные термины и определения в области.
13. Расторгуев С.П. Программные методы защиты информации в компьютерах и сетях. М.: Агентство «Яхтсмен», 1993.
14. Платонов В. Программно-аппаратные средства обеспечения информационной безопасности вычислительных сетей. Учебное пособие. М.: Академия, 2007. 240 с.
15. Мельников В.В. Защита информации в компьютерных системах. М.: Финансы и статистика; Электронинформ, 1997.
16. Гришина Н.В. Организация комплексной системы защиты информации. М.: Гелиос АРВ, 2007. 256 с.
17. Парахин В.Н., Смирнов В.В. Один из подходов к выбору механизмов безопасности для построения СЗИ, синтезированной на основе модели с полным покрытием // Проблемы информационной безопасности. 1998.
18. Попов И., Емельянова Н., Партыка Т. Защита информации в персональном компьютере. М.: Форум, 2009. 368 с.
19. Забияко C.B. Модели оценки эффективности функционирования интегрированных систем безопасности в условиях структурно-параметрического конфликта подсистем: дис.. канд. техн. наук. Воронеж, 2004.
20. Лавлинский В.В. Моделирование взаимодействия систем защиты информации вычислительных сетей с внешней средой: дис.. канд. техн. наук. Воронеж, 2002.
21. Застрожнов И.И. Моделирование и исследование динамики функционирования программных систем защиты информации для оценки и анализа качества их функционирования при проектировании и управлении: дис.. канд. техн. наук. Воронеж, 2005.
22. Савельева А.А. Модели и методы комплексной оценки аппаратно-программных средств обеспечения конфиденциальности и целостности информации: дис.. канд. техн. наук. Москва, 2011.
23. Гвоздик Я.М. Модель и методика оценки систем защиты информации автоматизированных систем: дис.. канд. техн. наук. СПб., 2011.
24. Стюгин М. Защита систем от исследования. Методы и модели построения защищенных систем и управления информацией в конфликте. М.: Книга по требованию, 2011. 140 с.
25. Рогозин Е.А. Моделирование и алгоритмизация процесса проектирования программных систем защиты информации: дис.. канд. техн. наук. Воронеж, 2006.
26. Chirhart G.D., McMillan J.J. Method and system of managing software conflicts in computer system that receive, processing change information to determine which files and shared resources conflict with one another. US Patent №US7028019, 2006.
27. Zaitsev O.V. Adaptive configuration of conflicting applications. EP Patent №2 388 695 Al, 2010.
28. Ding Y. Method and system for avoidance of software conflict. US Patent №8,141,059 B2, 2012. March 20.
29. Коробкин Д.И. Модели и алгоритмы оценки эффективности программных систем защиты информации: дис.. канд. техн. наук. М., 2005.
30. Грушо А.А., Применко Э.А., Тимонина Е.Е. Теоретические основы компьютерной безопасности. М.: Академия, 2009. 272 с.
31. Захарченко С.С., Поляничко М.А. Интеллектуальный фаззинг как средство поиска уязвимостей // Интеллектуальные системы на транспорте: материалы I международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2011». 2011. С. 372-374.
32. Таненбаум Э. Современные операционные системы. СПб.: Питер, 2002. 1040 с.
33. Иртегов Д.В. Введение в операционные системы. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 616 с.
34. Брагг Р. Система безопасности Windows 2000. М.: Изд. дом «Вильямс», 1999. 320 с.
35. Гайдамакин H.A. Разграничение доступа к информации в компьютерных системах. Екатеринбург: Екатеринбург, 2004. 328 с.
36. Руководящий документ Автоматизированные системы. Защита от несанкционированного доступа к информации Классификация автоматизированных систем и требования по защите информации. 1992.
37. Хорев П.Б. Методы и средства защиты информации в компьютерных системах. М.: Академия, 2006. 256 с.
38. Романец Ю.В., Тимофеева П.А., Шаньгин В.Ф. Защита информации в компьютерных системах и сетях. М.: Радио и связь, 2001. 376 с.
39. Мэйволд Э. Безопасность сетей / под ред. Е.А. Макарова. Москва: Эком, 2005. 528 с.
40. Мафтик С. Механизмы защиты в сетях ЭВМ. М.: Мир, 1993.
41. IDS/IPS — Системы обнаружения и предотвращения вторжений. URL: http://netconfig.ru/server/ids-ips/.
42. Поляничко М.А. Внутренние угрозы информационных систем на транспорте // Интеллектуальные системы на транспорте: материалы I международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2011». 2011. С. 369-372.
43. Газизова Э.Р., Веденьев Л.Т., Афанасьев А., Воронцов A.B. Аутентификация. Теория и практика обеспечения безопасного доступа к информационным ресурсам. Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия-Телеком, 2009. 552 с.
44. Шрамко В. Комбинированные системы идентификации и аутентификации // PCWeek. 2004. №459, Выпуск 45. дек.
45. Ухлинов Л.М. Управление безопасностью информации в автоматизированных системах. М.: МИФИ, 1996. 112 с.
46. Ухлинов Л.М. Принципы построения системы управления безопасностью данных в ИБС // Автоматика и вычислительная техника. 1990. С. 11-17.
47. Дружинин В.В. Введение в теорию конфликта. М.: Радио и связь, 1989. 288 с.
48. Касперски К. Секреты поваров компьютерной кухни или ПК: решение проблем. СПб.: BHV, 2003. 560 с.
49. Иллюстрированный самоучитель по Delphi 7 для профессионалов. URL: http://www.realcoding.net/teach/Delphi7_profGlava28/Indexl.html.
50. DLL, DLL Hell, перенаправление DLL, Side-by-Side сборки и манифесты. URL: http://www.gunsmoker.ru/2011/02/dll-dll-hell-dll-side-by-side.html.
51. Гладкий A.A. Реестр Windows ХР. Трюки и эффекты. Санкт-Петербург: Питер, 2005. 272 с.
52. Системный реестр Windows. URL: http://life-prog.ru/view_zam2.php?id=69&cat=1&page=2.
53. Кокорева О. Реестр Windows 7. СПб.: BHV-СПб, 2010.
54. Russinovich M.E., Solomon D.A., Ionescu A. Windows Internals. 6th ed. United States: Microsoft Press, 2012. 752 с.
55. Беллью Дж., Дантеманн Дж. Зачищаем Windows. М.: Символ-Плюс, 2008. 400 с.
56. Соломон Д., Руссинович М. Внутреннее устройство Microsoft Windows 2000. СПб.: Питер, 2001. 752 с.
57. Побегайло А. П. Системное программирование в Windows. СПб.: БХВ-Петербург, 2006. 1056 с.
58. ОС и Железо. URL: http://cybern.ru/ini-fajly.html.
59. Кулямин B.B. Методы верификации программного обеспечения. М.: Институт Системного Программирования РАН, 2008. 111 с.
60. Библиотека Technet Добавление и редактирование проблем. URL: http://technet.microsoft.com/ru-ru/library/cc722369(v=ws.10).aspx.
61. Поляничко M. А. Модель обнаружения конфликтов программных средств защиты информации на основе анализа зависимостей динамических библиотек // Естественные и технические науки. 2012. №6, Выпуск 62. С. 524-526.
62. MSDN Знакомство со способами выявления пороговых значений производительности. URL: http://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/bd20x32d(v=vs.90).aspx.
63. Рыжков А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ, 1998. 116 с.
64. Селезнев M.JI. Информационно-вычислительные системы и их эффективность. М.: Радио и связь, 1986. 103 с.
65. Авен О.И., Турин H.H. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. М.: Наука, 1982. 464 с.
66. Авен О.И., Коган Я.А. Управление вычислительным процессом в ЭВМ. М.: Энергия, 1978. 240 с.
67. Счётчики производительности SQL Server и Windows. URL: http://www.sql.ru/subscribe/2003/149.shtml.
68. Литвин В.Г., Аладыщев В.Ц., Винниченко А.И. Анализ производительности мультипрограммных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1984. 160 с.
69. Хованов Н.В. Математические основы теории шкал измерения качества. Л.: ЛГУ, 1982.
70. Нечеткая и лингвистическая переменная. URL: http://masters.donntu.edu.ua/2010/fknt/snezhok/library/arcticle4.htm.
71. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского, Том 452. Москва: Горячая линия-Телеком, 2006.
72. Лингвистическая переменная // Википедия. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Лингвистическая_переменная.
73. Экспертные системы // Все лекции и материалы МГТУ им. Баумана. URL: http://www.mgtu-lekcii.ru/iu/iu7/4/es/index40.html.
74. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.
75. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. №8, Выпуск 3.
76. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
77. Чой С. Измерение ритма работы сервера // TechNet Magazine. 2008. Август.
78. Корченко А.Г. Построение систем защиты информации на нечетких множествах. Теория и практические решения. М.: ДДДэка, 2006. 320 с.
79. Орловский С.А. Проблемы принятия решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2002.
80. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А., Меркурьева Г.В., Попов В.А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.
81. ITteach. URL: http://itteach.ru/predstavlenie-znaniy/predstavlenie-nechetkich-znaniy/nechetkaya-logika.
82. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьев Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 304 с.
83. Гридина Е.Г., Лебедев А.Н. Новый метод определения функций принадлежности нечетких множеств // Новые информационные технологии. 1997. №7. С. 30-33.
84. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736 с.
85. Каримов Р.Н. Основы дискриминантного анализа. Учебно-методическое пособие. Саратов: СГТУ, 2002. 108 с.
86. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ.. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.
87. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 288 с.
88. Лекции — Математическая статистика. Специальные главы прикладной математики. URL: http://gendocs.ru/v25963/?cc=2.
89. Липаев В.В., Яшков С.Ф. Эффективность методов организации вычислительного процесса в АСУ. М.: Статистика, 1975. 255 с.
90. Попов А. Администрирование Windows с помощью WML и WMIC. СПб.: BHV-СПб, 2004. 752 с.
91. Руссинович М. Внутреннее устройство Microsoft Windows: Windows Server 2003, Windows XP и Windows 2000. Мастер класс. М.: Издательство «Русская редакция»; СПб.: Питер, 2005. 992 с.
92. Общие сведения о системном мониторе Windows. URL: http://technet.microsoft.com/ru-ru/library/cc749154(v=ws.10).aspx.
93. Маргозис А., Руссинович М. Утилиты Sysinternals. СПб.: БХВ-Петербург, 2012. 480 с.
94. Smith В. Microsoft Windows Security Resource Kit. Microsoft Press, 2003. 678 с.
95. Методика автоматизированного обнаружения конфликтов в комплексе программных средств защиты информации компьютерной системы: диссертация. URL: https://www.dissercat.com/content/metodika-avtomatizirovannogo-obnaruzheniya-konfliktov-v-komplekse-programmnykh-sredstv-z.
96. Методика автоматизированного обнаружения конфликтов в комплексе программных средств защиты информации компьютерной системы // Библиотека диссертаций и авторефератов России dslib.net. URL: https://www.dslib.net/sistemy-zashity-informacii/metodika-avtomatizirovannogo-obnaruzhenija-konfliktov-v-komplekse.html.
97. Архитектура системы автоматизированного обнаружения и разрешения конфликтов программных средств защиты информации // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/arhitektura-sistemy-avtomatizirovannogo-obnaruzheniya-i-razresheniya-konfliktov-programmnyh-sredstv-zaschity-informatsii.
98. Компьютерная система (перевод текста, выполнил Куклин М, 19-21 МФ УдГУ).
99. Программные средства защиты информации. Cyber Defence.
100. Программная защита информации. SafenSoft.
101. Программные средства защиты информации: виды и особенности. GeekBrains.
102. Компьютерная система: значение слова.
103. Средства защиты информации.
104. Программные и технические средства защиты информации. Академия подготовки главных специалистов.
105. Компьютерная система. Электронный учебник по информатике.
106. Информационная безопасность (ИБ) организации по ГОСТ Р 53114–2008.
107. Причины конфликтов. Электронный учебник.
108. Последствия конфликтов: функциональные и дисфункциональные.
109. Классификация средств защиты информации от ФСТЭК и ФСБ России.
110. Каковы основные причины возникновения конфликтов? Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).
111. Ступин А.А. 4.6 Причины конфликта. Преподаватели университета.
112. Конфликт и его влияние на психическое здоровье.
113. Причины возникновения конфликтов в организации // КиберЛенинка.
114. Конфликты в информационных системах.
115. Урок 2. Причины возникновения конфликтов и этапы их развития. 4brain.
116. Конфликт // Википедия.
117. Средства защиты информации (СЗИ) и их классификация. Security Vision.
118. Конфликт. Негативные последствия и позитивное влияние. B17.ru.
119. Нравственные последствия конфликтов // Журнал «Концепт».
120. Конфликты в организациях и их последствия // Научно-исследовательский журнал.
121. Виды конфликтов. 10gkb.by.
122. Ступин А.А. 4.5 Типы конфликтов.
123. Информационные конфликты — анализ работ и методологии исследования // КиберЛенинка.
124. Что такое онтология (в индустрии информационной безопасности)? Энциклопедия.
125. 11 бесплатных инструментов пентестинга для проверки уровня безопасности приложений. CISOCLUB.
126. Лучшие инструменты анализа состава программного обеспечения. Xygeni.
127. ГОСТ Р 52069.0-2013 Защита информации. Система стандартов. Основные положения.
128. Оценка эффективности мер обеспечения ИБ.
129. ГОСТ по ИБ: как разрабатываются стандарты в области защиты информации. Habr.
130. Критерии и показатели эффективности защиты информации.
131. ГОСТ Р 56939-2024 Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования. docs.cntd.ru.
132. Что такое онтологии и как их используют в сфере кибербезопасности.
133. ГОСТ Р 53114-2008 Защита информации. Обеспечение информационной безопасности в организации. Основные термины и определения. docs.cntd.ru.
134. Математические модели учета конфликтов обрабатывающих программ, обусловленных монополизацией записей базы данных // КиберЛенинка.
135. Что такое анализ защищенности информационных систем. DDoS-Guard.
136. Метод выявления скрытых конфликтов среди сотрудников организации // КиберЛенинка.
137. Метод выявления конфликтных отношений между субъектами бизнес-процессов.
138. Контроль и анализ защищенности информации: методы и инструменты. ЕСА ПРО.
139. Сравнительный анализ методов защиты информационных технологий в современных условиях. АПНИ.
140. Всё о средствах анализа защищённости в информационной безопасности.
141. Официальный сайт компании «ИнфоТеКС». Безопасность информационных систем и защита данных, программное обеспечение.
142. Компании пишут „бумажки“, а данные „гуляют“». Как работать с персональной информацией. Onlíner.
143. Кто есть кто в ИБ. Администратор СЗИ. Карьера на vc.ru.
144. Анализ требований нормативной документации к урегулированию конфликта интересов в контексте информационной безопасности // КиберЛенинка.
145. Анализ требований нормативной документации к урегулированию конфликта интересов в контексте информационной безопасности // Вопросы кибербезопасности.
146. Анализ Конфликтов. MethodFinder.net.