Спосіб організації оцінки стану кіберзахисту критичної інформаційної інфраструктури в режимі реального часу з урахування індикаторів кіберзагроз

DOI: 10.31673/2409-7292.2019.049297

Анотація

В статті розглянуто питання щодо організації комплексної оцінки стану кіберзахисту критичної інформаційної інфраструктури в режимі реального часу, з урахування індикаторів кіберзагроз. Оцінку стану кіберзахисту запропоновано здійснювати за рахунок використання різних типів даних, диференційованих джерел інформації, та програмних платформ, що здатні здійснювати обробку великих даних.

Ключові слова: інформаційна система, оцінки стану кіберзахисту критичної інформаційної інфраструктури, індикаторів кіберзагроз, великі дані.

Перелік посилань
1. https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%86%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82-%D0%B0%D1%80%D1%85%D1%96%D0%B2
2. https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html
3. https://ru.bmstu.wiki/YARN_(Yet_Another_Resource_Negotiator)
4. Холден Карау, Рейчел Уоррен Эффективный Spark. Масштабирование и оптимизация. – Питер, 2018. – 352
5. https://ru.bmstu.wiki/Apache_Solr
6. https://www.splunk.com/en_us/blog/security/six-straight-years-splunk-named-a-leader-in-the-gartner-siem-magic-quadrant.html
7. Niya Narhid, Gwen Shapira, Todd Palino. Apache Kafka. Stream processing and data analysis. - . St Peterb. 2018. – 463
8. https://static.rainfocus.com/splunk/splunkconf18/sess/1523315089950001nFR9/finalPDF/Using-Spark-and-MLlib-1364_1538792259889001CncS.pdf
9. https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/8.0.1/Indexer/Basicclusterarchitecture
10. https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec
11. https://medium.com/@machineboxio/introducing-fakebox-detect-fake-news-with-machine-learning-f602c39aad04