МЕТОД ОЦІНКИ ЙМОВІРНОСТІ РЕАЛІЗАЦІЇ ТРАЄКТОРІЙ СОЦІОІНЖЕНЕРНОЇ АТАКИ В КОРПОРАТИВНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

DOI: 10.31673/2786-8362.2024.024719

  • Запорожченко М. М. (Zaporozhchenko M.M.) Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, Київ

Анотація

У статті запропоновано метод оцінки ймовірності реалізації траєкторій багатоетапних
соціоінженерних атак (SEA) у корпоративних інформаційних системах (КІС). Метод базується на
математичному моделюванні взаємодій між користувачами з урахуванням спільних проєктів,
комунікацій, ієрархічних звʼязків та спільного доступу до активів.
Розроблена модель дозволяє кількісно оцінити ймовірність поширення атак та побудувати
граф взаємодій для виявлення найбільш критичних звʼязків і вузлів системи. Застосування методу
допомагає визначати вразливі сегменти КІС, оптимізувати заходи реагування та мінімізувати
ризики успішної реалізації SEA.

Ключові слова: соціальна інженерія, графова модель, оцінка ризиків, ймовірність атаки,
інформаційна безпека

Список використаної літератури:
1. Albladi S., Weir G.R.S. Predicting individuals’ vulnerability to social engineering in social
networks. Cybersecurity. 2020. Vol. 3. 7. URL: https://doi.org/10.1186/s42400-020-00047-5
2. Albladi S., Weir G.R.S. A conceptual model to predict social engineering victims. 2019 IEEE
12th International Conference on Global Security, Safety and Sustainability (ICGS3). London, UK.
2019. Р. 212-212. URL: https://doi.org/10.1109/ICGS3.2019.8688352
3. Beckers K., Krautsevich L., Yautsiukhin A. Using Attack Graphs to Analyze Social
Engineering Threats. International Journal of Secure Software Engineering (IJSSE). 2015. Vol. 6, №
2. Р. 47-69. URL: https://doi.org/10.4018/IJSSE.2015040103
4. Albladi S., Weir G.R.S. User characteristics that influence judgment of social engineering
attacks in social networks. Human-centric Computing and Information Sciences. 2018. Vol 8, № 1.
5. URL: https://doi.org/10.1186/s13673-018-0128-7
5. Khan N., Houghton R. J., Sharples S. Understanding factors that influence unintentional
insider threat: a framework to counteract unintentional risks. Cognition Technology and Work. 2022.
Vol. 24, № 3. P. 393-421. URL: https://doi.org/10.1007/s10111-021-00690-z
6. Haber, M.J. Insider and external threats. Privileged Attack Vectors. 2020. Apress, Berkeley,
CA. P. 117-125. URL: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-5914-6_7
7. Zeffane R., Tipu S., Ryan J. Communication, commitment & trust: exploring the triad.
International Journal of Business and Management. 2011. Vol. 6, № 6. P. 77-87. URL:
https://doi.org/10.5539/ijbm.v6n6p77
8. Suman S., Srivastava, A. K. Antecedents of organisational commitment across hierarchical
levels. Psychology and Developing Societies. 2012. Vol. 24, № 1. Р. 61-83. URL:
https://doi.org/10.1177/097133361102400103
9. Halima Kure, Shareeful Islam. Assets focus risk management framework for critical
infrastructure cyber security risk management. IET Cyber-Physical Systems: Theory & Applications.
2019. Vol. 4, № 4. Р. 332-340. URL: https://doi.org/10.1049/iet-cps.2018.5079
10. Klünder J., Schneider K., Kortum F., Straube J., Handke L., Kauffeld S. Communication in
teams – an expression of social conflicts. 6th International Conference on Human-Centred Software
Engineering (HCSE) / 8th International Conference on Human Error, Safety, and System
Development (HESSD). Stockholm, Sweden. August 29-31, 2016. P. 111-129, URL:
https://doi.org/10.1007/978-3-319-44902-9_8

Номер
№ 2 (2024)
Розділ
Статті