ФОРМАЛЬНІ МОДЕЛІ КОМП'ЮТЕРНИХ АТАК В КОРПОРАТИВНИХ МЕРЕЖАХ

Анотація

У сучасному цифровому середовищі спостерігається стрімке зростання кількості й складності кіберзагроз, що пов’язано як із розвитком технологій, так і зі зростанням доступності інструментів для здійснення атак. Зловмисники використовують щораз витонченіші методи, комбінують різні техніки проникнення, маскування та обходу захисту, що вимагає від дослідників і фахівців з кібербезпеки створення більш точних, формальних та аналітичних моделей поведінки атак. Такі моделі дають можливість не просто описати відомі сценарії кіберінцидентів, а й прогнозувати можливі шляхи розвитку загроз, оцінювати ризики та передбачати нові варіанти атак на основі існуючих закономірностей. Моделювання комп’ютерних атак дозволяє розглянути вторгнення як структуровану сукупність взаємопов’язаних дій зловмисника, що супроводжується певними технологічними та поведінковими ознаками, і саме таке подання суттєво спрощує автоматичне виявлення атак або їх ранню ідентифікацію.

Формальні моделі атак створюють можливість системно уявити процес вторгнення як послідовність кроків, кожен з яких спрямований на досягнення певної проміжної мети — збору інформації, сканування мережі, експлуатації вразливості, закріплення в системі, приховування слідів або подальшого розширення доступу. Це дає змогу аналізувати атакувальну поведінку на різних рівнях системи, виявляти аномалії у взаємодії компонентів і визначати точки, в яких можливе ефективне реагування або блокування шкідливої активності. Завдяки цьому моделі стають важливим інструментом для створення методів штучного інтелекту, що дозволяють автоматично класифікувати події, виділяти підозрілі шаблони та запобігати розвитку кіберінцидентів у реальному часі.

У дослідженні акцент зроблено на порівнянні і критичному аналізі існуючих підходів до побудови моделей комп’ютерних атак. Розглянуто переваги й недоліки концептуальних моделей, що описують логіку атаки на абстрактному рівні, графових моделей, які представляють вторгнення як систему станів із переходами між ними, та формальних математичних моделей, що дозволяють кількісно оцінювати ризики та вразливості. Особливу увагу приділено методам машинного навчання, які дедалі частіше застосовуються через здатність обробляти великі обсяги даних, виявляти багатовимірні залежності й адаптуватися до швидкозмінного середовища кіберзагроз. Такі підходи стають основою сучасних систем виявлення вторгнень, оскільки дозволяють навчатися як на відомих, так і на невідомих до цього типах аномалій.

Мережевий рівень дослідження є ключовим, оскільки саме він відображає спосіб комунікації вузлів між собою, типи з’єднань, структуру трафіку та інші характеристики, які часто стають визначальними для виявлення або класифікації атаки. Аналіз параметрів мережі дозволяє зрозуміти, які вузли взаємодіють, які протоколи використовуються, які типи запитів є характерними для певних сценаріїв — усе це дає змогу відтворити механізм атаки навіть у тих випадках, коли зловмисник намагається приховати свою присутність. Навіть такі деталі, як назва сервісу, порт або інтенсивність трафіку, можуть допомогти визначити, чи є дане з’єднання частиною звичайної роботи системи, чи воно містить підозрілі елементи.

Для практичної демонстрації побудови моделей атак у роботі використано відомий набір даних KDD-99, який включає велику кількість прикладів мережевих з’єднань, кожне з яких має набір характеристичних ознак і належить до одного з типів атак або нормальної активності. Цей набір даних широко застосовується в академічних та практичних дослідженнях з кібербезпеки, оскільки дає змогу проводити експерименти, порівнювати моделі, здійснювати попередню обробку даних, будувати алгоритми класифікації та аналізувати їхню ефективність. Його використання дозволяє поєднати теоретичні підходи з реальними даними, створюючи основу для перевірки моделей, демонстрації їх практичної цінності та розуміння того, як отримані результати можуть бути застосовані у реальних умовах для виявлення та прогнозування кіберінцидентів.

Ключові слова: комп’ютерні атаки, моделі ризику, рівень ризику, ймовірність атаки, вплив атаки, багатоступеневі атаки, життєвий цикл атаки, марківські моделі, умовні ймовірності переходів, мережеві ознаки, заголовкові характеристики трафіку, класифікація атак, DoS, Probe, R2L, U2R, машинне навчання, нормалізація ознак, аномалії трафіку, статистичні показники, графи станів, модель послідовних станів, оцінка ризику.