Теоретико-игровая модель адаптивного управления защищенностью распределенных IoT/IoRT-систем на основе обнаружения аномалий и прогнозирования уязвимости безопасности

Аннотация

Введение: современные распределенные IoT/IoRT-системы непрерывно функционируют в условиях нестационарного трафика, ограниченных ресурсов периферийных узлов и изменяющихся многоэтапных киберугроз, что требует перехода от реактивных схем контроля к превентивному управлению защищенностью. Особую сложность представляет необходимость сохранять устойчивость функционирования при одновременном воздействии всех указанных факторов. При этом традиционные механизмы контроля не всегда позволяют своевременно учитывать динамику атаки и изменение состояния системы. Цель: разработать теоретико-игровую модель адаптивного управления защищенностью распределенных IoT/IoRT-систем, объединяющую обнаружение аномалий, прогнозирование краткосрочной уязвимости безопасности и превентивный выбор режима контроля при ограниченных ресурсах. Результаты: построена модель конфликта «Злоумышленник–Защитник», в которой решение о выборе режима контроля принимается по минимаксному критерию с учетом текущей аномальности, накопленной аномальности, прогноза уязвимости и остатка ресурса безопасности. Предложенный подход обеспечивает повышение качества управленческих решений в условиях неопределенности действий нарушителя и позволяет рассматривать защиту как непрерывный процесс адаптации к изменяющимся условиям функционирования системы. Экспериментальная проверка на данных N-BaIoT показала, что теоретико-игровая стратегия обеспечивает меньший средний и накопленный ущерб по сравнению со статической, пороговой и риск-ориентированной стратегиями, что подтверждает целесообразность использования адаптивного выбора режима контроля для снижения последствий многоэтапных кибервоздействий. Практическая значимость: возможно построение вычислительно реализуемых средств превентивного управления защищенностью распределенных IoT/IoRT-систем на стандартной аппаратной платформе.