Decision support system for assessing the consequences of cyber attacks

Бахытжан Сражатдинович Ахметов, Valeriy Lakhno, Moldir Ydyryshbayeva, A. Abuova, Sh. N. Sagyndykova

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)

DOI 10.47533/2020.1606-146x.136

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The architecture of the Bayesian_Net decision support system (DSS) is described, which was developed to analyze data on signs of anomalies and cyberattacks based on the use of Bayesian Networks (BN) for this task. The proposed DSS is distinguished by the use of object-oriented programming and has a modular architecture. The Bayesian_Net DSS is designed to solve data mining problems, in particular, to analyze weakly structured problems related to cybernetic security (CS) of informatization objects (IO), and to assess the consequences of cyber attacks in conditions of weakly structured data on signs and detected anomalies.