Institutional Repository of Chernihiv Polytechnic National University

Оптимізація вибору засобів захисту інформації за допомогою генетичного алгоритму

ISSN 2415-363X

Show simple item record Лахно, В. А. Касаткін, Д. Блозва А. І. Гусєв, Б. С. Осипова, Т. Ю. Матус, Ю. В. 2021-12-26T16:15:00Z 2021-12-26T16:15:00Z 2021
dc.description Лахно, В. А. Оптимізація вибору засобів захисту інформації за допомогою генетичного алгоритму / В. А. Лахно, Д. Касаткін, А. І. Блозва, Б. С. Гусєв, Т. Ю. Осипова, Ю. В. Матус // Технічні науки та технології. – 2021. – № 3(25). – С. 138-149. en_US
dc.description.abstract У статті запропоновано переглянути завдання визначення оптимального складу комплексів засобів захисту інформації (ЗЗІ) для узгоджено розподіленої обчислювальної системи (РОС) за допомогою модифікованого генетичного алгоритму (МГА). Як цільову функцію запропоновано критерій максимуму ймовірності успішної протидії ЗЗІ реалізації всіх цілей порушником. На відміну від існуючих підходів, запропонований у роботі МГА і відповідна цільова функція, реалізують кросинговер для випадків, коли пари батьків підбираються виходячи із принципу «елітарності» однієї особини та «випадковості» другої. Показано, що реалізація МГА дозволила прискорити пошук оптимальних варіантів розміщення ЗЗІ по вузлах РОС у 7–15 разів. en_US
dc.language.iso uk en_US
dc.publisher Чернігів : НУ «Чернігівська політехніка» en_US
dc.relation.ispartofseries Технічні науки та технології;№ 3(25)
dc.subject оптимізація en_US
dc.subject модифікований генетичний алгоритм en_US
dc.subject засоби захисту інформації en_US
dc.subject об'єкт інформатизації en_US
dc.subject розподілена обчислювальна система en_US
dc.subject optimization en_US
dc.subject modified genetic algorithm en_US
dc.subject information security en_US
dc.subject informatization object en_US
dc.subject distributed computing system en_US
dc.title Оптимізація вибору засобів захисту інформації за допомогою генетичного алгоритму en_US
dc.title.alternative Optimization of the choice of information protection using genetic algorithm en_US
dc.type Article en_US
dc.description.abstractalt1 There is still a question of determining the optimal composition of the Information System Security (ISS) complex for nodes of the distributed computer system (DCS). It is also important to automate the selection of hardware and technical means for various information security circuits. This leads to the problem of finding efficient algorithms for determining the optimal composition of ISS complexes, in particular, by improving the genetic algorithm, for which the criterion of the maximum of success in counteracting ISS is chosen as a target function for the probability to achieve all objectives. In contrast to the existing approaches, the proposed MGA and corresponding target function imply the realization of the crossover in cases when parents’ pairs are selected on the basis of the principle of «elitism» of one individual and «randomness» of the other. Chromosomes were recorded by encoding the actual numbers. Chromosomes were selected on the basis of a strategy responsible for the crossover’s result. The modification of the ISS’s sizes by DCS’s nodes is carried out until the necessary metric of IS (information security) for the informatization object will be reached. The practical value of the research lies in the programmatic implementation of the proposed MAG. This made it possible to automate the procedure of analysis of options of different ISS behind the DCS’s node. Accordingly, it is possible to design high-reliability system of IS (or Integrated information security system) for DCS in a short time and in comparatively low computing costs. With the aid of the developed software, computational experiments are carried out to test the performance of the MGA in the process of determining the probability of successful counteraction of the ISS on the DCS’s nodes realization of all tasks of the attacking side. It has been shown that the implementation of MGA has made it possible to speed up the search for optimum variants of ISS placement on DCS’s nodes by 7-15 times. en_US

Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record