Риск-анализ эпидемических процессов, протекающих в различных разновидностях социальных сетей для коллективных обсуждений

Объектом исследования являются социальные сети для коллективных обсуждений в отношении которых воздействует вредоносный контент.

Предметом исследования является микромодель процесса распространения вредоносного контента на основе анализа микро-фракталов для разновидностей социальных сетей для обсуждений.

Цель исследования состоит в анализе эпидемических процессов, протекающих в различных разновидностях социальных сетей для коллективных обсуждений, при распространении в них вредоносного контента. Для достижения цели представляется необходимым решить следующие задачи:

– Анализ деструктивного контента, распространяющегося в сетях для коллективного обсуждения, определение веса рёбер исследуемой сети, на основе статистических данных, представленных в виде трёхместного предиката. Это необходимо для дальнейшего построения матрицы взвешенной инциденции, которые в последствии, будут переданы партнёру по комплексной работе для нахождения метрик сети с помощью автоматизированного программного обеспечения;

– Построение матрицы выборки взвешенной инциденции, получение матрицы послойной внутрисетевой связи и матрицы взвешенной центральности от партнёра по комплексной работе для дальнейшего моделирования процесса распространения деструктивного контента в сети с помощью автоматизированного ПО;

– Построение микро-моделей для разновидностей социальных сетей для коллективных обсуждений, в которых распространяется вредоносный контент, с учётом их структурно-функциональной специфики, и анализ эпидемических процессов, построенных с помощью микро-фракталов и ПО, разработанного партнёром по комплексной работе для каждой разновидности сети;

На защиту выносятся:

– Матрицы взвешенной инциденции для разновидностей социальных сетей для коллективных обсуждений, полученные на основе собранных статистических данных в виде трёхместного предиката и, отражающие взаимосвязи между узлами сети;

– Матрицы выборки взвешенной инциденции, матрицы взвешенной центральности для разновидностей социальных сетей для коллективных обсуждений и матрицы внутрисетевой послойной связанности, полученные с помощью специально разработанного программного обеспечения и, позволяющие определить наиболее центральные вершины в исследуемой социальной сети;

– Микро-модель распространения вредоносного контента, циркулирующего в сетях для коллективных обсуждений, полученная на основе микро-фракталов, с помощью специально разработанного программного обеспечения, которая отражает результаты моделирования: риск, ущерб и эпистойкость.

Новизна результатов:

– Впервые проведён анализ циркулируемого контента именно в социальных сетях для коллективных обсуждений,  а также построена матрица взвешенной инциденции на основе трёхместного предиката, что позволило провести наиболее объективные исследования социальной сети;

– Впервые реализовано построение матрицы выборки взвешенной инциденции, а также матрицы взвешенной центральности, что позволило в дальнейшем провести моделирование эпидемии, с учётом распространения вредоносного контента наиболее центральными вершинами в сети;

– Впервые для социальных сетей, предназначенных для коллективных обсуждений, построена микромодель распространения вредоносного контента, которая позволила выявить преимущества и недостатки структуры каждого вида сети и оценить возможные угрозы с определением величины ущерба, риска, пользы, эпистойкости.

Практическая ценность работы заключается в том, что:

– На основе структурно-функциональных особенностей сетей по интересам и распространяемого в них вредоносного контента можно выявить характерные признаки деструктивного воздействия вредоносного программного обеспечения, а анализ таких сетей в качестве взвешенного графа с присвоением каждой его вершине - ресурсу определенной ценности в соответствии с полезностью находящейся в нем информации позволяет определить ущерб вследствие реализации угрозы;

– Совместный анализ матриц выборок взвешенной инциденции, взвешенной центральности и послойной внутрисетевой связности позволяет наиболее точно определить структурные особенности каждой сети, а именно наличие связей между вершинами, их вес, количество связей между слоями сети, степень ценральности вершин сети. Всё это позволяет осуществить реальное моделирование потенциальных эпидемических процессов, протекающих в сети.

– Построенные микромодели, с учётом структурно-функциональной специфики каждой сети позволяет изучить процесс развития эпидемии в каждой разновидности сети, определить причины, влияющие на динамику развития эпидемии. А также позволяет оценить динамику риска и ущерба, возникающих при распространении вредоносного контента в социальной сети.

Методы исследования. В исследовании предполагается использовать методы теории вероятности, методы математической статистики и статистического анализа, методы теории графов, методы аналитического моделирования, методы теории рисков.

Актуальность темы исследования. Начало нового тысячелетия ознаменовало собой смену индустриального века на информационный. Это является поворотным моментом в истории человечества, осознание которого приходит только сейчас пятнадцать лет спустя. В новом тысячелетии ситуация во всём мире начинает меняться ещё быстрее, чем раньше: невиданные по своей дикости и уровню организации и координации теракты, гибель крупнейших корпораций, сильнейший экономический кризис у лидеров мировой экономической системы США и Японии, который только усугубляется и тащит за собой к финансовому краху в начале слабые страны Европы, например Грецию, а затем и весь Евросоюз и остальные государства, интегрированные в мировую финансовую систему [1-4].

В современном мире процент информатизации всех жизненных процессов человечества незамедлительно растёт с каждым днём, поэтому те, кто не успевают освоить информационные технологии и адаптироваться к новым правилам игры, быстро теряют свою безопасность, суверенитет и значимость на мировой арене, во всех областях, в том числе и в военном противоборстве. Поэтому когда все значимые для людей процессы окажутся полностью компьютеризированными, а финансовые и информационные системы глобализированы, а это уже фактически произошло во всех развитых странах, то на первое место выйдут информационные противоборства. В таком случае, министр информационной безопасности станет не менее значимой для государства фигурой, как министр обороны и министр финансов [2].

Более подробное рассмотрение проблематики управления информационными рисками позволяет провести параллель с экономическими рисками, ведь важность показателей экономических рисков уже коснулась каждого жителя нашей страны и даже мира. Ведь в качестве основной причины наступившего финансового кризиса эксперты называют неправильную оценку рисков [5]. Таким образом, разница между финансовым кризисом и предстоящем информационным заключается лишь в том, что экономический кризис уже наступил и предотвратить его или снизить последствия уже невозможно, но предпосылки информационного кризиса ещё только зарождаются и есть время, чтобы тщательно исследовать потенциальные информационные риски, а также проанализировать методы их предупреждения и снижения. Следовательно, актуальность этой работы невозможно недооценить, учитывая реалии современного мира [9,12,13].

Далее рассмотрим словосочетание «социальная сеть», как неотъемлемую часть современного общества, с которой 78% жителей нашей страны в той или иной мере сталкиваются каждый день [6,7]. Социальная сеть — платформа, онлайн-сервис или веб-сайт, предназначенные для построения, отражения и организации социальных взаимоотношений в интернете [8]. Основная идея таких сетей состоит в том, что пользователю предлагают вступить в сообщество сети, при этом получив некий социальный статус. Также одной из разновидностей социальных сетей являются сети для коллективного обсуждения или иначе их называют форумы. Веб-форум  — это класс веб-приложений для организации общения посетителей веб-сайта или как самостоятельный веб-сайт для коллективного обсуждения любой тематики [10].

Социальные сети для коллективного обсуждения по данным статистики занимают около 18% от всей аудитории социальных сетей, за счёт своей полезности и концентрации целевой аудитории [7]. Популярные сети всё чаще используются террористами для вербовки в свои ряды, распространения пропаганды и планов возможных террористических атак, об этом сообщается в докладе ООН под названием «Использование интернета в целях терроризма» [14]. «Продвижение экстремистской риторики, которая поощряет насилие все больше распространяется на различных интернет-площадках», – говорится в объёмном докладе. Он подготовлен в рамках проекта ратификации международного законодательства по противодействию кибертерроризму и для улучшения транснационального сотрудничества между правоохранительными органами. «Социальные сети для общения становятся все больше и больше актуальными», – заявил глава антитеррористического комитета Германии Ханс-Георг Маассен. «Теперь террористы могут развивать связи независимо от границ» [14]. Учитывая признание мировым сообществом, социальных сетей как площадки для беспрепятственного взаимодействия субъектов мирового терроризма. Вопрос исследования социальных сетей в контексте распространения вредоносного контента, по-прежнему остаётся открытым. Для этого будет необходимо исследование структурно-функциональных особенностей каждой разновидности социальной сети, при этом все выводы будут строиться только на основе статистических данных. Но сложность заключается в том, что привычные методы исследования рисков не учитывают все особенности сети, а также предназначены для равновесных сетей, какими социальные сети для коллективного обсуждения не являются. Впрочем, как и все современные сети, они являются неоднородными, т.е. каждая вершина имеет свой вес, и, сопоставляя вершины с разной значимостью, получить реальные показатели ущерба невозможно. Поэтому следует рассматривать сети для коллективного обсуждения только как взвешенные, что открывает новые возможности для дальнейшего моделирования эпидемических процессов и качественной оценки динамики потенциального риска.

Итак, в результате выполнения выпускной квалификационной работы были решены все поставленные задачи в полном объёме:

– построены матрицы взвешенной инциндентности для каждой разновидности социальной сети коллективных обсуждений, на основе статистических данных, представленных в виде трёхместного предиката, которые отражают наличие связей между узлами сети и их вес;

– построены матрицы взвешенной центральности и послойной внутрисетевой связности, для разновидностей социальных сетей коллективных обсуждений, с помощью специального автоматизированного программного обеспечения, которые позволяют определить наиболее значимые вершины в сети, и количество связей между слоями сети;

– построена микромодель распространения вредоносного контента, циркулирующего в социальных сетях для коллективных обсуждений, которая учитывает структурно-функциональную специфику каждой разновидности сети и отражает потенциальный риск, ущерб и эпистойкость сети;

На основе полученных результатов моделирования эпидемического процесса, для каждой разновидности социальной сети для коллективных обсуждений были сделаны выводы о преимуществах и недостатки каждой структуры сети, в контексте распространения вредоносного контента, также предложены рекомендации по управлению эпистойкостью в исследуемой сети. Все эти результаты вполне могут стать основой для качественного подхода к снижению динамики развития эпидемии или предотвращение её в социальных сетях для коллективных обсуждений. Но, несмотря на полноту исследований, остались неохваченными следующие аспекты, так же влияющие на эпидемический процесс: это учёт рёбер сети с высокой степенью центральности, и их влияние на процесс распространения контента; моделирование атак на рёбра с повышенной степенью центральности и их последствия.