Создание методов регулирования диффузионных процессов для повышения уровня информационной защищённости сети

Объектом исследования является социальная сеть для авторских записей Blogger в условиях распространения вредоносного контента.

Предметом исследования является микромодель процесса распространения вредоносного контента для социальной сети Blogger.

Цель исследования состоит в создании методов регулирования диффузионных процессов для повышения уровня информационной защищённости сети Blogger на основе результатов, полученных в ходе моделирования эпидемиологических процессов.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

- провести всесторонний анализ социальной сети для авторских записей Blogger, выявить ресурсы сети, схемы размещения контента, возможности пользователей сети, установить модели взаимодействия субъектов сети с объектами, с учётом структурно-функциональных особенностей, специфичных для данной конкретной сети;

- создать необходимое информационное обеспечение для моделирования эпидемических процессов, включая получение репрезентативной выборки, сокращающей размерность модели сети;

- многовариантное моделирование как распространения контента, так и информационного противоборства, включая исследование различных тематик и начальных условий заражения;

- выработать рекомендаций по регулированию рисков, шансов на основе результатов моделирования эпидемических процессов в исследуемой социальной сети Blogger.

Результаты, выносимые на защиту. После выполнения установленных задач на защиту будут вынесены следующие результаты:

- схемы, определяющие особенности архитектуры сети и протекающих в ней процессов в том числе: структурная схемы ресурсов сети, классификация объектов и субъектов сети, схемы действий и возможностей;

- метрики по исходные статистики сети для авторских записей Blogger;

- графики распространения эпидемии при различных условиях, для различных тематик, а также графики, описывающие информационную диффузию в сети для двух конкурирующих контентов, полученные при помощи специально разработанного программного обеспечения и отражающие результаты моделирования;

- методология управления информационной диффузией в сети для авторских записей Blogger в контексте её структурно-функциональных особенностей, основанная на результатах моделирования распространения эпидемии.

Новизна результатов:

- впервые выбрана часть сети Blogger, сохраняющая законы распределения трафика, с заданной погрешностью 5%, и позволяющая моделировать процессы, протекающие в сети, с учетом логистики перемещения контента по узлам;

- в отличие аналогов проведено дискретное моделирование распространения информационной эпидемии в конкретной функционирующей сети Blogger, позволяющее рассмотреть противоборство двух конкурирующих контентов с учетом распределения атак во времени и пространстве;

- впервые предложена методика регулирования информационной диффузией для конкретно функционирующей сети для авторских записей Blogger.

Практическая ценность. Результаты, выносимые на защиту, обладают следующей практической ценностью:

- схемы, определяющие и поясняющие структурно-функциональные особенности, вкупе с матрицами взвешенной центральности и удельного баланса трафика в сети могут быть использованы для дальнейшего анализа процессов протекающих в сети при помощи различных математических моделей;

- результаты моделирования информационной диффузии при различных начальных параметрах служат базой для дальнейшего анализ в контексте обеспечения безопасности и разработки универсального аппарата управления информационной диффузией для всех сетей заданного типа;

Методы исследования. В исследовании применяются методы системного анализа, математического и риск – анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов.

Актуальность темы исследования. С развитием технологий появился такой вид информации, как электронный контент, потребляемый все большей частью современного общества. Вследствие этого распространенными стали различные электронные площадки, с одной стороны, для потребления контента пользователями, с другой, для авторов: мощный и достаточно простой инструмент для публикации и монетизации производимого контента [1-3]. Одними из разновидностей таких площадок и являются сети для авторских записей, также называемые блогами. Отличием подобных сетей от социальных сетей других типов является их функциональное назначение. Так для блогов не ставится целью образовать максимально комфортное пространство для общения или обсуждения интересующих тематик между различными пользователями, сохранения и оценки событий, местоположений и других объектов [2,4]. То есть сети для авторских записей в общем случае не являются сетями для равноценного обмена информацией между пользователями и группами пользователей. В свою очередь такие площадки предоставляют возможность для пользователя получения исчерпывающей, актуальной и достоверной информации в виде статей, аналитики, авторских очерков и комментариев [5, 6].

Зачастую на записи блогов попадаю из внешних по отношению к сети источников, в том числе из других сетей, поисковиков и т.д. Для рассматриваемых типов сетей это означает появления ещё одной косвенной функции – накопления аналитической, новостной, научной информации в виде легко читаемых любыми группами пользователей статей, описаний и отчетов. Фактически статьи научного содержания, чаще всего являющиеся популяризированной версией сугубо научных текстов и являются более читаемыми, чем оригинальные версии, так как ознакомиться с ними имеют возможность пользователи с различным уровнем образования и подготовки по конкретной тематике [7-9]. В частности для рассматриваемой в данной работе сети Blogger наиболее популярными являются посты технического содержания, руководства, а также аналитические посты различной направленности [7].

Очевидно, что подобное разнообразие циркулирующей в сети информации тематического содержания приводит к появлению дополнительных опасностей для пользователей. Высокая степень доверия авторам среди подписчиков блогов является показателем, упрощающим распространение в сети недостоверной, откровенно ложной, а зачастую и опасной информации. Опасность также представляет и специфика контента циркулирующего в сети, также в связи с его многообразием: это может быть как текстовая информация, так и информация, представленная в виде рисунков и графиков, а также видео. Кроме того, на первый план выходит проблема распространения вредоносного программного обеспечения в подобных сетях. Так как авторы, генерирующие уникальный контент, обладают высокой степенью авторитетности среди обычных пользователей, степень их влияния также велика [11, 12]. Для рассмотрения всех опасностей, присущих конкретной сети необходимо проведение тщательного анализа структуры, функционального и целевого назначения, а также построения математической модели распространения в сети подобного вида вредоносного контента [13-19].

Рост возможностей социальных коммуникаций в сетях для авторских записей в целом и ожидание потенциального увеличения числа пользователей в связи с введением единого аккаунта Google в сети Blogger в частности приводит к необходимости развития методик управления рисками для больших гетерогенных социальных сетей с учетом их специфической структуры. Моделирование процессов, происходящих в сетях большой размерности, представляется возможным только со специально выделенной частью от целой сети [18, 19]. Выделение репрезентативной выборки из целой сети не является тривиальной задачей и имеет несколько вариантов решения. В рассматриваемой

Рассматривая сети для авторских записей можно выделить характерные элементы, присущие любой сети этого вида, но, тем не менее, определяющие значение для анализа имеют именно отличительные особенности сети в контексте её структурно-функциональных особенностей.

Существует немало научных работ, исследующих процессы, протекающие в сетях для авторских записей, в том числе существуют работы исследующие распространение информационных эпидемий в сетях данного типа. Однако обобщение всего многообразия сетей одного типа не позволяет перенести результаты работы на конкретные существующие сети. Исследование обобщенных процессов в таком случае является базовым и более теоретическим, что может вызывать сомнения в их применимости на практике для расчета ожидаемых показателей распространения эпидемий. В данной работе предлагается рассмотрение процессов информационного заражения сетей для авторских записей в контексте функционирующей сети Blogger.

Данная работа ставит задачи глубокого анализа социальной сети Blogger, а также подготовки на основе проведенного исследования материалов для создания моделей инфицирования сети и построения эффективных методик повышения защищенности.

Актуальность исследования обусловлена следующими проблемами:

- большое количество людей, пользующихся сетью Blogger в настоящий момент и скорый скачек количества пользователей при объединении аккаунтов с другими продуктами Google [1];

- высокая степень доверия пользователей информации, размещенной в сети [13];

- высокая вероятность заражения вредоносным контентом при его распространении в сети [11, 12];

- необходимостью обеспечения безопасности пользователей сети [15, 21-25];

- необходимостью создания систем рекомендаций по управлению возникающими рисками.

Таким образом, необходимо создание комплексной научно-методической базы, решающей задачи управления рисками в рассматриваемой сети для авторских записей Blogger, на основе статистических данных о вероятностях событий заражения и распространения контента в сети, а также других проистекающих из этого процессов для повышения общего уровня защищенности сети и отдельных пользователей.

В результате выполнения выпускной квалификационной работы был проведен всесторонний анализ социальной сети для авторских записей Blogger в целях создания рекомендаций по регулированию информационной диффузии для предотвращения распространения вредоносного контента.

В первой части данной работы была дана подробная и всесторонняя классификация контента, циркулирующего в социальной сети Blogger.

Были рассмотрены и подробно описаны сетевые ресурсы данной социальной сети. Они разделяются на ресурсы коллективного пользования (новостная лента, магазин) и на ресурсы персонального пользования (профиль пользователя).

В ходе анализа социальной сети Blogger были проклассифицированы объекты данной социальной сети и субъекты, которые с ними взаимодействуют. В результате исследования выявлено, что все субъекты с учетом проявления их активности в данной социальной сети можно разделить на активных и пассивных пользователей.

Также было установлено, что субъекты социальной сети Blogger способны обмениваться контентом между собой посредством определенного набора действий (функций). Набор действий зависит от того авторизован ли пользователь или нет.

Данным функциям пользователей была дана классификация по двум признакам: по доступности действий и функциональному назначению.

На основе вышеприведенных данных была построена структурно-функциональная модель, которая учитывает все особенности социальной сети Blogger.

После анализа и систематизации исходных статистических данных социальной сети для авторских записей типа Blogger, удалось построить структурно-функциональную модель, учитывающую особенности рассматриваемой социальной сети, визуализировать модель усеченной сети, получить структурированные данные описывающие распространение трафика внутри сети. Полученные матрицы можно использовать в последующих исследованиях при проведении риск-анализа социальной сети для авторских записей Blogger.

Было произведено моделирование диффузионного процесса распространения информации для единственной разновидности контента и конкурирующих контентов. В качестве выходных данных были получены данные по количеству вершин и суммарному значению взвешенной центральности для различных состояний. Полученные значения можно использовать далее для определения вероятного ущерба сети, создания инструментария регулирования определённых рисков и т.д.

На основе полученных результатов моделирования, были разработаны рекомендации по регулированию рисками для социальной сети для авторских записей Blogger.

1 Социальная сеть Blogger. - Электрон. Дан.

2 Nitin Agarwal Social. Computing in Blogosphere / Nitin Agarwal/ LAP Lambert Academic Publishing. –. – P. 24-40.

3 Bothorel C. Social network analysis and unpopular content recommendation / C. Bothorel // Review of New Information Technologies (RNIT). – Vol. 5. № 11. – Р. 49.

4 Arnaboldi V. Online Social Networks: Human Cognitive Constraints in Blogger Personal Graphs / V. Arnaboldi, A. Passarella, M. Conti, R. Dunbar // Waltham: Elsevier Inc. – 2015. – P. 36.

5 Mislove A.E. Online Social Networks: Measurement, Analysis, and Applications to Distributed Information Systems / A.E. Mislove // Houston, Texas: RICE University. – 2009. – P. 340.

6 Newman M.E. The Physics of Networks / Physical Today. – 2008. – P. 23 – 37.

7 Wael Salah Fahmi. Bloggers' Right to the City / Wael Salah Fahmi / LAP Lambert Academic Publishing. – P. 72-91.

8 Woo J. Epidemic model for information diffusion in web forums: experiments in marketing exchange and political dialog / J. Woo, H. Chen // Graduate School of Information Security, Korea University, Anam-ro, Seoul, Korea. –. – P. 19.

9 Zhang Z. Modeling Epidemics Spreading on Social Contact Networks / Z. Zhang, H. Wang, C. Wang, H. Fang // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, USA. – 2014. – Р. 419.

10 Бондаренко C.B. Социальная система киберпространства / C.B. Бондаренко // Информационное общество, 2002. – Вып.1. – С. 61 – 64.

11 Губанов Д.А. Модели информационного влияния и информационного управления в социальных сетях / Д. А. Губанов, Д. А. Новиков А. Г. Чхартишвили // Проблемы управления в социальных медиа, 2009. – 120 с.

12 Губанов Д.А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Д.А. Губанов, Д.А. Новиков, А.Г. Чхаратишвили; под ред. чл.-корр. РАН Д.А. Новикова. – М.: Издательство физико-математической литературы, 2010. – 288 с.

13 Зосименко И.А. Социология массовых коммуникаций: учебник / И.А. Зосименко // УлГТУ. – – 357 с.

14 Карпова М. К. Социология массовой коммуникации: учебно-методическое пособие / М. К. Карпова, И. Н. Столяров // ПГУ. – 128 с.

15 Ковалев С.С. Современные методы защиты от нежелательных почтовых рассылок / С.С. Ковалев, М.Г. Шишаев. – Труды Кольского научного центра РАН. – 20 с.

16 Монахов Ю.М. Аналитическая модель дезинформированной узла социальной сети / Ю.М. Монахов, М.А. Медведникова. – Санкт-Петербург. – 400 с.

17 Монахов Ю.М. Моделирование распространения нежелательной информации в социальных медиа / Ю.М. Монахов, К.Г. Абрамов. – Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова. Т. 17. №3. С. 15 – 18.

18 Herbert W. The Mathematics of Infectious Diseases / W. Herbert // SIAM REVIEW. – Vol.42. №4. – 2000. – Р. 601.

19 Назарчук А.В. О сетевых исследованиях в социальных науках / А.В. Назарчук. – МГУ им. М. В. Ломоносова – М.: Типография МГУ, 2008. – 73 с.

20 Лемешко Б.Ю. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход: Монография / Б.Ю. Лемешко, С.Б. Лемешко, С.Н. Постовалов, Е.В. Чимитова. – Новосибирск: Изд-во НГТУ. – 888 с.

21 Техническая реализация фишинг атаки. – Электрон. Дан.

22 Тищенко В.И. Социальные сети и виртуальные сетевые сообщества / Л.Н. Верченов, Д.В. Ефременко, В.И. Тищенко // М: ИНИОН РАН – 360 с.

23 Ущерб от фишинга. – Электрон. Дан.

24 Черняк Л.М. Сервисы и теории социальных сетей / Л. М. Черняк // Открытые системы. СУБД, 2008. – № 8. – 78 с.

25 Соловьев А.И. Политические коммуникации / А.И. Соловьев //Аспект Пресс. – 2004. – 234 с.

26 Статистика посещаемости сайтов сети Blogger. - Электрон. Дан.

27 Статистика социальной сети Blogger. - Электрон. Дан.

28 Статистические данные посещения социальной сети. - Электрон. Дан.

29 Ahn Y. Analysis of topological characteristics of huge onlane social networking services / Y. Ahn, S. Han, H. Knak, S. Moon, H. Jeong // 16th International Conference on the World Wide Web. – 2007. – P. 844.

30 Albert R. Statistical mechanics of complex networks / R. Albert, A.L. Barabasi // Rev. Mod. Phys. – 2002. – P. 154.

…