Искусство в IT-технологиях...

Биячуев Тимур Александрович. Модель и методы мониторинга и оценки защищенности веб-сайтов сети Интернет, 2005

2.4.1. Выбор метода моделирования

Метод натурного моделирования позволяет проводить исследование на части реального объекта с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия [43]. Целью такого моделирования является разработка моделей сегментов сети Интернет, российского и в негосударствен но го, для изучения их защищенности за приемлемое время.
Реальной системой или объектом моделирования S здесь является сегмент сети Интернет, представляющий собой взаимосвязанную совокупность элементов - хостов, сетей и специального оборудования, использующих для связи между собой стек протоколов TCP/IP. Для сети Интернет и ее сегментов внешней средой Е являются все элементы любой природы, оказывающие влияние на систему или находящиеся под ее воздействием. Учитывая цели моделирования системы, из множества Е выделим подмножество Е\ включающее в качестве элементов злоумышленников, атакующих ресурсы сети Интернет с хостов этой же сети. Поскольку в работе поставлена задача оценки защищенности веб-сайтов Интернета от угроз, обусловленных действиями злоумышленников, создаваемая модель М должна обязательно включать в качестве элементов информационные ресурсы сети, являющиеся объектами атак злоумышленников. Также модель должна правильно отражать структуру сети Интернет. В аспекте вышеизложенного для построения модели М предлагается использование выборочного метода математической статистики, В этом случае выборочная совокупность веб-сайтов будет представлять структурную модель моделируемого сегмента сети Интернет, основанную на принципе подобия объектов в случае пропорциональности их структурных элементов. В терминах математической статистики все исследуемое множество веб-сайтов а сегменте Интернета, подлежащих изучению, носит название генеральной совокупности. Существуют три метода исследования генеральной совокупности: всеобщий (выборочная и генеральная совокупности совпадают), локальный (объектом изучения является какая-либо отдельная часть генеральной совокупности) и выборочный (объектом исследования выступает определённая дробь от генеральной совокупности). Наибольшее распространение получил выборочный меюд, В этом случае ограничиваются изучением лишь некоторой дроби генеральной совокупности - выборки, распространяя далее полученные результаты на всю генеральную совокупность, Определим терминологию, связанную с организацией выборочного исследования. Единицей наблюдения называется непосредственный источник информации в
51
исследовании (в данном случае отдельный веб-сайт). Выборочная совокупность — часть генеральной совокупности, которая подлежит непосредственному изучению в процессе исследования в соответствии с разработанной методикой сбора данных,
Проанализируем преимущества исследования выборочной совокупности в сравнении с всеобщим и локальным методами:
Короче сроки. Обработка всей генеральной совокупности потребовала бы значительных временных ресурсов,
Больше достоверность. Выборочный метод позволяет обобщить результаты обработки выборочных данных на всю исследуемую совокупность.
Меньше стоимость. Машинные затраты на получение данных лишь относительно небольшой части всей совокупности меньше, чем при сплошном анализе.
Оценка ошибки выборки. Выборочный метод позволяет результаты выборочной обработки переносить на всю генеральную совокупность.
При этом имеет место некоторая ошибка, и эффективность выборочного метода в том, что он позволяет оценить эту ошибку.
Не всякая выборка может быть основой для характеристики всей совокупности, к которой она принадлежит. Таким свойством обладают лишь репрезентативные (представительные) выборки, т, е. выборки, которые правильно отражают свойства генеральной совокупности. Существуют способы, позволяющие гарантировать достаточную репрезентативность выборки [45]. Как доказано в ряде теорем математической статистики, таким способом при условии достаточно большой выборки является метод случайного отбора элементов генеральной совокупности, такого отбора, когда каждый элемент генеральной совокупности имеет равный с другими элементами шанс попасть в выборку. Выборки, полученные таким способом, называются случайными выборками. Проблемы обеспечения репрезентативности подробно рассматриваются статистикой [46], Репрезентативность выборки обеспечивается качественно и количественно. Качественная репрезентация предполагает обеспечение в выборочной совокупности представительства всех групп элементов генеральной совокупности. Количественной репрезентация, подразумевает, что вес эти группы должны быть представлены в выборочной совокупности в достаточном для нормального представительства количестве, В зависимости от принципа отбора элементов генеральной совокупности в BLj6opKy> различают несколько видов выборочного обследования - на основе стихийного, вероятностного и квотного (стратифицированного, типического) отбора.
Подробно эти виды отбора рассмотрены в [47]. Остановимся на преимуществах квотного отбора применительно к целям данной работы, В основе этого вида отбора
52
лежит построение качественной модели генеральной совокупности, затем - отбор единиц наблюдения в выборочную совокупность» исходя из имеющейся модели. В нашем исследовании это означает возможность изучения сети Интернет по отдельным квотам, например доменам, информационным категориям. Таюке квотный отбор позволяет получить более точные результаты.
Подводя итог, отметим что, для изучения защищенности веб-сайтов в Интернете целесообразным выглялит использование выборочной совокупности на основе квотного отбора элементов. Выборочная совокупность, сделанная из совокупности всех веб-сайтов сегмента сети Интернет, с применением этого метода, представляет собой структурную модель М исследуемою объеета. Изучив защищенность веб-сайтов в выборке, можно обобщить полученные результаты на всю исследуемую совокупность. Оценить точность и достоверность полученных результатов можно, рассчитав доверительный интервал выборочных оценок.
Перейдем к построению структурной модели М сегмента сети Интернет.
предыдущий следующий
= К содержанию =


2.4.1. Выбор метода моделирования - релевантная информация:

  1. Оглавление
    выборочных квот Обеспечение репрезентативности 54 2,4,2.2* Определение объема выборочной совокупности 55 2.4.2.3. Расчет ошибок 55 2.5. Метод мониторинга защищенности веб-сайтов сети Интернет 56 2.5.1. Этап 1. Проектирование системы сбора информации, необходимой для мониторинга 57 Количество веб-сайтов в сети Интернет, доменах .COM, .NET, .ORGH .RU.58 Информационный классификатор российского
  2. Наработки в области моделирования рекламного отклика…
    выбор сделан, все оставшиеся варианты пересчитываются заново с учетом дублирования имеющихся в медиаплане ресурсов, равно как и скидок, которые могут появляться при покупке нескольких вхождений PC. Затем принимается решение о покупке второго PC для той же недели, если достигнутый уровень показов ниже оптимального. Процесс повторяется до тех пор, пока нужный уровень показов не будет
  3. Второй этап является реализацией инкапсулированной в методику модели и представляет собой прогон модели с известными данными. …
    выборе средств оценки эффективности, заметим лишь, что любая из описанных моделей подходит для использования в ней полученных нами результатов. Другими словами мы можем подставить в любую из моделей рекламного отклика выход модели реакции посетителей в качестве показателя эффективности
  4. 2.4.2.1. Определение выборочных квот. Обеспечение репрезентативности
    выборочной совокупности. Для успешного применения модели необходимо обеспечить главные требования представительности выборки - построить качественную и количественную модель генеральной совокупности, Качественная модель для сегмента сети Интернет строится путем стратификации -выделения из общей совокупности групп, однородных в качественном соотношении, так называемых квот. Выбор квоты зависит от
  5. Задачи исследования
    выбора средств реализации адаптивных свойств корпоративного сайта. Разработка методики оптимизации информационной структуры корпоративного сайта, основанной на использовании интеллектуальных средств. Разработка показателей для поддержки принятия решений и анализа эффективности информационной структуры корпоративного сайта, учитывающих интенсивность использования механизмов интернет-маркетинга, их
  6. 1.2.2. Оптимизация сайта с целью повышения эффективности маркетинговой деятельности корпорации
    выбору из множества наиболее часто используемых ключевых слов такого подмножества, которое соответствует тематике корпоративного сайта, и грамотное размещение отобранных ключевых слов в тексте web-страницы. Повышение эффективности корпоративного сайта в этом случае возможно за счет увеличения числа посетителей сайта, получивших от поисковой системы (в ответ на свой запрос в виде ключевых слов)
  7. Нейро-экспертные системы
    выборки (в виде набора разноплановых экономических показателей) нейро-нечеткая сеть в процессе обучения автоматически преобразует скрытую в экономических показателях информацию в набор нечетких правил IF-THEN, образующих проблемно ориентированную базу знаний, т. е. извлекает знания из входного потока реальных данных. Нейро-нечеткая сеть может использовать стандартные алгоритмы обучения,
  8. 2.4.5. Моделирование процессов адаптации нейро-нечетких классификаторов
    выборе в качестве фрагмента гена, соответственно, отдельной локальной связи в пределах нечеткой связи (эволюционные операторы - инверсия и мутация) и выборе в качестве гена отдельной нечеткой связи (эволюционные операторы - перестановки и мутация). Из приведенных результатов аналитического исследования и последующего компьютерного моделирования следует, что генетические алгоритмы являются
  9. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников
    выбора // PC WEEK/RE 2004, № 25. С. 23,30. Nesteruk G. Ph., Kupriyanov M. C. Neural-fuzzy systems with fuzzy links // Proc. of the Vl-lh Int. Conference SCM'2003. - СПб.: СПГЭТУ, 2003. т. 1. С. 341-344. Джейн А.К., Мао Ж., Моиуддин К М. Введение в искусственные нейронные сети // Открытые системы. 1997. № 4. С. 16 - 24. ЮГСибуя М., Ямамото Т. Алгоритмы обработки данных: Пер. с япон. - М.: Мир,
  10. Научная новизна исследования
    выбора метода ее решения. Разработан и реализован на ЭВМ метод решения задачи с применением генетического алгоритма; изучено влияние различных параметров на работу генетического алгоритма при решении задачи оптимизации транспортной сети