АДАПТИВНЕ УПРАВЛІННЯ РЕСУРСАМИ КОМПЛЕКСНОЇ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ СИНТЕЗУ ТЕОРІЇ ІГОР ТА ПОСИЛЕНОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У статті розроблено та теоретично обґрунтовано метод адаптивного управління ресурсами кіберзахисту, що базується на поєднанні підходів динамічних Баєсівських ігор та посиленого навчання. Цей метод моделює протистояння між раціональним захисником та нападником в умовах, коли захисник має неповну інформацію про зловмисника. Невизначеність щодо рівня кваліфікації чи мотивації нападника формалізується через апріорні ймовірнісні припущення про його прихований тип.

Запропонований метод функціонує як безперервний цикл, що складається з моніторингу, адаптації та прийняття рішень. Ключовим елементом є механізм адаптації, який використовує принцип Баєса для коригування ймовірнісних припущень про тип зловмисника щоразу, коли спостерігається його дія. Для розрахунку найкращої довгострокової стратегії захисника (що мінімізує сукупні витрати) застосовується алгоритм посиленого навчання (Q-learning), який обчислює Байєс-Нешівську рівновагу.

Доведено, що цей динамічний та проактивний підхід значно ефективніший за статичні чи реактивні методи, забезпечуючи глобальну мінімізацію очікуваних витрат. Метод має практичне значення для розробки інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень (СППР) та легко інтегрується в наявні системи безпеки, такі як Комплексні системи захисту інформації (КСЗІ) та Системи контролювання доступу (СКД).