DOI
10.34229/KCA2522-9664.25.6.3
УДК 004.05
О.О. ЛЕТИЧЕВСЬКИЙ
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
oleksandr.letychevskyi@litsoft.com.ua
НЕЙРОСИМВОЛЬНІ ДВІЙНИКИ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ
ТА ЇХНЄ ВИКОРИСТАННЯ У РОЗВ’ЯЗАННІ ЗАДАЧ КІБЕРБЕЗПЕКИ
Анотація. Розглянуто використання двійників програмних систем, які є комбінацією алгебраїчної моделі та нейронної мережі.
Досліджено застосування цієї технології в системах виявлення вторгнень та на етапі оцінювання надійності кіберзахисту програмних систем. Зауважено, що пропонований підхід може забезпечити значне підвищення точності виявлення кібератак у реальному часі та протидію змагальним атакам, а також дасть змогу уникнути хибних виявлень, що є проблемою у виявленні атак з невідомою семантикою. Проаналізовано використання нейросимвольного двійника на етапі підготовки системи до функціонування, а саме процедуру виявлення вразливостей системи. Представлено архітектуру системи виявлення вторгнень на основі нейросимвольного двійника з можливістю моніторінгу вхідного комунікаційного протоколу та функцію відновлення програмного середовища. Наведено приклади використання технології у блокчейн-середовищі та в захисті апаратного забезпечення.
Ключові слова: цифровий двійник, кібербезпека, алгебраїчне моделювання, нейронна мережа глибокого навчання, змагальні атаки, пошук уразливостей, система виявлення вторгнень.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- 1. Pinto A., Herrera L.-C., Donoso Y., Gutierrez J.A. Survey on intrusion detection systems based on machine learning techniques for the protection of critical infrastructure. Sensors. 2023. Vol. 23, Iss. 5. Article number 2415. https://doi.org/10.3390/s23052415.
- 2. Hitzler P., Eberhart A., Ebrahimi M., Sarker M.K., Zhou L. Neuro-symbolic approaches in artificial intelligence. National Science Review. 2022. Vol. 9, Iss. 6. Article number nwac035. https://doi.org/10.1093/nsr/nwac035.
- 3. Ansys Twin Builder. Create and deploy digital twin models. URL: https://www.ansys.com/en-gb/products/digital-twin/ansys-twin-builder.
- 4. Learn about twin models and how to define them in Azure Digital Twins. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/digital-twins/concepts-models.
- 5. Digital Twin Definition Language. URL: https://github.com/Azure/Azure/opendigitaltwins-dtdl/blob/master/DTDL/v3/DTDL.v3.md.
- 6. Letychevskyi O. Congnitive networks, their properties and applications in attack detection and prevention systems. Cybernetics and Systems Analysis. 2023. Vol. 59, N 5. P. 859–866. https://doi.org/10.1007/s10559-023-00621-y.
- 7. Letychevskyi O., Peschanenko V. Applying algebraic virtual machine to cybersecurity tasks. Proc. 2022 IEEE 9th International Conference on Sciences of Electronics, Technologies of Information and Telecommunications (SETIT) (28–30 May 2022, Hammamet, Tunisia). Hammamet, 2022. P. 161–169. https://doi.org/10.1109/SETIT54465.2022.9875895.
- 8. Goseva-Popstojanova K., Tyo J. Identification of security related bug reports via text mining using supervised and unsupervised classification. Proc. 2018 IEEE 18th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS) (16–20 July 2018, Lisbon, Portugal). Lisbon, 2018. P. 344–355. https://doi.org/10.1109/QRS.2018.00047.
- 9. Zhou Y., Liu S., Siow J., Du X., Liu Y. Devign: Effective vulnerability identification by learning comprehensive program semantics via graph neural networks. arXiv:1909. 03496v1 [cs.SE] 8 Sep 2019. https://doi.org/10.48550/arXiv.1909.03496.
- 10. Collyer J., Watson T., Phillips I. Know your neighborhood: General and zero-shot capable binary function search powered by call graphlets. arXiv:2406.02606v2 [cs.CR] 11 Nov 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.02606.
- 11. Grieves M. Origins of the Digital Twin concept. 2016. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26367.61609.
- 12. Letychevskyi O.O., Peschanenko V.S., Hryniuk Y.V., Radchenko V.Yu., Yakovlev V.M. An overview of the modern methods of security and protection of software systems. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 5. P. 840–850. https://doi.org/10.1007/s10559-019-00194-9.
