Моделирование компьютерных угроз

Моделирование компьютерных угроз.

1 Темы по моделированию распространения компьютерных вирусов

1. «Разработка гибридной эпидемиологической модели распространения вредоносного ПО в IoT-сетях с учетом адаптивных механизмов защиты»

   • Использование модифицированной модели SEIRS-NIMFA для анализа уязвимостей IoT-устройств.
   • Включите факторы скрытого распространения через бессимптомные носители (как в SILR-модели Ленникова) и влияние ИИ-алгоритмов на динамику заражения.

2. «Моделирование атак ransomware с применением методов социальной инженерии: оценка эффективности MaaS-платформ»

   • Анализ RaaS-кампаний (из отчета Positive Technologies) и симуляция фишинговых сценариев. Исследуйте, как автоматизация через ИИ (генерация поддельных сообщений) увеличивает скорость заражения.

3. «Сравнительный анализ методов машинного обучения для прогнозирования вспышек вирусных атак в госсекторе»

   • Применение алгоритмов Random Forest и нейросетей к данным CSIC 2010.

4. «Моделирование скрытого распространения вирусов через легитимные сервисы (на примере облачных хранилищ и мессенджеров)»

   • Анализ уязвимостей в корпоративных порталах (как в материалах CNews) и симуляция атак через API. Исследуйте роль человеческого фактора в обходе DLP-систем.

5. «Оптимизация антивирусного ПО на основе поведенческого анализа: интеграция песочницы и NTA-систем»

   • Тестирование PT Sandbox и Knockin (из исследований Positive Technologies).

2 Список моделей

2.1 Эпидемиологические модели (для IoT, сетевых угроз)

• SEIRS-NIMFA (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Susceptible + Network-Based Epidemic Model)

  • Применение: Моделирование многостадийных атак в IoT-сетях.
  • Уравнения: \[ \begin{cases} \frac{dS}{dt} = -\beta S I + \gamma R, \\ \frac{dE}{dt} = \beta S I - \sigma E, \ \frac{dI}{dt} = \sigma E - \mu I, \\ \frac{dR}{dt} = \mu I - \gamma R, \end{cases} \] где \( \beta \) — скорость заражения, \( \sigma \) — инкубационный период, \( \mu \) — скорость восстановления, \( \gamma \) — потеря иммунитета.
  • Модификации:
    • Добавьте параметр “скрытых носителей” (как в SILR-модели) для учета устройств, распространяющих вирус без симптомов.
    • Учет топологии сети через матрицу смежности (NetworkX в Python).

• SIR-Delayed (с запаздывающим воздействием)

  • Для чего: Анализ задержек в обнаружении угроз (напр., при атаках на SCADA-системы). \[ \frac{dI}{dt} = \beta S(t-\tau) I(t-\tau) - \mu I, \] где \( \tau \) — время срабатывания защиты.

2.2 Агентные модели (для RaaS, социальной инженерии)

• ABM (Agent-Based Modeling)

  • Применение: Симуляция поведения злоумышленников и жертв в фишинговых кампаниях.
  • Параметры агентов:
    • Уровень доверия к сообщениям.
    • Скорость реакции на угрозы (на основе данных PT Human Risk Report).
  • Пример: Моделирование распространения Emotet через MaaS-платформы.

• Game Theory (модели Штакельберга/Нэша)

  • Для чего: Оптимизация стратегий защиты при противостоянии RaaS-группировкам. \( \max_{d} \left( U_{\text{defender}} - C_{\text{response}} \cdot P_{\text{detect}} \right)\), где \( P_{\text{detect}}\) — вероятность обнаружения атаки, \( C_{\text{response}}\) — стоимость ответных мер.

2.3 Модели машинного обучения (для прогнозирования атак)

• LSTM-нейросети

  • Для чего: Прогнозирование временных рядов DDoS-атак на основе данных CERT.
  • Архитектура: \[ h_t = \sigma(W_h \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_h), \] где \( h_t \) — скрытое состояние, \( x_t \) — входные данные (напр., трафик за час).

• Random Forest + SHAP-анализ

  • Для чего: Выявление ключевых признаков атак (напр., аномалии в HTTP-запросах из датасета CSIC 2010).

2.4 Стохастические модели (для скрытого распространения через облака)

• Марковские цепи

  • Применение: Моделирование переходов между состояниями системы (легитимный трафик → заражение → блокировка). Матрица переходов: \[ P = \begin{pmatrix} 0.95 & 0.05 & 0 \\ 0.3 & 0.6 & 0.1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \] где состояния: “здоровый”, “зараженный”, “изолированный”.

• Модель Перколяции

  • Для чего: Анализ распространения вирусов в неоднородных сетях (напр., корпоративные мессенджеры с разным уровнем доступа).

2.5 Гибридные модели (для поведенческого анализа)

• DEVS (Discrete Event System Specification)

  • Для чего: Интеграция сигнатурного и поведенческого анализа в песочницах.
  • Этапы:
    • Дискретные события (запуск файла, системные вызовы).
    • Динамическое обновление правил на основе графов атак MITRE ATT&CK.

• Дифференциальные уравнения с ИИ-коррекцией \[ \frac{dI}{dt} = \beta S I - \mu I + \alpha \cdot \text{ML}(I_{\text{hist}}), \] где \( \text{ML}(I_{\text{hist}}) \) — поправка от нейросети, предсказывающей адаптацию вируса.

2.6 Валидация моделей

1. Калибровка параметров: Используйте данные VirusTotal (через API) или открытые датасеты (напр., CICMalDroid 2020).

2. Сравнение с реальными кейсами:

   • WannaCry: сравните теоретическую скорость распространения с фактической (230 тыс. устройств за 24 часа).
   • Mirai: оцените точность модели для IoT-ботнетов.

3. Инструменты:

   • Python: SciPy (решение дифференциальных уравнений), PyTorch (LSTM).
   • GNS3/Cisco Packet Tracer: симуляция сетевой инфраструктуры.

4. Пример кода для SIR-модели:

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

def sir_model(y, t, beta, gamma):
    S, I, R = y
    dSdt = -beta * S * I
    dIdt = beta * S * I - gamma * I
    dRdt = gamma * I
    return [dSdt, dIdt, dRdt]

# Параметры: beta=0.3 (высокая заразность), gamma=0.1 (медленное восстановление)
t = np.linspace(0, 100, 1000)
solution = odeint(sir_model, [0.99, 0.01, 0], t, args=(0.3, 0.1))