Розробка просторово-часової структури методології моделювання поведінки антагоністичних агентів системи безпеки

Автор(и)

  • Oleksandr Milov Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця пр. Науки, 9-А, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0001-6135-2120
  • Andrii Hrebeniuk Дніпропетровський державний університет внутрішніх справ пр. Гагаріна, 26, м. Дніпро, Україна, 49005, Україна https://orcid.org/0000-0002-6529-683X
  • Andrii Nalyvaiko Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0002-0675-9603
  • Elena Nyemkova Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0003-0690-2657
  • Ivan Opirskyy Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-8461-8996
  • Igor Pasko Науково-дослідний центр ракетних військ і артилерії вул. Герасима Кондратьєва, 165, м. Суми, Україна, 40021, Україна https://orcid.org/0000-0002-0207-1203
  • Khazail Rzayev Азербайджанський державний університет нафти і промисловості пр. Азадлиг, 20, м. Баку, Азербайджан, AZ1010, Азербайджан https://orcid.org/0000-0001-9272-4302
  • Anatolii Salii Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0002-3491-9301
  • Uliia Synytsina Дніпропетровский, 26, м. Дніпро, Україна, 49005 ул. Сумська, 77/79, г. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-6447-821X
  • Olha Soloviova Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба ул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0003-4403-9532

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.218660

Ключові слова:

кібербезпека, антагоністичні агенти, методологія моделювання, рефлексивний агент, мультиагентні системи, контур бізнес-процесів

Анотація

Стрімкий розвиток обчислювальних технологій, поява сучасних кіберзагроз з ознаками гібридності та синергізму висуває жорсткі вимоги до економічної складової національної безпеки держави та особливо процесам забезпечення кібербезпеки функціонування економіки. Індустрія кібербезпеки намагається відповідати вимогам сьогодення, впроваджуючи нові і більш досконалі технології і методи гарантування безпеки, однак вважається, що такий універсальний підхід недостатній. Дослідження присвячено вирішенню об’єктивного протиріччя між зростаючими на практиці вимогами до забезпечення відповідного рівня кібербезпеки контурів бізнес-процесів при одночасному збільшені кількості та технологічній складності загроз кібербезпеці. При цьому слід враховувати набуття загрозами ознак гібридності з одного боку, та недосконалістю, а подекуди й відсутністю методології моделювання поведінки взаємодіючих агентів систем безпеки. Однак це не дозволяє своєчасно прогнозувати майбутні дії зловмисників, а як результат – визначати необхідний рівень інвестицій в систему безпеки, що забезпечить необхідний рівень кібербезпеки.

В роботі запропонована Концепція моделювання поведінки взаємодіючих агентів, базис якої становить трирівнева структура моделювання суб’єктів та бізнес-процесів контурів функціонування організації та системи безпеки, що базується на моделюванні поведінки антагоністичних агентів. Запропонована методологія моделювання поведінки взаємодіючих агентів, яка заснована на Концепції поведінки антагоністичних агентів, дозволяє оцінити та підвищити поточний рівень безпеки за рахунок зменшення у 1,76 разів кількості реалізації гібридних загроз, що забезпечує зменшення збитків у 1,65 рази та збільшення часу вибору засобів протистояння за рахунок скорочення на 38 % часу для ідентифікації загрози в онлайн режимі

Біографії авторів

Oleksandr Milov, Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця пр. Науки, 9-А, м. Харків, Україна, 61166

Кандидат технічних наук, професор

Кафедра кібербезпеки та інформаційних технологій

Andrii Hrebeniuk, Дніпропетровський державний університет внутрішніх справ пр. Гагаріна, 26, м. Дніпро, Україна, 49005

Кандидат технічних наук

Кафедра економічної та інформаційної безпеки

Andrii Nalyvaiko, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Кандидат технічних наук, доцент, провідний науковий співробітник

Центр воєнно-стратегічних досліджень

Elena Nyemkova, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра безпеки інформаційних технологій

Ivan Opirskyy, Національний університет «Львівська політехніка» вул. С. Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Доктор технічних наук

Кафедра захисту інформації

Igor Pasko, Науково-дослідний центр ракетних військ і артилерії вул. Герасима Кондратьєва, 165, м. Суми, Україна, 40021

Кандидат технічних наук, старший науковий співробітник

Khazail Rzayev, Азербайджанський державний університет нафти і промисловості пр. Азадлиг, 20, м. Баку, Азербайджан, AZ1010

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних технологій і програмування

Anatolii Salii, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлотський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Кандидат військових наук, доцент, заступник начальника інституту

Інститут авіації та протиповітряної оборони

Uliia Synytsina, Дніпропетровский, 26, м. Дніпро, Україна, 49005 ул. Сумська, 77/79, г. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук

Кафедра економічної та інформаційної безпеки

Olha Soloviova, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба ул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук

Кафедра інформаційних технологій

Посилання

  1. Riley, M., Elgin, B., Lawrence, D., Matlack, C. (2014). Missed alarms and 40 million stolen credit card numbers: How target blew it. Bloomberg. Available at: http://www.bloomberg.com/news/articles/2014-03-13/target-missed-warnings-in-epic-hack-of-credit-card-data
  2. M-trends 2016. Mandaint: A FireEye Company. Available at: https://www.fireeye.com/content/dam/fireeye-www/current-threats/pdfs/rpt-mtrends-2016.pdf
  3. Jajodia, S., Noel, S. (2010). Advanced cyber attack modeling analysis and visualization. Final Technical Report. Available at: https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a516716.pdf
  4. Qin, X., Lee, W. (2004). Attack Plan Recognition and Prediction Using Causal Networks. 20th Annual Computer Security Applications Conference. doi: https://doi.org/10.1109/csac.2004.7
  5. Xie, P., Li, J. H., Ou, X., Liu, P., Levy, R. (2010). Using Bayesian networks for cyber security analysis. 2010 IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems & Networks (DSN). doi: https://doi.org/10.1109/dsn.2010.5544924
  6. Fava, D. S., Byers, S. R., Yang, S. J. (2008). Projecting Cyberattacks Through Variable-Length Markov Models. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 3 (3), 359–369. doi: https://doi.org/10.1109/tifs.2008.924605
  7. Stotz, A., Sudit, M. (2007). Information fusion engine for real-time decision-making (INFERD): A perceptual system for cyber attack tracking. 2007 10th International Conference on Information Fusion. doi: https://doi.org/10.1109/icif.2007.4408113
  8. Wang, B., Cai, J., Zhang, S., Li, J. (2010). A network security assessment model based on attack-defense game theory. 2010 International Conference on Computer Application and System Modeling (ICCASM 2010). doi: https://doi.org/10.1109/iccasm.2010.5620536
  9. Grunewald, D., Lutzenberger, M., Chinnow, J., Bye, R., Bsufka, K., Albayrak, S. (2011). Agent-based network security simulation. In Proceedings of The 10th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 3, 1325–1326. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.387.1315&rep=rep1&type=pdf
  10. Moskal, S., Wheeler, B., Kreider, D., Kuhl, M. E., Yang, S. J. (2014). Context Model Fusion for Multistage Network Attack Simulation. 2014 IEEE Military Communications Conference. doi: https://doi.org/10.1109/milcom.2014.32
  11. Moskal, S., Kreider, D., Hays, L., Wheeler, B., Yang, S. J., Kuhl, M. (2013). Simulating attack behaviors in enterprise networks. 2013 IEEE Conference on Communications and Network Security (CNS). doi: https://doi.org/10.1109/cns.2013.6682726
  12. Sheyner, O., Haines, J., Jha, S., Lippmann, R., Wing, J. M. (2002). Automated generation and analysis of attack graphs. Proceedings 2002 IEEE Symposium on Security and Privacy. doi: https://doi.org/10.1109/secpri.2002.1004377
  13. Jha, S., Sheyner, O., Wing, J. (2002). Two formal analyses of attack graphs. Proceedings 15th IEEE Computer Security Foundations Workshop. CSFW-15. doi: https://doi.org/10.1109/csfw.2002.1021806
  14. Moskal, S. F. (2016). Knowledge-based Decision Making for Simulating Cyber Attack Behaviors. Rochester Institute of Technology.
  15. Kotenko, I., Man’kov, E. (2003). Experiments with Simulation of Attacks against Computer Networks. Computer Network Security, 183–194. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-45215-7_15
  16. Kotenko, I. (2005). Agent-based modeling and simulation of cyber-warfare between malefactors and security agents in internet. Proceedings 19th European Conference on Modelling and Simulation.
  17. Kotenko, I. (2010). Agent-Based Modeling and Simulation of Network Infrastructure Cyber-Attacks and Cooperative Defense Mechanisms. Discrete Event Simulations. doi: https://doi.org/10.5772/46961
  18. Kotenko, I., Doynikova, E. (2014). Security Assessment of Computer Networks Based on Attack Graphs and Security Events. Lecture Notes in Computer Science, 462–471. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-55032-4_47
  19. Kotenko, I., Doynikova, E. (2015). The CAPEC based generator of attack scenarios for network security evaluation. 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). doi: https://doi.org/10.1109/idaacs.2015.7340774
  20. Milov, O., Kostyak, M., Milevsky, S., Pogasiy, S. (2019). Methods for modeling agent behavior in information and communication systems. Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal, 6 (58), 63–70. doi: https://doi.org/10.26906/sunz.2019.6.063
  21. Yevseiev, S., Milov, O., Milevskyi, S., Voitko, O., Kasianenko, M., Melenti, Y. et. al. (2020). Development and analysis of game-theoretical models of security systems agents interaction. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (104)), 15–29. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.201418
  22. Yevseiev, S., Karpinski, M., Shmatko, O., Romashchenko, N., Gancarczyk, T., Falat, P. (2019). Methodology of the cyber security threats risk assessment based on the fuzzy-multiple approach. 19th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM2019, Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing. doi: https://doi.org/10.5593/sgem2019/2.1/s07.057
  23. Yevseiev, S., Aleksiyev, V., Balakireva, S., Peleshok, Y., Milov, O., Petrov, O. et. al. (2019). Development of a methodology for building an information security system in the corporate research and education system in the context of university autonomy. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (99)), 49–63. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169527
  24. Yevseiev, S., Ponomarenko, V., Ponomarenko, V., Rayevnyeva, O., Rayevnyeva, O. (2017). Assessment of functional efficiency of a corporate scientific­educational network based on the comprehensive indicators of quality of service. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (2 (90)), 4–15. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.118329
  25. Sun, R. (2007). The importance of cognitive architectures: an analysis based on CLARION. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 19 (2), 159–193. doi: https://doi.org/10.1080/09528130701191560
  26. Gilbert, N. (2004). Agent-based social simulation: dealing with complexity. Available at: http://wiki.commres.org/pds/AgentBasedModeling/AbssDealingWithComplexity.pdf
  27. Carley, K. M., Prietula, M. J., Lin, Z. (1998). Design versus cognition: The interaction of agent cognition and organizational design on organizational performance. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 1 (3). Available at: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/1/3/4.html
  28. Helbing, D., Balietti, S. (2011). How to do agent-based simulations in the future: From modeling social mechanisms to emergent phenomena and interactive systems design. Santa Fe Institute. Available at: https://sfi-edu.s3.amazonaws.com/sfi-edu/production/uploads/sfi-com/dev/uploads/filer/bf/ee/bfee7621-d34e-438c-ae9a-cbe9346b7d85/11-06-024.pdf
  29. Axelrod, R., Tesfatsion, L. (2006). Appendix A A Guide for Newcomers to Agent-Based Modeling in the Social Sciences. Handbook of Computational Economics, 1647–1659. doi: https://doi.org/10.1016/s1574-0021(05)02044-7
  30. Nilsson, N. J. (1977). A production system for automatic deduction. Technical Note 148. Available at: http://www.sri.com/sites/default/files/uploads/publications/pdf/743.pdf
  31. Chao, Y. R. (1968). Language and Symbolic Systems. Journal of the American Oriental Society, 88 (2), 386. doi: https://doi.org/10.2307/597363
  32. Ishida, T. (1994). Parallel, Distributed and Multiagent Production Systems. Lecture Notes in Computer Science. doi: https://doi.org/10.1007/3-540-58698-9
  33. Georgeff, M., Pell, B., Pollack, M., Tambe, M., Wooldridge, M. (1999). The Belief-Desire-Intention Model of Agency. Lecture Notes in Computer Science, 1–10. doi: https://doi.org/10.1007/3-540-49057-4_1
  34. Bordini, R. H., Hbner, J. F., Wooldridge, M. (2007). Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak usingJason. Wiley Series in Agent Technology. doi: https://doi.org/10.1002/9780470061848
  35. Dignum, F., Kinny, D., Sonenberg, L. (2002). From desires, obligations and norms to goals. Cognitive Science Quarterly, 2 (3-4), 407–430. Available at: https://dspace.library.uu.nl/bitstream/handle/1874/19827/dignum_02_from.pdf?sequence=1
  36. Cohen, P. R., Levesque, H. J. (1990). Intention is choice with commitment. Artificial Intelligence, 42 (2-3), 213–261. doi: https://doi.org/10.1016/0004-3702(90)90055-5
  37. Adam, C., Gaudou, B. (2016). BDI agents in social simulations: a survey. The Knowledge Engineering Review, 31 (3), 207–238. doi: https://doi.org/10.1017/s0269888916000096
  38. Pereira, D., Oliveira, E., Moreira, N., Sarmento, L. (2005). Towards an Architecture for Emotional BDI Agents. 2005 Purtuguese Conference on Artificial Intelligence. doi: https://doi.org/10.1109/epia.2005.341262
  39. Jiang, H., Vidal, J. M. (2006). From rational to emotional agents. In: Proceedings of the AAAI Workshop on Cognitive Modeling and Agent-based Social Simulation. Available at: http://jmvidal.cse.sc.edu/papers/jiang06b.pdf
  40. Kennedy, W. G. (2011). Modelling Human Behaviour in Agent-Based Models. Agent-Based Models of Geographical Systems, 167–179. doi: https://doi.org/10.1007/978-90-481-8927-4_9
  41. Kollingbaum, M. J. (2005). Norm-Governed Practical Reasoning Agents. University of Aberdeen. Available at: https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/4122560/10.1.1.140.9830.pdf?response-content-disposition=inline%3B+filename%3DNorm_governed_practical_reasoning_agents.pdf&Expires=1607609016&Signature=P7DWElEw3dWe3euGRJ8xm-3qVPj2zdQlNaUGqdC5RtoBYy~8r4ZTUf9iS-TyX7bnpLguKyGqdiuR964YWWpct8VTqzbUcbtfgjEJUy7LQqO4LnE7o3Gi9Jk48GGZZJJ1WTls4rdcJxbEIuV36edq~LW9NiKb1tVynLylL7EaJHuE3HixkysL26g37vixaHuysBefxcgtXmmLNB3JDs0GR-7lqn0c70LRzedugOdTGAAfbpcWIrsMEhG8jp39S4XUxjTgdU4czRuQOaBOcsRsoR8MPAL27CTg~2tvp9rBSXOu1SWurL4AgRxohSleQI0i9bt5~VZtwDtvm3u0gwTwwg__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA
  42. Dignum, F. (1999). Autonomous agents with norms. Artificial Intelligence and Law, 7, 69–79. doi: http://doi.org/10.1023/A:1008315530323
  43. Castelfranchi, C., Dignum, F., Jonker, C. M., Treur, J. (2000). Deliberative Normative Agents: Principles and Architecture. Lecture Notes in Computer Science, 364–378. doi: https://doi.org/10.1007/10719619_27
  44. Conte, R., Castelfranchi, C. (1995). Cognitive and Social Action. Taylor & Francis, 224. doi: https://doi.org/10.4324/9780203783221
  45. Sun, R. (2009). Cognitive Architectures and Multi-agent Social Simulation. Lecture Notes in Computer Science, 7–21. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-03339-1_2
  46. Card, S. K. (Ed.) (1983). The Psychology of Human-Computer Interaction. CRC Press, 488. doi: https://doi.org/10.1201/9780203736166
  47. Byrne, M. (2007). Cognitive Architecture. Human Factors and Ergonomics, 93–113. doi: https://doi.org/10.1201/9781410615862.ch5
  48. Sun, R., Peterson, T., Sessions, C. (2002). Beyond Simple Rule Extraction: Acquiring Planning Knowledge from Neural Networks. Neural Nets WIRN Vietri-01, 288–300. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-0219-9_32
  49. Laird, J. E., Newell, A., Rosenbloom, P. S. (1987). SOAR: An architecture for general intelligence. Artificial Intelligence, 33 (1), 1–64. doi: https://doi.org/10.1016/0004-3702(87)90050-6
  50. Laird, J. E. (2012). The SOAR Cognitive Architecture. MIT Press. doi: https://doi.org/10.7551/mitpress/7688.001.0001
  51. Laird, J. E. (2012). The SOAR cognitive architecture. AISB Quarterly, 134, 1–4. Available at: https://pdfs.semanticscholar.org/a065/0855634a156db81a01dcdceff931e9f1ac04.pdf
  52. Wooldridge, M., Jennings, N. R. (1995). Agent theories, architectures, and languages: A survey. Intelligent Agents, 1–39. doi: https://doi.org/10.1007/3-540-58855-8_1
  53. Dolan, P., Hallsworth, M., Halpern, D., King, D., Metcalfe, R., Vlaev, I. (2012). Influencing behaviour: The mindspace way. Journal of Economic Psychology, 33 (1), 264–277. doi: https://doi.org/10.1016/j.joep.2011.10.009
  54. Adam, C. (2007). Emotions: from psychological theories to logical formalization and implementation in a BDI agent. Institut de Recherche en Informatique de Toulouse. Available at: https://oatao.univ-toulouse.fr/7612/1/adam.pdf
  55. Steunebrink, B. R., Dastani, M., Meyer, J.-J. C. (2010). Emotions to control agent deliberation. AAMAS '10: Proceedings of the 9th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 1 (1), 973–980. Available at: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1838206.1838337
  56. Shmatko, O., Balakireva, S., Vlasov, A., Zagorodna, N., Korol, O., Milov, O. et. al. (2020). Development of methodological foundations for designing a classifier of threats to cyberphysical systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (105)), 6–19. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.205702
  57. Milov, O., Yevseiev, S., Aleksiyev, V., Berdnik, P., Voitko, O., Dyptan, V. et. al. (2019). Development of the interacting agents behavior scenario in the cyber security system. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (101)), 46–57. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.181047
  58. Milov, O., Yevseiev, S., Ivanchenko, Y., Milevskyi, S., Nesterov, O., Puchkov, O. et. al. (2019). Development of the model of the antagonistic agents behavior under a cyber conflict. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (100)), 6–19. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.175978
  59. Yevseiev, S., Korol, O., Kots, H. (2017). Construction of hybrid security systems based on the crypto-code structures and flawed codes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (88)), 4–21. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108461
  60. Yevseiev, S., Hryhorii, K., Liekariev, Y. (2016). Developing of multi-factor authentication method based on niederreiter-mceliece modified crypto-code system. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (84)), 11–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.86175
  61. Yevseiev, S., Tsyhanenko, O., Ivanchenko, S., Aleksiyev, V., Verheles, D., Volkov, S. et. al. (2018). Practical implementation of the Niederreiter modified crypto­code system on truncated elliptic codes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (96)), 24–31. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.150903

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-12-31

Як цитувати

Milov, O., Hrebeniuk, A., Nalyvaiko, A., Nyemkova, E., Opirskyy, I., Pasko, I., Rzayev, K., Salii, A., Synytsina, U., & Soloviova, O. (2020). Розробка просторово-часової структури методології моделювання поведінки антагоністичних агентів системи безпеки. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(2 (108), 30–52. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.218660

Номер

Том 6 № 2 (108) (2020): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Oleksandr Milov, Andrii Hrebeniuk, Andrii Nalyvaiko, Elena Nyemkova, Ivan Opirskyy, Igor Pasko, Khazail Rzayev, Anatolii Salii, Uliia Synytsina, Olha Soloviova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.