Розробка методики рівня захищеності інформаційного простору соціальних мереж з врахуванням взаємовідносин користувачів

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252135

Ключові слова:

соціальна мережа, взаємовідносини користувачів, система захисту, нелінійність диференціальні рівняння, методика

Анотація

Досліджено лінійні та динамічні моделі системи захисту інформації в соціальних мережах з врахуванням взаємовідносин між користувачами, а також проведено аналіз стійкості системи захисту.

Існує практичний інтерес дослідження поведінки системи захисту соціальних мереж від параметрів взаємодії користувачів. Розглянуто динамічні системи захисту інформації в соціальних мережах у математичному розумінні цього терміну. Під динамічною системою розуміють будь-який об’єкт або процес, для якого однозначно визначено поняття стану як сукупності деяких величин в даний момент часу і заданий закон, який описує зміну (еволюцію) початкового стану з плином часу.

Мережа соціальних взаємодій складається із сукупності соціальних користувачів і набору зв'язків між ними. Як соціальні користувачі можуть виступати індивіди, соціальні групи, організації, міста, країни. Під зв'язками розуміються не тільки комунікаційні взаємодії між користувачами, а й зв'язки з обміну різними ресурсами і діяльністю, включаючи конфліктні відносини.

В результаті досліджень встановлено, що системи захисту соціальної мережі нелінійні. Теоретичне дослідження динамічної поведінки реального об’єкта вимагає створення його математичної моделі. Процедура розробки моделі полягає в складанні математичних рівнянь на основі фізичних законів. Вказані закони сформульовані на мові диференціальних рівнянь.

Визначено фазові портрети системи захисту даних в програмі MatLab/Multisim, які вказують на стійкість системи захисту в робочому діапазоні параметрів навіть при максимальному значенні впливів.

Таким чином, досліджено вплив параметрів взаємодії користувачів на параметри системи захисту соціальної мережі. Таке дослідження корисне та важливе з точки зору захисту інформації в мережі, оскільки параметри взаємодії користувачів значно впливають, до 100 %, на показник захисту

Біографії авторів

Володимир Миколайович Ахрамович, Державний університет телекомунікацій

Доктор технічних наук, старший науковий співробітник, професор

Кафедра систем інформаційного та кібернетичного захисту

Герман Вікторович Shukli, Державний університет телекомунікацій

Кандидат технічних наук, доцент, завідувач кафедри

Кафедра систем інформаційного та кібернетичного захисту

Юрій Володимирович Пепа, Державний університет телекомунікацій

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра систем інформаційного та кібернетичного захисту

Тетяна Михайлівна Мужанова, Державний університет телекомунікацій

Кандидат наук з державного управління, доцент

Кафедра управління інформаційною та кібернетичною безпекою

Сергій Анатолійович Зозуля, Державний університет телекомунікацій

Аспірант

Кафедра систем інформаційного та кібернетичного захисту

Посилання

  1. Newcomb, T. M. (1953). An approach to the study of communicative acts. Psychological Review, 60 (6), 393–404. doi: https://doi.org/10.1037/h0063098
  2. Cartwright, D., Harary, F. (1956). Structural balance: a generalization of Heider's theory. Psychological Review, 63 (5), 277–293. doi: https://doi.org/10.1037/h0046049
  3. Glaser, W. A. (1959). Job Mobility between Government and other Social Structures. Political Research, Organization and Design, 3 (3), 20–23. doi: https://doi.org/10.1177/000276425900300307
  4. Bavelas, A. (1950). Communication Patterns in Task‐Oriented Groups. The Journal of the Acoustical Society of America, 22 (6), 725–730. doi: https://doi.org/10.1121/1.1906679
  5. Festinger, L. (1954). A Theory of Social Comparison Processes. Human Relations, 7 (2), 117–140. doi: https://doi.org/10.1177/001872675400700202
  6. Radcliffe-Brown, A. R. (1935). On the Concept of Function in Social Science. American Anthropologist, 37 (3), 394–402. doi: https://doi.org/10.1525/aa.1935.37.3.02a00030
  7. Heider, F. (1946). Attitudes and Cognitive Organization. The Journal of Psychology, 21 (1), 107–112. doi: https://doi.org/10.1080/00223980.1946.9917275
  8. Berkman, L. (2020). The Intelligent Control System for infocommunication networks. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8 (5), 1920–1925. doi: https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/73852020
  9. Semenov, S., Weilin, C. (2020). Testing process for penetration into computer systems mathematical model modification. Advanced Information Systems, 4 (3), 133–138. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.3.19
  10. Semenov, S., Weilin, C., Zhang, L., Bulba, S. (2021). Automated penetration testing method using deep machine learning technology. Advanced Information Systems, 5 (3), 119–127. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.3.16
  11. Cherneva, G., Khalimov, P. (2021). Mutation testing of access control policies. Advanced Information Systems, 5 (1), 118–122. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.1.17
  12. Liqiang, Z., Weiling, C., Rabčan, J., Davydov, V., Miroshnichenko, N. (2021). Analysis and comparative studies of software penetration testing methods. Advanced Information Systems, 5 (2), 136–140. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.2.20
  13. Mashkov, V. A., Barabash, O. V. (1998). Self-checking and self-diagnosis of module systems on the principle of walking diagnostic kernel. Engineering Simulation. Amsterdam: OPA, 15 (1), 43–51.
  14. Radkevych, O. P. (2012). Konfidentsiynist personalnoi informatsiyi v sotsialnykh merezhakh. Visnyk Vyshchoi rady yustytsiyi, 3 (11), 215–224.
  15. Laptiev, O., Shuklin, G., Savchenko, V., Barabash, O., Musienko, A., Haidur, H. (2019). The Method of Hidden Transmitters Detection based on the Differential Transformation Model. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering (IJATCSE), 8 (6), 2840–2846. doi: https://doi.org/10.30534/ijatcse/2019/26862019
  16. Podobnik, V., Lovrek, I. (2015). Implicit Social Networking: Discovery of Hidden Relationships, Roles and Communities among Consumers. Procedia Computer Science, 60, 583–592. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.185
  17. Farseev, A., Nie, L., Akbari, M., Chua, T.-S. (2015). Harvesting Multiple Sources for User Profile Learning. Proceedings of the 5th ACM on International Conference on Multimedia Retrieval. doi: https://doi.org/10.1145/2671188.2749381
  18. Chorley, M. J., Whitaker, R. M., Allen, S. M. (2015). Personality and location-based social networks. Computers in Human Behavior, 46, 45–56. doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.12.038
  19. Wilson, C., Sala, A., Puttaswamy, K. P. N., Zhao, B. Y. (2012). Beyond Social Graphs. ACM Transactions on the Web, 6 (4), 1–31. doi: https://doi.org/10.1145/2382616.2382620
  20. Souri, A., Nourozi, M., Rahmani, A. M., Jafari Navimipour, N. (2019). A model checking approach for user relationship management in the social network. Kybernetes, 48 (3), 407–423. doi: https://doi.org/10.1108/k-02-2018-0092
  21. Grevtsov, V. E. (2010). Razvitie sotsial'nyh svyazey i otnosheniy v virtual'nyh soobschestvah. Sotsiosfera, 1, 59–61.
  22. Kaltenbrunner, A., Scellato, S., Volkovich, Y., Laniado, D., Currie, D., Jutemar, E. J., Mascolo, C. (2012). Far from the eyes, close on the web. Proceedings of the 2012 ACM Workshop on Workshop on Online Social Networks - WOSN ’12. doi: https://doi.org/10.1145/2342549.2342555
  23. Akhramovych V. M. (2019). Model of Mutual Relationship of Users in Social Networks. Modern Information Security, 3, 42–50. doi: https://doi.org/10.31673/2409-7292.2019.034250
  24. Asim, Y., Malik, A. K., Raza, B., Shahid, A. R. (2019). A trust model for analysis of trust, influence and their relationship in social network communities. Telematics and Informatics, 36, 94–116. doi: https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.11.008
  25. Bouffard, S., Giglio, D., Zheng, Z. (2021). Social Media and Romantic Relationship: Excessive Social Media Use Leads to Relationship Conflicts, Negative Outcomes, and Addiction via Mediated Pathways. Social Science Computer Review, 089443932110135. doi: https://doi.org/10.1177/08944393211013566
  26. Meleshko, Y. (2018). Method of collaborative filtration based on associative networks of users similarity. Advanced Information Systems, 2 (4), 55–59. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.4.09
  27. Barabash, O., Lukova-Chuiko, N., Sobchuk, V., Musienko, A. (2018). Application of Petri Networks for Support of Functional Stability of Information Systems. 2018 IEEE First International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC). doi: https://doi.org/10.1109/saic.2018.8516747
  28. Akhramovich, V., Hrebennikov, A., Tsarenko, B., Stefurak, O. (2021). Method of calculating the protection of personal data from the reputation of users. Sciences of Europe, 80, 23–31. doi: https://doi.org/10.24412/3162-2364-2021-80-1-23-31
  29. Laptiev, O., Savchenko, V., Kotenko, A., Akhramovych, V., Samosyuk, V., Shuklin, G., Biehun, A. (2021). Method of Determining Trust and Protection of Personal Data in Social Networks. International Journal of Communication Networks and Information Security (IJCNIS), 13 (1), 15–21. Available at: https://www.ijcnis.org/index.php/ijcnis/article/view/4882
  30. Mahmoudi, A., Yaakub, M. R., Bakar, A. A. (2019). The Relationship between Online Social Network Ties and User Attributes. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13 (3), 1–15. doi: https://doi.org/10.1145/3314204
  31. Mahmoudi, A., Yaakub, M. R., Abu Bakar, A. (2018). New time-based model to identify the influential users in online social networks. Data Technologies and Applications, 52 (2), 278–290. doi: https://doi.org/10.1108/dta-08-2017-0056
  32. Meleshko, Y., Drieiev, O., Drieieva, H. (2020). Method of identification bot profiles based on neural networks in recommendation systems. Advanced Information Systems, 4 (2), 24–28. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.05

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-02-28

Як цитувати

Ахрамович, В. М., Shukli Г. В., Пепа, Ю. В., Мужанова, Т. М., & Зозуля, С. А. (2022). Розробка методики рівня захищеності інформаційного простору соціальних мереж з врахуванням взаємовідносин користувачів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(9(115), 63–74. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252135

Номер

Том 1 № 9(115) (2022): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Volodymyr Akhramovych, German Shuklin, Yuriy Pepa, Tetiana Muzhanova, Serhii Zozulia

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.