Wielokryterialna optymalizacja konfiguracji systemu ochrony informacji w oparciu o algorytm NSGA-II
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 16 Nr 2 (2026)
-
Ocena wydajności zoptymalizowanego modelu głębokiego uczenia się z Wielowarstwową Techniką Ograniczenia Normy Maksymalnej (MMNR) do klasyfikacji guza mózgu w obrazach wielomodalnych MRI
Mulackal Chandran Binish, Vinu Thomas5-14
-
Wykrywanie udaru na podstawie obrazów TK mózgu i wizualizacja jego objętości
Rithu James, Appukuttan Harsha, Liza Annie Joseph15-21
-
Adaptacyjna filtracja w celu redukcji szumów w sygnałach
Hicham Loumissi, Adil Barra, Najat Messaoudi, Othmane El Badlaoui, Bahloul Bensassi, Hicham Medromi22-25
-
Ocena informacyjnych kryteriów diagnostycznych i biomarkerów ciężkości przebiegu choroby z wykorzystaniem modelu dyskryminacyjnego u pacjentów z COVID-19
Gryhoriy Gradil, Oleg Avrunin, Kateryna Yurko, Natalia Shushlyapina, Yuliia Kalashnyk-Vakulenko, Mariia Shostatska, Aigul Iskakova26-31
-
Wzmacniacze sygnału w systemach łączności optycznej
Nurzhigit Smailov, Nurlybek Turar, Akezhan Sabibolda32-36
-
Analiza systemów łączności podwodnej opartych na hybrydowej technologii Li-Fi
Nurzhigit Smailov, Aizhan Urazgaliyeva, Akezhan Sabibolda37-43
-
Zastosowanie modelu Box-Behnken w badaniach nad systemami automatycznego oświetlenia sterowanymi głosem
Oleksandr Burban, Mykola Polishchuk, Anatolii Tkachuk, Serhii Kostiuchko, Liliia Polishchuk, Valentyna Tkachuk44-49
-
Wykrywanie pól ryżowych na obrazach satelitarnych Sentinel-2 za pomocą modelu EfficientDet
Suvarna Vani Koneru, Kamal Epuri, Bhuvanesh Kakumanu, Ram Dinesh Aduri50-55
-
Modele oceny dokładności i niezawodności systemów nawigacyjnych opartych na żyroskopach światłowodowych
Maral Abulkhanova, Nurzhigit Smailov, Yerlan Tashtay, Gulbakhar Yussupova, Anar Khabay, Beibarys Sekenov, Akezhan Sabibolda56-60
-
Agregacja wielomodalnych strumieni logów i metryk na potrzeby neuronowo-rozmytego wykrywania anomalii w systemach komputerowych
Andrii Mishchenko, Oleksii Shushura, Alona Kolomiiets, Andrii Donets, Olena Kosaruk61-67
-
Statyczna analiza kryminalistyczna metodą wyodrębniania plików z dysków SSD z wykorzystaniem metod NIST i ACPO
Khoirul Anam Dahlan, Anton Yudhana, Herman Yuliansyah68-75
-
Ocena ryzyka bezpieczeństwa w oparciu o logikę rozmytą w bezprzewodowych sieciach czujnikowych przemysłowego IoT
Olena Semenova, Natalia Kryvinska, Olha Voitsekhovska, Andrii Dzhus, Volodymyr Martyniuk76-83
-
Wielokryterialna optymalizacja konfiguracji systemu ochrony informacji w oparciu o algorytm NSGA-II
Valeryi Lakhno, Myroslav Lakhno, Alona Desiatko, Bohdan Bebeshko84-90
-
Metoda strukturalnego kodowania blokowego krotek transformacji obrazów wideo
Volodymyr Barannik, Dmytro Uzlov, Yevhenii Yelisieiev, Valeriy Barannik, Nina Petrukha, Mykhailo Babenko, Dmitry Barannik, Vladyslav Kostromytskyi, Oleh Kompaniiets, Artem Bychenko91-101
-
Analiza wzrostu dokładności prognozowania modelu po normalizacji danych
Vladyslav Pylypenko, Vladyslava Skidan, Antonina Volivach102-106
-
Optymalizacja parametrów dla systemu hiperchaotycznego 4D z wykorzystaniem algorytmu optymalizacyjnego walrus
Karam Adel Abed, Omar Saber Qasim, Saad Fawzi Al-Azzawi107-112
-
Optymalizacja koagulacji żelaza podczas uzdatniania wody z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji
Andrii Safonyk, Ivan Tarhonii, Oleksandr Naumchuk, Vladyslav Danchenkov, Roman Zaichuk113-117
-
Optymalizacja zdolności wytwórczych generatorów rozproszonych z regulowanym statyzmem zintegowanych w izolowanej mikrosieci AC przy wykorzystaniu algorytmów metaheurystycznych w celu zmniejszenia strat sieciowych
Tuan-Ho Le, Tham X. Nguyen, Robert Lis, Muhammad Jamshed Abbass118-125
-
Skład chemiczny, struktura i właściwości elektryczne grubych polikrystalicznych warstw CdZnTeSe
Yaroslav Znamenshchykov, Oleksii Lisovenko, Mykola Khvyshchun, Anatoliy Opanasyuk126-130
-
Uzasadnienie nowej metody rozdzielania materiałów sypkich na separatorze wibro-tarczowym
Mykola Bakum, Serhii Kharchenko, Anatolii Mykhailov, Mykola Krekot, Taras Shchur, Oleg Dzhidzhora131-138
-
Programowa ocena wydajności i prognozowanie aplikacji webowych z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego
Liubov Oleshchenko139-144
-
Analiza porównawcza narzędzi do testów jednostkowych i integracyjnych języka Java: JUnit, TestNg i Spock
Dawid Grabek, Jan Gryta, Mariusz Dzieńkowski145-151
-
Zastosowanie języka UML w procesie tworzenia gier komputerowych
Lyudmila Samchuk, Yuliia Povstiana, Yaroslav Tymoshchuk152-155
-
Projekt cyfrowego asystenta kulinarnego z nowoczesnym generatywnym modelem głosowym AI
Robert Banasiak, Zdzisława Rowińska, Wojciech Szczucki, Dawid Jantosz, Łukasz Rembowski156-161
-
Architektury uczenia głębokiego do rozpoznawania odzieży różnorodnych kategorii jako semantyczny trzon automatycznych systemów wirtualnego przymierzania
Roman Chekhmestruk, Olena Voitsekhovska, Svitlana Kyrylashchuk162-172
-
Model wiedzy „Tagi dotyczące partii i pojemników" w systemie ERP „PlasmIS" z możliwością samodoskonalenia z wykorzystaniem lokalnych modeli llm
Oleh Bisikalo, Valerii Starzhynskyi, Tetiana Molodetska, Nelia Burlaka173-178
-
Paradygmaty wpływu technologii informacyjnych na edukację ekonomiczną
Artem Yurchenko, Inna Kharchenko, Volodymyr Shamonia, Vladyslav Bespalyi, Serhii Bohoslavskyi, Olena Semenikhina179-186
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
-
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
-
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
-
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Artykuł porusza problem wielokryterialnej optymalizacji parametrów konfiguracyjnych systemu ochrony informacji (IPS) w przedsiębiorstwie lub firmie. Problem polega na trudnościach związanych z alokacją ograniczonych zasobów firmy pomiędzy różne elementy systemu bezpieczeństwa informacji (ISS) w sytuacji, gdy występują sprzeczne wymagania dotyczące bezpieczeństwa i wydajności. Aby sprostać temu wyzwaniu, proponuje się połączenie analitycznego modelu oceny ryzyka z algorytmem ewolucyjnym NSGA-II. Efektem tego jest utworzenie trójwymiarowej powierzchni Pareto, która umożliwi decydentowi wybór konfiguracji zabezpieczeń w oparciu o wizualną analizę pięciu wymiarów: niezawodności, wydajności, skalowalności, kosztu i zgodności z przepisami. Pozwoli to wyeliminować subiektywność charakterystyczną dla metod opartych na a priori ustalonych współczynnikach ważenia. W trakcie eksperymentów obliczeniowych zbadano wpływ parametrów algorytmu na tworzenie się zbioru rozwiązań, a fronty Pareto zwizualizowano przy użyciu biblioteki Plotly. Przeanalizowano kompromisy między rozpatrywanymi kryteriami. Uzyskane wyniki potwierdziły skuteczność proponowanego podejścia w wyborze optymalnej konfiguracji systemu zabezpieczeń.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
[1] Abraham, S., & Nair, S. (2018). Comparative analysis and patch optimization using the cyber security analytics framework. The Journal of Defense Modeling and Simulation: Applications, Methodology, Technology, 15(2), 161–180. https://doi.org/10.1177/1548512917705743
[2] Al-Jarrah, O., & Arafat, A. (2014). Network Intrusion Detection System using attack behavior classification. 2014 5th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS), 1–6. https://doi.org/10.1109/IACS.2014.6841978
[3] Al-Kasasbeh, B. (2022). Model of the information security protection subsystem operation and method of optimization of its composition. Egyptian Informatics Journal, 23(3), 511–516. https://doi.org/10.1016/j.eij.2022.05.003
[4] Boranbayev, A., Boranbayev, S., Nurusheva, A., & Yersakhanov, K. (2018). The Modern State and the Further Development Prospects of Information Security in the Republic of Kazakhstan. In S. Latifi (Ed.), Information Technology – New Generations (Vol. 738, pp. 33–38). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77028-4_6
[5] Carcary, M., Doherty, E., & Conway, G. (2019). A framework for managing cybersecurity effectiveness in the digital context. In T. Cruz, & P. Simoes (Eds.), Proceedings of the 18th European Conference on Cyber Warfare and Security, ECCWS 2019 (Vol. 2019, pp. 78-86). (European Conference on Information Warfare and Security, Vol. 2019-July). Curran Associates Inc.
[6] Dreis, Y., Korchenko, O., Brzhevska, Z., Kriuchkova, L., & Nesterova, O. (2024). Model to formation data base of internal parameters for assessing the status of the state secret protection. 3654, 277–289. https://ceur-ws.org/Vol-3654/paper23.pdf
[7] Dreis, Y., Korchenko, O., Sokolov, V., & Skladannyi, P. (2024). Model to formation data base of secondary parameters for assessing status of the state secret protection. 3800, 1–11. https://ceur-ws.org/Vol-3800/paper1.pdf
[8] Ehis, A. T. (2023). Optimization of Security Information and Event Management (SIEM) Infrastructures, and Events Correlation/Regression Analysis for Optimal Cyber Security Posture. Archives of Advanced Engineering Science, 1–10. https://doi.org/10.47852/bonviewAAES32021068
[9] Ekelhart, A., Kiesling, E., Grill, B., Strauss, C., & Stummer, C. (2015). Integrating attacker behavior in IT security analysis: A discrete-event simulation approach. Information Technology and Management, 16(3), 221–233. https://doi.org/10.1007/s10799-015-0232-6
[10] Enayaty-Ahangar, F., Albert, L. A., & DuBois, E. (2021). A survey of optimization models and methods for cyberinfrastructure security. IISE Transactions, 53(2), 182–198. https://doi.org/10.1080/24725854.2020.1781306
[11] Hardy, S., Crete-Nishihata, M., Kleemola, K., Senft, A., Sonne, B., Wiseman, G., Gill, P., & Deibert, R. J. (2014). Targeted Threat Index: Characterizing and quantifying politically-motivated targeted malware (K. Fu, Ed.). USENIX Association.
[12] Jiang, Y., Jeusfeld, M. A., Ding, J., & Sandahl, E. (2023). Model-Based Cybersecurity Analysis: Extending Enterprise Modeling to Critical Infrastructure Cybersecurity. Business & Information Systems Engineering, 65(6), 643–676. https://doi.org/10.1007/s12599-023-00811-0
[13] Kiesling, E., Ekelhart, A., Grill, B., Strauss, C., & Stummer, C. (2016). Selecting security control portfolios: A multi-objective simulation-optimization approach. EURO Journal on Decision Processes, 4(1–2), 85–117. https://doi.org/10.1007/s40070-016-0055-7
[14] Ma, H., Zhang, Y., Sun, S., Liu, T., & Shan, Y. (2023). A comprehensive survey on NSGA-II for multi-objective optimization and applications. Artificial Intelligence Review, 56(12), 15217–15270. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10526-z
[15] Muminov, K., & Rustamova, M. (2024). Solving modern cybersecurity issues, a practical and experimental approach. Engineering Problems and Innovations, 2(4), 18-26. https://doi.org/10.70037/epai.2.4.18-26
[16] Okimoto, T., Ikegai, N., Inoue, K., Okada, H., Ribeiro, T., & Maruyama, H. (2013). Cyber security problem based on Multi-Objective Distributed Constraint Optimization technique. 2013 43rd Annual IEEE/IFIP Conference on Dependable Systems and Networks Workshop (DSN-W), 1–7. https://doi.org/10.1109/DSNW.2013.6615540
[17] Palko, D., Babenko, T., Bigdan, A., Kiktev, N., Hutsol, T., Kuboń, M., Hnatiienko, H., Tabor, S., Gorbovy, O., & Borusiewicz, A. (2023). Cyber Security Risk Modeling in Distributed Information Systems. Applied Sciences, 13(4), 2393. https://doi.org/10.3390/app13042393
[18] Park, J. Y., & Huh, E. N. (2020). A Cost-Optimization Scheme Using Security Vulnerability Measurement for Efficient Security Enhancement. Journal of Information Processing Systems, 16(1), 61–82. https://doi.org/10.3745/JIPS.02.0128
[19] Serra, E., Jajodia, S., Pugliese, A., Rullo, A., & Subrahmanian, V. S. (2015). Pareto-Optimal Adversarial Defense of Enterprise Systems. ACM Transactions on Information and System Security, 17(3), 1–39. https://doi.org/10.1145/2699907
[20] Shelupanov, A., Evsyutin, O., Konev, A., Kostyuchenko, E., Kruchinin, D., & Nikiforov, D. (2019). Information Security Methods—Modern Research Directions. Symmetry, 11(2), 150. https://doi.org/10.3390/sym11020150
[21] Shukla, M., Sarmah, S. P., & Tiwari, M. K. (2023). A multi-objective framework for the identification and optimisation of factors affecting cybersecurity in the Industry 4.0 supply chain. International Journal of Production Research, 61(15), 5266–5281. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2100840
[22] Shulha, O., Yanenkova, I., Kuzub, M., Muda, I., & Nazarenko, V. (2022). Banking Information Resource Cybersecurity System Modeling. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(2), 80. https://doi.org/10.3390/joitmc8020080
[23] Tagarev, N. (2019). A Critical Look at the Metrics for Measuring the Effectiveness of a Cybersecurity System. In Proceedings of International Conference on Application of Information and Communication Technology and Statistics in Economy and Education (ICAICTSEE) (pp. 183-191).
[24] Verma, S., Pant, M., & Snasel, V. (2021). A Comprehensive Review on NSGA-II for Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems. IEEE Access, 9, 57757–57791. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3070634
[25] Wang, L., Jajodia, S., Singhal, A., Cheng, P., & Noel, S. (2014). k-Zero Day Safety: A Network Security Metric for Measuring the Risk of Unknown Vulnerabilities. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 11(1), 30–44. https://doi.org/10.1109/TDSC.2013.24
[26] Yan, D. (2020). A Systems Thinking for Cybersecurity Modeling (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2001.05734
[27] Yin, L., Sun, Y., Wang, Z., Guo, Y., Li, F., & Fang, B. (2018). Security Measurement for Unknown Threats Based on Attack Preferences. Security and Communication Networks, 2018, 1–13. https://doi.org/10.1155/2018/7412627
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 109
Downloads: 84

