Szybka informatyzacja życia publicznego spowodowała gwałtowny wzrost liczby i złożoności cyberataków, które powodują znaczne straty materialne i reputacyjne zarówno dla osób fizycznych, jak i dużych organizacji. Cyberprzestępcy stopniowo udoskonalają swoje metody ataku, zwłaszcza poprzez wykorzystanie nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Tendencja ta stanowi zwiększone zagrożenie dla integralności systemów informatycznych i bezpieczeństwa danych wrażliwych. W związku z tym istnieje pilna potrzeba szybkiej identyfikacji wpływu dominujących czynników na poziom bezpieczeństwa systemów ochrony informacji. Aby skutecznie rozwiązać ten problem, w niniejszym badaniu analizuje się łączny wpływ kluczowych pojęć na rozmywą mapę poznawczą poprzez zastosowanie ram dynamicznej algebry przyczynowej. Dynamika procesu w tym przypadku jest kształtowana przez wprowadzenie czasu nominalnego, co umożliwia określenie punktu stabilizacji procesu oraz analizę wpływu pojęć kontrolujących na cel w określonych momentach. Oprócz macierzy sąsiedztwa, która definiuje rozpatrywaną mapę poznawczą, model obejmuje trzy podstawowe parametry wektorowe: wektor stanu wierzchołka reprezentujący aktywność węzła; wektor wpływu wejściowego inicjujący proces aktywacji; oraz wektor progowy, który odfiltrowuje nieistotne efekty i pozostaje niezmienny w czasie. Na podstawie wszystkich aktywowanych ścieżek obliczane są pośrednie oddziaływania elementów koncepcyjnych na poziom bezpieczeństwa informacji systemu. Analiza uzyskanych wyników ma na celu zapewnienie niezawodnego i stabilnego działania systemu bezpieczeństwa. Ponadto przyczyni się ona do opracowania skutecznej strategii zapobiegania cyberatakom.
Bibliografia
[1] Atkin, R. (1974). Mathematical structure in human affairs. Heinemann.
[2] Atkin, R. H. (1977). Combinatorial Connectivities in Social Systems: An Application of Simplicial Complex Structures to the Study of Large Organizations. Birkhäuser Basel. https://doi.org/10.1007/978-3-0348-5750-5
[3] Barcelo, H., Kramer, X., Laubenbacher, R., & Weaver, C. (2001). Foundations of a Connectivity Theory for Simplicial Complexes. Advances in Applied Mathematics, 26(2), 97–128. https://doi.org/10.1006/aama.2000.0710
[4] Bhuiyan, M. R. I., Ullah, M. W., Ahmed, S., Bhuyan, M. K., Sultana, T., & Amin, A. (2024). Information Security for An Information Society for Accessing Secured Information: A PRISMA Based Systematic Review. International Journal of Religion, 5(11), 932–946. https://doi.org/10.61707/frfnr583
[5] Gebremeskel, B. K., Jonathan, G. M., & Yalew, S. D. (2023). Information Security Challenges During Digital Transformation. Procedia Computer Science, 219, 44–51. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.262
[6] Hariyanti, E., Djunaidy, A., & Siahaan, D. (2021). Information security vulnerability prediction based on business process model using machine learning approach. Computers & Security, 110, 102422. https://doi.org/10.1016/j.cose.2021.102422
[7] Jian Ying Zhang, Zhi-Qiang Liu, & Sanming Zhou. (2003). Quotient FCMs—A decomposition theory for fuzzy cognitive maps. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 11(5), 593–604. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2003.817836
[8] Jiang, B., & Omer, I. (2007). Spatial Topology and its Structural Analysis based on the Concept of Simplicial Complex. Transactions in GIS, 11(6), 943–960. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2007.01073.x
[9] Kim, Y., & Kim, B. (2021). The Effective Factors on Continuity of Corporate Information Security Management: Based on TOE Framework. Information, 12(11), 446. https://doi.org/10.3390/info12110446
[10] Liu, Z.-Q., & Zhang, J. Y. (2003). Interrogating the structure of fuzzy cognitive maps. Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications, 7(3), 148–153. https://doi.org/10.1007/s00500-002-0202-x
[11] Raj, U., Banerjee, A., Ray, S., & Bhattacharya, S. (2024). Structure of higher-order interactions in social-ecological networks through Q-analysis of their neighbourhood and clique complex. PLOS ONE, 19(8), e0306409. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0306409
[12] Riihimäki, H. (2023). Simplicial q-connectivity of directed graphs with applications to network analysis. SIAM Journal on Mathematics of Data Science, 5(3), 800–828. https://doi.org/10.1137/22M1480021
[13] Salagrama, S. (2021). An Effective Design of Model for Information Security Requirement Assessment. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 12(10). https://doi.org/10.14569/IJACSA.2021.0121001
[14] Saliieva, O., & Yaremchuk, Y. (2024). Investigation of changes in the level of network security based on a cognitive approach. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 14(4), 82–85. https://doi.org/10.35784/iapgos.6719
[15] Saliіeva, O., & Yaremchuk, Y. (2020). Determining the level of security of the information security system based on cognitive modeling. Ukrainian Scientific Journal of Information Security, 26(1), 42–49. https://doi.org/10.18372/2225-5036.26.14669
[16] Shiau, W.-L., Wang, X., & Zheng, F. (2023). What are the trend and core knowledge of information security? A citation and co-citation analysis. Information & Management, 60(3), 103774. https://doi.org/10.1016/j.im.2023.103774
