Архітектурно-криптографічна модель управління системами спеціальних користувачів з інтелектуальною адаптацією доступу

Анотація

У статті наведено архітектурно-криптографічну модель управління системами спеціальних користувачів, орієнтовану на підвищення рівня захисту та стійкості сучасних мультидоменних кіберінфраструктур. Метою статті є розроблення архітектурно-криптографічної моделі системи керування спеціальними користувачами, що поєднує механізми симетричного шифрування стандарту шифрування даних і вдосконаленого стандарту шифрування з інтелектуальними методами адаптації політик доступу на основі аналізу поведінки користувачів.

Методи дослідження. У дослідженні використано методи системного аналізу та архітектурного моделювання для формалізації системи керування спеціальними користувачами відповідно до принципів концепції нульової довіри. Криптографічну складову оцінено за допомогою порівняльного аналізу симетричних алгоритмів шифрування з урахуванням вимог сучасних інформаційних середовищ. Новизна методичного підходу полягає у застосуванні методів машинного навчання для побудови динамічних поведінкових профілів спеціальних користувачів та інтелектуального оцінювання ризиків доступу в реальному часі. Отримані результати використано для адаптивного коригування політик доступу, ефективність якого підтверджено шляхом аналітичного узагальнення результатів моделювання типових сценаріїв функціонування системи.

Отримані результати дослідження. У результаті дослідження розроблено архітектурно-криптографічну модель керування спеціальними користувачами, що поєднує симетричні механізми шифрування з адаптивними політиками доступу відповідно до принципів концепції нульової довіри. Моделювання показало, що застосування методів машинного навчання для формування поведінкових профілів дозволяє знизити ймовірність несанкціонованого використання привілеїв у середньому на 35–45 % порівняно зі статичними моделями контролю доступу. При цьому адаптивне оцінювання ризиків у реальному часі забезпечує коригування рівнів доступу з середнім часом реакції до 200‑300 мс, що є прийнятним для критичних інформаційних систем. У сценаріях аномальної поведінки інтегрований інтелектуальний механізм зменшує рівень операційного ризику доступу в 1,4–1,6 рази без суттєвого впливу на продуктивність системи.

Елементи наукової новизни. Уперше запропоновано архітектурно-криптографічну модель керування спеціальними користувачами, що інтегрує симетричні механізми криптографічного захисту з інтелектуальними методами машинного навчання для динамічної адаптації політик доступу відповідно до принципів концепції нульової довіри. Набуло подальшого розвитку використання методів машинного навчання у сфері керування привілейованим доступом шляхом формування поведінкових профілів користувачів і оцінювання ризиків доступу в реальному часі, що забезпечує адаптивне коригування рівнів привілеїв залежно від контексту взаємодії з ресурсами. Удосконалено підхід до поєднання криптографічних і поведінкових механізмів захисту, який дозволяє знизити ймовірність зловживання привілеями без суттєвого зростання обчислювальних витрат та втрат продуктивності системи.

Теоретична й практична значущість викладеного у статті. Теоретична значущість викладених у статті результатів полягає в розвитку підходів до побудови систем керування спеціальними користувачами шляхом поєднання криптографічних механізмів захисту з інтелектуальними методами адаптації політик доступу. Запропонована архітектурно-криптографічна модель інтегрує алгоритми блокового шифрування стандарту шифрування даних та вдосконаленого стандарту шифрування даних з методами машинного навчання, що забезпечує динамічне реагування системи на зміну контексту користувацької активності та рівня ризику доступу. Такий підхід розширює наукові уявлення про можливості переходу від статичних моделей контролю доступу до адаптивних механізмів керування привілеями в умовах концепції нульової довіри. Практична значущість дослідження визначається можливістю використання розробленої моделі під час проєктування та модернізації захищених інформаційних систем у гетерогенних кіберінфраструктурах, зокрема в середовищах інтернету речей, системах диспетчерського керування та збору даних, а також у державних і корпоративних центрах оброблення даних. Запропонована архітектура враховує обмеження промислових протоколів обміну даними та різнорідність каналів зв’язку, що забезпечує її практичну придатність у реальних умовах експлуатації. Застосування методів машинного навчання для формування поведінкових профілів спеціальних користувачів дозволяє виявляти аномальні дії на ранніх етапах та адаптивно коригувати рівні доступу. Проведений порівняльний аналіз продуктивності криптографічних механізмів підтверджує, що запропонований підхід забезпечує підвищення рівня безпеки без критичного впливу на затримки автентифікації в режимі реального часу.