Информационное и алгоритмическое обеспечение обработки и анализа нормативных документов в сфере информационной безопасности в автоматизированной информационной системе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной научной статье рассмотрены вопросы, касающиеся разработки информационного и алгоритмического обеспечения процессов предварительной обработки и анализа нормативных документов в области информационной безопасности. Проведен системный анализ предметной области. С позиций системного подхода и структурного анализа рассмотрены процессы обработки и анализа нормативно-технической документации в области информационной безопасности. Выделены группы составляющих подпроцессов работы с нормативными документами. Построен комплекс информационных моделей детализации составляющих функциональных подпроцессов обработки и анализа нормативной документации в предметной области информационной безопасности. Выполнено построение обобщенной информационной модели процессов обработки и анализа нормативных документов по информационной безопасности с целью их актуализации в информационной базе данных с последующей генерацией отчетной документации. Приведено функциональное формализованное описание составляющих подпроцессов идентификации и сбора документов, классификации и систематизации документации, ввода документов в информационную базу данных, актуализации данных по информационной безопасности и генерации отчетной документации для лиц, принимающих решения. Представлено в виде блок-схемы алгоритмическое обеспечение работы пользователя с автоматизированной информационной системой. Предложенные подходы представляют собой динамическую модель информационной поддержки процессов подготовки, выработки, выбора и принятия управляющих решений.

Полный текст

Введение

Важнейшей частью цифровизации общества и применения информационных технологий в современном мире является обеспечение информационной безопасности (ИБ)1. Регламентируемые основы представлены фундаментальными нормативными и законодательными актами указанной области, такими как: Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», Федеральный закон от 27 июля 2006 г. №152 «О персональных данных», Федеральный закон от 26 июля 2017 г. № 187 «О критической информационной инфраструктуре» и др.

Важной самостоятельной задачей является оценка всего перечня законодательных актов, затрагивающих область ИБ, однако согласно проведенным исследованиям [1] их количество превышает 400 документов. Большое разнообразие документационного обеспечения в области ИБ диктует необходимость создания системного описания процессов их обработки, анализа и классификации. Разработка эффективных механизмов и инструментов управления информационной безопасностью является актуальной научной задачей и требует системного подхода в анализе нормативно-правовой документации и применения методов формализации, в том числе в части совершенствования управления процессами обработки и анализа нормативных документов. Эффективное организационное управление невозможно без постоянного мониторинга и актуализации нормативно-правовой базы, что задает высокие требования к информационно-аналитическому сопровождению данных [2].

Целью работы является разработка информационного и алгоритмического обеспечения процессов предварительной обработки и анализа нормативных документов в области информационной безопасности.

В процессе проведения данного исследования были поставлены следующие задачи:

  1. Провести системный анализ предметной области и выделить основные группы подпроцессов работы с нормативными документами.
  2. Разработать комплекс информационных моделей, детализирующих функциональные подпроцессы обработки и анализа нормативной документации.
  3. Построить обобщенную информационную модель, формализующую процессы обработки и анализа нормативных документов рассматриваемой области.
  4. Разработать функциональное формализованное описание составляющих подпроцессов идентификации и сбора документов, классификации и систематизации документации, ввода документов в информационную базу данных, актуализации данных по информационной безопасности и генерации отчетной документации.
  5. Разработать структурно-функциональную графическую блок-схему алгоритма работы пользователя с автоматизированной информационной системой управления информацией в сфере информационной безопасности.

Объектом исследования являются процессы обработки и анализа нормативной документации в области информационной безопасности, основанные на методах системного анализа. Предметом исследования выступает визуальное представление процессов работы с нормативными документами в области ИБ в виде информационных моделей детализации функциональных подпроцессов и алгоритмическое обеспечение процессов предварительной обработки и анализа нормативных документов по ИБ.

Основная часть.

Вербальная модель предметной области

Профессиональная деятельность специалистов в области информационной безопасности построена на общих правилах решения типовых процедур с использованием законодательной и нормативной базы – документационного обеспечения [3].

Основными опорными документами для работы являются: международные нормативные правовые акты (НПА), федеральные законы, указы Президента, постановления Правительства, акты министерств и ведомств, стандарты в области ИБ (ГОСТы), законы субъектов РФ, НПА Банка России, стандарты Банка, а также документы, носящие рекомендательный характер, и судебная практика.

Специалисту требуется классифицировать поставленную задачу по направлениям ИБ, предполагающим определенный пакет документов, можно выделить следующие основные группы:

  1. «Информация».
  2. «Защита информации».
  3. «Аудит».
  4. «Контроль».
  5. «Управление».
  6. «Угрозы».

Каждое направление содержит различное количество подгрупп и опорных документов, определяемых в соответствии с поставленной задачей.

Таким образом, процессы анализа, поиска и подбора документов, выявление приоритетных из числа отобранных и относящихся к решаемой задаче и являются целью автоматизации со стороны разрабатываемого программного обеспечения [4].

Экспертная информационно-аналитическая система (ЭИАС) представляет собой программную инструментальную среду для работы с документами в области информационной безопасности [5].

Основными задачами оператора являются систематизация подготовленного набора документов, регулярная актуализация и создание классификаторов для каждого документа, входящего в базу данных (БД) системы. В качестве классификаторов обычно выступают группы и подгруппы, выделяемые экспертами ИБ из заданного перечня, а также набор ключевых слов, составляемый при анализе документа [6].

Пользователю предоставлена возможность поиска с применением вычисления мер сходства запроса и набора ключевых семантических данных документа (расстояние Левенштейна) [7], с индексацией ключевых слов элементов БД и отражением наиболее подходящих элементов в соответствии с поставленным запросом пользователя [8].

Информационное обеспечение процессов предварительной обработки и анализа документов в области ИБ

Для более подробной детализации процессов предварительной обработки, анализа и классификации входящих документов в области ИБ на основе принципов системного подхода и структурного анализа были построены информационные модели формализации данных процедур. Построенный комплекс информационных моделей включает в себя описание функциональных процедур предобработки, анализа, классификации и записи в информационную БД документов в области ИБ.

На рис. 1 представлена обобщенная информационная модель предварительной обработки документов в области ИБ в автоматизированной информационной системе. Входной поток информации представлен набором документационного обеспечения законодательной и нормативной базы в области ИБ. Управляющие воздействия продиктованы регламентами и политиками регулирования процесса пополнения информационной базы данных нормативных документов (ИБД НД).

 

Рис. 1. Обобщенная информационная модель предварительной обработки документов в области ИБ в ЭИАС

Fig. 1. Generalized information model of preliminary document processingin the field of information security in the EIAS

 

Процесс реализуется конкретным исполнителем – экспертом в области ИБ с применением ЭИАС, взаимодействие осуществляется через разработанный интерфейс системы. Выходная информация процесса актуализации НД в области ИБ представлена выходными стрелками: это обновленная база данных НД в области ИБ, а также процессы формирования отчетной документации о работе ЭИАС.

Для конкретизации подпроцессов обработки и анализа НД в области ИБ была выполнена функциональная декомпозиция обобщенной информационной модели предварительной обработки документов по ИБ в АИС. Данная контекстная диаграмма представлена на рис. 2.

В ходе выполнения функциональной декомпозиции было четыре составляющих подпроцесса: идентификация и сбор документов по ИБ; классификация и систематизация документов по ИБ; ввод документов по ИБ в информационную базу данных; актуализация информационной базы данных – документационного обеспечения ИБ. Каждая стадия реализуется отдельным конкретным исполнителем процесса – специалистом по ИБ.

 

Рис. 2. Декомпозиция обобщенной функциональной диаграммы – функциональные подпроцессы работы с документами в области ИБ в ЭИАС

Fig. 2. Decomposition of the generalized functional diagram – functional subprocesses of working with documents in the field of information security in the EIAS

 

Управление данными подпроцессами реализовано на основе регламентов и политик пополнения ИБД, методов систематизации, технических регламентов работы с ИБД. На выходе имеется обновленная ИБД системы документационного обеспечения ИБ, а также система генерации отчетных документов для лиц, принимающих решения.

Алгоритмическое обеспечение процессов обработки и анализа документов по ИБ пользователем в ЭИАС

Предложенное информационное обеспечение в виде комплекса информационных моделей процессов работы с НД в области ИБ в ходе функциональной декомпозиции обобщенной информационной модели регламентировало перечень технических процессов, что позволило создать алгоритмическое обеспечение процессов предварительной обработки, анализа и актуализации документов в области ИБ пользователем ЭИАС. Предложенное алгоритмическое обеспечение в виде блок-схемы представлено на рис. 3.

На начальном этапе производится анализ поступающего документа на предмет наличия в информационной базе данных ЭИАС. В случае наличия подобного документа в базе данных производится проверка на актуальность его действия. Документ вносится в информационную БД только в том случае, если выявлена потребность в актуализации данных. Если подобный документ отсутствует в ИБД, вначале в ЭИАС выполняется процедура его классификации и затем добавления (записи) в ИБД.

 

Рис. 3. Блок-схема алгоритма предварительной обработки и анализа документов в области ИБ

Fig. 3. Block diagram of the algorithm for preliminary processing and analysis of documents in the field of information security

 

Алгоритм обработки документов в экспертной информационно-аналитической системе состоит из последовательных этапов, обеспечивающих эффективное управление [9, 10] и актуализацию базы данных:

  1. Сопоставительный анализ

На первом этапе происходит процесс сопоставления нового документа с уже имеющимися элементами базы данных. Это позволяет определить, существует ли данный документ в системе и какие дальнейшие действия необходимы.

  1. Обработка отсутствующего документа

Если документ отсутствует в базе:

 Производится классификация: документ соотносится к определенному направлению в области ИБ.

 Присваиваются семантические значения: каждому добавляемому документу определяется перечень ключевых слов, используемый для дальнейшей работы алгоритма поиска ЭИАС.

  1. Добавление документа

После классификации и присвоения семантических значений новый документ добавляется в базу данных, что расширяет ее содержимое и улучшает качество информации.

  1. Обработка существующего документа

Если документ уже есть в базе:

Проверка действительности: сначала проверяется, является ли закон действующим и не утратил ли он силу.

Удаление: если документ утратил силу, он удаляется из базы данных для поддержания актуальности информации.

Актуализация: если документ остается действующим, проводится проверка на необходимость его актуализации. При необходимости осуществляется обновление информации в базе.

Таким образом, алгоритм обеспечивает не только добавление новых документов, но и поддержание актуальности уже существующих элементов БД, что является ключевым для эффективного функционирования ЭИАС.

Разработанное информационное и алгоритмическое обеспечение процессов обработки, анализа, актуализации и систематизации нормативных документов по ИБ послужило основой для создания ЭИАС «Фемида» [11]. Данная информационно-аналитическая система представляет собой программный инструмент информационной поддержки рабочих процессов, что позволяет пользователю эффективно управлять потоками электронных документов по ИБ на основе систематизации знаний и опыта экспертов в области ИБ [12]. Визуальный интерфейс ЭИАС представлен на рис. 4.

 

Рис. 4. Главная страница ЭИАС «Фемида»

Fig. 4. Main page of the EIAS Themis

 

Данная ЭИАС позволяет работать с нормативными документами в области ИБ на различных иерархических уровнях нормативно-правовых актов и региона правоприменения, а также значительно упрощает процессы работы с документами по ИБ для различных групп пользователей, не являющихся экспертами в данной предметной области.

Заключение

В научной работе предложен комплекс информационных моделей процессов предварительной обработки, анализа и классификации нормативных документов в области информационной безопасности, по сути представляющий собой цифровой прототип – результат системного описания предметной области документооборота в сфере ИБ. Созданное информационное и алгоритмическое обеспечение системного анализа электронного документооборота было использовано для создания структуры и рабочего прототипа в виде программного обеспечения группы процессов обработки, анализа, актуализации и систематизации – электронной автоматизированной информационной системы работы с документационным обеспечением ИБ.

Рассмотренные в статье подходы к описанию комплекса процессов работы с документами в области информационной безопасности являются инструментами организации высокоэффективного управления и контроля цепочки процессов в автоматизированной информационной системе на основе системного подхода и структурного анализа.

 

1ISO/IEC 27002:2022, Information security, cybersecurity and privacy protection – Information security controls, https://www.iso.org/standard/75652.html

×

Об авторах

И. Р. Чеканов

Российский государственный социальный университет

Email: cartmen98@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3656-265X
SPIN-код: 6993-8756

аспирант факультета политических и социальных технологий, кафедра информационных технологий, искусственного интеллекта и общественно-социальных технологий цифрового общества

Россия, 129226, Москва, ул. Вильгельма Пика, 4, cтр. 1

А. С. Кузнецов

Российский государственный социальный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: askgoogle@internet.ru
ORCID iD: 0000-0003-1569-4765
SPIN-код: 8442-7210

канд. тех. наук, доцент кафедры информационных технологий, искусственного интеллекта и общественно-социальных технологий цифрового общества

Россия, 129226, Москва, ул. Вильгельма Пика, 4, cтр. 1

Список литературы

  1. Чеканов И. Р., Краснов А. Е. Анализ семантических элементов базы данных экспертной системы для работы с законодательными и нормативными документами в области информационной безопасности // Проблемы управления безопасностью сложных систем: материалы XXX международной конференции, Москва, 14 декабря 2022 года. Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2022. С. 221–225. DOI: 10.25728/ iccss.2022.68.92.031
  2. Кисиогло Т. В., Медведева О. С. Разработка и повышение эффективности экспертных систем в организации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 11-1(93). С. 185–190. doi: 10.24412/2411-0450-2022-11-1-185-190
  3. Набатов А. Н., Веденяпин И. Э. К вопросу применения различных методологий проектирования информационных систем: онтологический подход к проектированию // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2022. Т. 26. № 3(97). С. 24–35. doi: 10.54708/19926502_2022_2639724
  4. Mamakas D., Tsotsi P., Androutsopoulos I., Chalkidis I. Processing long legal documents with pre-trained transformers: Modding LegalBERT and Longformer // NLLP 2022 – Natural Legal Language Processing Workshop 2022, Proceedings of the Workshop. 2022
  5. Марков А. К., Семеночкин Д. О., Кравец А. Г., Яновский Т. А. Сравнительный анализ применяемых технологий обработки естественного языка для улучшения качества классификации цифровых документов // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12. № 3. С. 66–77. EDN: TUBOSI
  6. Потемкин С. Б., Кедрова Г. Е. Семантическое расстояние между предложениями на основе модифицированного расстояния Левенштейна // Когнитивные исследования на современном этапе: материалы Всероссийской конференции с международным участием по когнитивной науке, Архангельск, 19–22 ноября 2018 года. Архангельск: Северный, 2018. С. 246–249. EDN: VTGOMF
  7. Kadhim A.I. An evaluation of preprocessing techniques for text classification // International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS). 2018. Т. 16. № 6. С. 22–32.
  8. Пашков Н. Н., Дрозд В. Г. Анализ рисков информационной безопасности и оценка эффективности систем защиты информации на предприятии // Современные научные исследования и инновации. 2020. № 1(105). С. 3. EDN: DWGGTA
  9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023667310 Российская Федерация. Фемида: № 2023665111 : заявл. 19.07.2023 : опубл. 14.08.2023 / И. Р. Чеканов. EDN: THQUVI.
  10. Кузнецов А. С., Краснов А. Е. Информационное обеспечение импульсного управления устойчивостью систем информационной безопасности // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2024. № 2. С. 99–108. doi: 10.28995/2686-679X-2024-2-99-108
  11. Краснов А. Е., Кузнецов А. С., Смирнов В. М. Модель импульсного управления устойчивостью системы информационной безопасности // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2024. № 1. С. 80–90. doi: 10.28995/2686-679X-2024-1-80-90
  12. Смирнов Н. Н., Кузнецов А. С. Информационное обеспечение процессов обработки данных устройств интернета вещей в автоматизированной информационной системе экомониторинга // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 3. С. 92–102. doi: 10.35330/1991-6639-2024-26-3-92-102

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Обобщенная информационная модель предварительной обработки документов в области ИБ в ЭИАС

Скачать (46KB)
3. Рис. 2. Декомпозиция обобщенной функциональной диаграммы – функциональные подпроцессы работы с документами в области ИБ в ЭИАС

Скачать (59KB)
4. Рис. 3. Блок-схема алгоритма предварительной обработки и анализа документов в области ИБ

Скачать (36KB)
5. Рис. 4. Главная страница ЭИАС «Фемида»

Скачать (41KB)

© Чеканов И.Р., Кузнецов А.С., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».