Standard

Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей. / Тулупьев, Александр Львович; Абрамов, Максим Викторович; Тулупьева, Татьяна Валентиновна.

СПб. : Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2018. 266 p.

Research output: Book/Report/AnthologyBookpeer-review

Harvard

Тулупьев, АЛ, Абрамов, МВ & Тулупьева, ТВ 2018, Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей. Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, СПб.

APA

Тулупьев, А. Л., Абрамов, М. В., & Тулупьева, Т. В. (2018). Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей. Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения.

Vancouver

Тулупьев АЛ, Абрамов МВ, Тулупьева ТВ. Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2018. 266 p.

Author

BibTeX

@book{445e0cac19cd4b0d98201b4662e3c9f3,
title = "Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей",
abstract = "Пользователи информационных систем, как правило, оставляют цифровые следы в социальных сетях, что неизбежно, так как они не могут быть вне общества, которое сегодня предполагает коммуникацию в интернет-сообществах. Цифровые следы, с одной стороны, дают определенные сведения злоумышленнику для планирования действий по несанкционированному доступу к критичным документам, а с другой стороны, дают также информацию, анализируя которую, можно выявить «слабые места», провести профилактическую работу или реализовать программу органи- зационно-технических мероприятий для снижения вероятности успешной реализации социоинженерных атак. Представлены методы, модели и алгоритмы для оценки защищенности (поражаемости) пользователей и, опосредованно, критичных документов информационных систем от социоинженерных атак, предлагаются подходы к учету сведений, извлекаемых из социальных сетей, для оценки параметров моделей. В монографии использованы материалы исследований, часть которых проводилась в рамках проектов, поддержанных грантами РФФИ №18-37-00323-мол_а «Социоинженерные атаки в корпоративных информационных системах: подходы, методы и алгоритмы выявления наиболее вероятных траекторий», №18-01-00626-а «Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов»; субсидией молодым ученым, молодым кандидатам наук вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга в 2018 г., проектом по государственному заданию СПИИРАН № 0073-2018-0001.Книга адресована преподавателям, аспирантам и студентам, а также специалистам в области информационной безопасности, интересующимся научными аспектами проблем защиты от социоинженерных атак.",
author = "Тулупьев, {Александр Львович} and Абрамов, {Максим Викторович} and Тулупьева, {Татьяна Валентиновна}",
year = "2018",
language = "русский",
isbn = "9785808813175",
publisher = "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения",
address = "Российская Федерация",

}

RIS

TY - BOOK

T1 - Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей

AU - Тулупьев, Александр Львович

AU - Абрамов, Максим Викторович

AU - Тулупьева, Татьяна Валентиновна

PY - 2018

Y1 - 2018

N2 - Пользователи информационных систем, как правило, оставляют цифровые следы в социальных сетях, что неизбежно, так как они не могут быть вне общества, которое сегодня предполагает коммуникацию в интернет-сообществах. Цифровые следы, с одной стороны, дают определенные сведения злоумышленнику для планирования действий по несанкционированному доступу к критичным документам, а с другой стороны, дают также информацию, анализируя которую, можно выявить «слабые места», провести профилактическую работу или реализовать программу органи- зационно-технических мероприятий для снижения вероятности успешной реализации социоинженерных атак. Представлены методы, модели и алгоритмы для оценки защищенности (поражаемости) пользователей и, опосредованно, критичных документов информационных систем от социоинженерных атак, предлагаются подходы к учету сведений, извлекаемых из социальных сетей, для оценки параметров моделей. В монографии использованы материалы исследований, часть которых проводилась в рамках проектов, поддержанных грантами РФФИ №18-37-00323-мол_а «Социоинженерные атаки в корпоративных информационных системах: подходы, методы и алгоритмы выявления наиболее вероятных траекторий», №18-01-00626-а «Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов»; субсидией молодым ученым, молодым кандидатам наук вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга в 2018 г., проектом по государственному заданию СПИИРАН № 0073-2018-0001.Книга адресована преподавателям, аспирантам и студентам, а также специалистам в области информационной безопасности, интересующимся научными аспектами проблем защиты от социоинженерных атак.

AB - Пользователи информационных систем, как правило, оставляют цифровые следы в социальных сетях, что неизбежно, так как они не могут быть вне общества, которое сегодня предполагает коммуникацию в интернет-сообществах. Цифровые следы, с одной стороны, дают определенные сведения злоумышленнику для планирования действий по несанкционированному доступу к критичным документам, а с другой стороны, дают также информацию, анализируя которую, можно выявить «слабые места», провести профилактическую работу или реализовать программу органи- зационно-технических мероприятий для снижения вероятности успешной реализации социоинженерных атак. Представлены методы, модели и алгоритмы для оценки защищенности (поражаемости) пользователей и, опосредованно, критичных документов информационных систем от социоинженерных атак, предлагаются подходы к учету сведений, извлекаемых из социальных сетей, для оценки параметров моделей. В монографии использованы материалы исследований, часть которых проводилась в рамках проектов, поддержанных грантами РФФИ №18-37-00323-мол_а «Социоинженерные атаки в корпоративных информационных системах: подходы, методы и алгоритмы выявления наиболее вероятных траекторий», №18-01-00626-а «Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логико-вероятностный подход и системы графов»; субсидией молодым ученым, молодым кандидатам наук вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга в 2018 г., проектом по государственному заданию СПИИРАН № 0073-2018-0001.Книга адресована преподавателям, аспирантам и студентам, а также специалистам в области информационной безопасности, интересующимся научными аспектами проблем защиты от социоинженерных атак.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43046524

M3 - книга, в т.ч. монография, учебник

SN - 9785808813175

BT - Социоинженерные атаки: социальные сети и оценки защищенности пользователей

PB - Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

CY - СПб.

ER -

ID: 36987486