Рассматривается метод оценки показателей стойкости современной электронной компонентой базы к воздействию электрических импульсов напряжения длительностью от нескольких десятков наносекунд до десятков микросекунд. Основой данного метода является выявление процессов деградации в электронных компонентах при воздействии последовательности импульсов напряжения. Результатом практической реализации этого метода является определение пороговой амплитуды электрического импульса, начиная с которой происходит изменение значений параметров-критериев годности изделия до их выхода за установленные нормы. Выявление таких процессов сигнализирует об образовании и накоплении скрытых дефектов в электронных компонентах в процессе воздействия последовательности импульсов напряжения. Метод направлен на повышение воспроизводимости получаемых результатов при оценке показателей стойкости образцов электронных компонентов из разных партий к воздействию импульсов напряжения, а также может быть использован для классификации электронных компонентов в соответствии с уровнями их стойкости. Описаны параметры проводимых экспериментов, способные повлиять на результаты определения порогов деградации, такие как частота следования импульсов напряжения и температура окружающей среды.
В статье рассматривается задача модификации исходного алгоритма преобразования информации дискретного пространства бинарной матрицы QR Code за счёт уменьшения объёма служебной информации и повышения корректирующей способности кода. Целью работы является разработка альтернативного алгоритма формирования корректирующего кода, основанного на модифицированном алгоритме Хэмминга, применимого к структурам микроформата Micro QR Code версии М1. Методологическая основа исследования включает сравнение последовательностей, полученных по стандарту ГОСТ ИСО/МЭК 18004-2015, с последовательностями, сформированными с использованием одного из вариантов преобразования исходных данных алгоритма Хэмминга, а также анализ корректирующих свойств на разных длинах исходной числовой информации. Полученные результаты показывают, что предложенный подход обеспечивает уменьшение объёма служебных данных и позволяет корректировать большее число ошибок по сравнению с используемым в стандарте алгоритмом Рида-Соломона при неизменной структуре бинарной матрицы. Показаны примеры формирования кодовых последовательностей для различных объёмов исходных данных, продемонстрирована возможность исправления до пяти ошибок в компактных дискретных полях. Предложенный метод может быть использован при модернизации алгоритмов кодирования QR Code, разработке специализированных библиотек и программных модулей, а также в прикладных системах, где требуется повышенная надёжность передачи и хранения данных. Сделан вывод о перспективности применения алгоритма Хэмминга в качестве альтернативного механизма коррекции ошибок в микроформатах QR Code.
В настоящее время в информационной сфере России, включая объекты критической информационной инфраструктуры (КИИ) (к ним относятся информационно-телекоммуникационные сети (ИТКС) организаций-субъектов КИИ), все активнее и шире применяются системы искусственного интеллекта (ИИ). Внедрение систем ИИ в объекты КИИ требует особого внимания к вопросам обеспечения их безопасности, надежности и устойчивости функционирования, поскольку технологии ИИ могут как повысить эффективность и автоматизацию процессов в объектах КИИ, так и одновременно создать новые риски и уязвимости. Это требует комплексного подхода к управлению ими. Актуальность исследований и поиска решений в данной области подчеркивается и подготовкой проекта ГОСТ Р «Искусственный интеллект в критической информационной инфраструктуре. Общие положения». В связи с этим целью статьи является систематизация полученных из различных источников входных данных для мониторинга уязвимостей и оценки их применимости к активам ИТКС в рамках процесса управления уязвимостями как деятельности организации по анализу и устранению уязвимостей, выявленных в различных активах ее ИТКС. В статье вводится определение систем ИИ и их классификация, предлагается возможное применение систем ИИ при обеспечении информационной безопасности активов ИТКС организаций. На основе результатов аналитических исследований, обобщаются уязвимости систем ИИ и приводятся их примеры. Приводится подборка полезных интернет-источников информации по уязвимостям систем ИИ. В заключении даны рекомендации по повышению защищенности систем ИИ, применяемых организациями в объектах КИИ.
Рассматривается проблема обеспечения информационной безопасности в кредитно-финансовых организациях с использованием межсетевого экрана. Отмечено, что существующие способы и средства защиты не могут в достаточной мере оказывать противодействия постоянно развивающимся киберугрозам, в связи с чем многие исследования в области защиты информации направлены на поиск новых методов, которые могут повысить эффективность применяемых мер. В статье проведен анализ наиболее часто встречающихся угроз информационной безопасности, приводится статистика инцидентов, связанных с применением вредоносного программного обеспечения, которое остается основным инструментом злоумышленников. Также приводится анализ основных проблем обеспечения информационной безопасности на примере типовой модели дистанционного банковского обслуживания (ДБО). Отмечено, что эффективная работа межсетевого экрана, который используется для защиты информации в системе ДБО, возможна только при условии, что задан полный, корректный и непротиворечивый набор правил. Целью данной статьи является разработка метода формальной проверки правил функционирования межсетевого экрана для обеспечения информационной безопасности в кредитно-финансовых организациях. Приведен пример перехода от вербального описания набора правил к формальной логике и программной реализации кода на языке Python с использованием библиотеки Z3. Приведены рекомендации по применению разработанного метода в кредитно-финансовых организациях. Сделан вывод о том, что на объектах кредитно-финансовой сферы со сложными сетевыми информационными системами и множеством правил защиты, на этапе разработки этих правил необходимо предусматривать их формальное описание для возможности автоматизированного тестирования на непротиворечивость средствами SMT-решателей и разработанный метод позволяет решить эту задачу.
В условиях ускоренной цифровизации здравоохранения особую актуальность приобретают вопросы информационной безопасности медицинских данных. В статье представлен подход к минимизации рисков, связанных с внедрением интеллектуальных систем обработки биомедицинских изображений в онкогематологии. Меры информационной безопасности были интегрированы на этапе проектирования системы, разработанные в соответствии с актуальными нормативными требованиями ФСТЭК России и ФСБ России в области защиты критической информационной инфраструктуры для обеспечения многоуровневой защиты персональных данных пациентов, и гарантируют целостность результатов анализа. Для повышения доверия к решениям, вырабатываемым системой искусственного интеллекта, реализована интерпретируемость: врач может визуально оценить, на какие области препарата модель обратила внимание при классификации клеток, что позволяет отличить обоснованное решение от реакции на артефакты фона и уверенно верифицировать рекомендации системы. Учтены риски отказа цифровой инфраструктуры: внедрены автономный режим работы и функция формирования бумажного отчёта. Пилотное внедрение системы позволило оценить её влияние на ключевые этапы диагностического процесса. Особенно заметный эффект был достигнут на этапе аннотирования препаратов костного мозга: система значительно снизила когнитивную нагрузку экспертов, упростила выявление бластных клеток и способствовала более последовательной и полной маркировке морфологических элементов. В результате повысилась чувствительность анализа – число пропущенных бластов сократилось, а врачи отметили высокую полезность ИИ-рекомендаций. Эти результаты подтверждают, что только комплексный подход, объединяющий технические, организационные и правовые меры, позволяет создать надёжную и безопасную цифровую экосистему, реально встраивающуюся в клиническую практику.
В работе рассматривается проблема обеспечения безопасности персональных данных в информационных системах и защита данных от утечек методом хранения их в обезличенном виде. Предложена субъектно-объектная модель, позволяющая формализовать процессы порождения, передачи и обработки данных с учётом взаимодействия субъектов и объектов информационной системы. В рамках модели проанализированы основные методы обезличивания данных: введение идентификаторов, изменение состава и семантики данных, декомпозиция и перемешивание. Для каждого метода построены последовательности операций, демонстрирующие их применение в контексте потоков данных и разграничения полномочий. Показано, что большинство подходов реализуются с привлечением доверенного посредника, что открывает возможность реализации концепции «односторонней псевдоанонимизации». Отдельное внимание уделено классификации методов по существованию и доступности механизмов деобезличивания, что позволяет выделить три уровня обезличивания – от псевдоанонимизации до полной анонимизации. Предложенный подход обеспечивает более высокий уровень абстракции при анализе методов защиты данных и способствует разработке унифицированных решений в области информационной безопасности.
Активное внедрение технологий искусственного интеллекта связано с их эффективностью при выполнении прикладных задач, включая обработку изображений. Однако вместе с этим возрастает и количество уязвимостей информационных систем, эксплуатируемых посредством модификации входных изображений, что формирует основные угрозы их безопасности. Разработанные методы защиты нередко привязаны к набору данных или архитектуре модели, а также ориентированы исключительно на обнаружение атаки. Метод устранения искажений, встраиваемых пиксельными атаками, с использованием математических преобразований позволяет реализовывать противодействие атакам искажения входных данных, оптимизированным по