Граница контролируемой зоны

Рис. 27.8. Эквивалентная схема проводной линии

Напряжение опасного сигнала U_oc в линии (проводных цепях)

Ц, 2_Л

на границе контролируемой зоны равно величине U_oc ⁼ z + Z ' где Z_h и Z_n — комплексные сопротивления источника опасных сиг­налов и линии соответственно.

Безопасность речевой информации обеспечивается от утечки по проводным линиям при выполнении условия U_oc < U₍, где U_M — нормативное значение опасного сигнала.

Если источником опасных сигналов во ВТСС являются поля ОТСС напряженностью Е, то U_H = Е • Ь_д, где Ь_д — действующая вы­сота случайной антенны технического средства. Действующая вы­сота Ь_д ВТСС, расположенного в помещении, измеряется как рас­стояние от середины высоты ВТСС до середины перекрытия пола. Воздействие электрического поля на ОТСС на ВТСС осуществляет­ся через паразитную емкостную связь с Z ~ 1 / соС_и. Если принять U_c = U то собственную емкость ВТСС измеряют методом замеще­ния. С этой целью ВТСС замещают моделью (шаром или диском) с известной емкостью С и измеряют индуцируемое в ней напря­жение U₃. Емкость ВТСС оценивается по формуле: С_и = С_э • U, / U₃, где U_H — напряжение, индуцируемое во ВТСС.

27.3.2.4. Методические рекомендации по оценке угроз вещественных каналов утечки информации

Уровень угрозы вещественного канала зависит от вида инфор­мации и ее носителя. Так как отходы производства, содержащие защищаемую информацию, создаются сотрудниками организа­ции (предприятия), то на цену этой информации косвенно влия­ет должностной (научный) статус сотрудника — автора отходов. Цена информации в черновике диктуемого руководителем доку­мента в общем случае выше, чем черновик рядового исполнителя. Так как основные меры защиты информации от утечки по вещест­венному каналу относятся к организационным, то значения пока­зателей этого канала зависят от пунктуальности выполнения мер защиты. Нарушения режима работы организации или технологии производства новой продукции, содержащей защищаемую инфор­мацию, увеличивают риск утечки информации по этому каналу.

Определить в общем случае количественные значения риска утечки на основе инструментальных измерений в вещественном канале невозможно. Однако можно качественно оценить потенци­альную угрозу в результате анализа реальности возможных нару­шений режима и технологии. В качестве таких нарушений, напри­мер, могут рассматриваться факты, отмеченные в актах предыду­щих проверок уровня безопасности информации. Кроме того, в лю­бой системе существуют слабые места, уровень защиты которых трудно поддается контролю. Например, требования о необходи­мости записи по вопросам закрытой информации только в учтен­ных тетрадях или на учтенных листах сотрудниками организации далеко не всегда выполняются неукоснительно, а обеспечить не­прерывный контроль за всеми сотрудниками невозможно. Поэтому существует, хотя и малый, риск утечки информации за счет нару­шений этих требований.

27.4. Методические рекомендации по оценке значений показателей моделирования

Одной из наиболее трудных задач, возникающих в процессе моделирования, является определение значений показателей: цены информации, уровня угрозы и вероятности ее реализации, затрат на предотвращение угроз. Такая проблема возникает при решении любых слабоформализуемых задач. Поэтому ей уделяется посто­янное внимание, хотя до ее решения еще далеко. Отсутствие одно­значной зависимости результата решения слабоформализуемой за­дачи от исходных данных, их неопределенность и недостоверность существенно затрудняют использование традиционного математи­ческого аппарата. Более того, часто этого не следует делать, так как при недостоверных исходных данных можно получить результат, далекий от реального.

Так как люди в повседневной жизни решают слабоформализу- емые задачи чаще, чем точные, то в процессе эволюции создан ме­ханизм их решения с приемлемой для выживания homo sapies точ­ностью. Алгоритм их решения на бессознательном уровне пока не известен, но получены полезные эвристические рекомендации.

Так как решение слабоформализуемых задач производит чело­век, в дальнейшем — лицо, принимающее решение (ЛПР), то ис­пользуемые методы объективно должны основываться на способ­ностях и возможностях ЛПР по решению таких задач. Они учиты­вают следующие эмпирические положения:

• точность решения ЛПР слабоформализуемых задач обратно пропорциональна их сложности, причем ЛПР может в среднем оперировать одновременно с 5-9 понятиями;

• объективность оценок ЛПР показателей процедур решения сла­боформализуемых задач в условиях недостаточной и недосто­верной информации выше при использования им качественных шкал, чем количественных;

• при ограниченности ресурса его целесообразно использовать, прежде всего, для предотвращения угроз с максимальным ущер­бом;

• эффективность использования ресурса выше при его комплек­сном применении, когда одни и те же меры предотвращают не­сколько угроз.

Из этих достаточно общих положений следует, что для повы­шения точности и объективности ЛПР выбора, целесообразно:

• детализировать алгоритм решения слабоформализуемой зада­чи, разбивая его на этапы и процедуры, при определении пока­зателя которых возникает меньше ошибок;

• при оценке показателей отдельных этапов и процедур использо­вать качественные шкалы с числом градаций (значений) в пре­делах 5-9;

• проранжировать угрозы безопасности информации по потенци­альному ущербу и расходование ресурса на предотвращение уг-

роз производить последовательно, начиная с мер предотвраще­ния угрозы с максимальным ущербом; • при разработке мер защиты учитывать влияние предыдущих мер на снижение ущерба рассматриваемой угрозы.

Действительно, если человек не знает точного количественно­го значения какого-либо показателя, он заменяет его качественной мерой: высокий человек, большая цена, длинный путь, малая веро­ятность и др. При этом его качественные оценки могут весьма точ­ными и однозначными.

В настоящее время предпринимаются многочисленные попыт­ки использовать для обработки нечетко определенной информации аппарат нечетких множеств Заде [5]. Суть подхода Заде состоит в замене качественных понятий, например, таких как «цена инфор­мации, «угроза безопасности информации» и др., названных линг­вистическими переменными, на количественные аналоги и после­дующей обработке числовой информации с помощью предложен­ного Заде математического аппарата. С этой целью вводятся фун­кции принадлежности или совместимости количественных значе­ний лингвистической переменной. На рис. 27.9 в графической фор­ме представлены функции принадлежности p_s(h) лингвистических переменных «высокая женщина» и «высокий мужчина».

Рис. 27.9. Графическое представление функции принадлежности

На этом рисунке по оси абсцисс указаны значения роста чело­века в см, а по оси ординат— числа в интервале [0-1], соответс­твующие степени принадлежности значения роста женщины или мужчины лингвистической переменной «высокий(ая)».

Функции принадлежности могут быть определены в графи­ческой или табличной форме, а также в виде алгебраической сум­мы значений p_B(h). Например, функция принадлежности лингвис­тической переменной «высокий мужчина», графическое представ­ление которой приведено на рис. 27.9, имеет вид:

Li = 0 /140 + 0,1 /150 + 0,3 /160 + 0,53 /170 + 0,75 /190 + 0,95 / 200.

Каждое слагаемое этой функции соответствует значению фун­кции принадлежности для определенного значения роста челове­ка.

Предложенный в теории нечетких множеств математический аппарат в виде операций сложения, объединения, умножения поз­воляет производить обработку цифрового массива функций при­надлежности. Несмотря на привлекательность аппарата нечетких множеств при его применении возникают проблемы, прежде всего, психологического плана, которые сдерживают его внедрение. Суть этих проблем состоит в том, что в ходе обработки функций прина­длежности получаются результаты в виде числовых матриц, труд­но поддающиеся осмысленному обратному преобразованию в зна­чения лингвистических переменных.

Для оценки показателей предлагается аппарат, который луч­ше согласуется с логикой человека, оперирующий качественными понятиями. Он основывается как на понятиях аппарата нечетких множеств, так и психологических основах обработки информации человеком. Принципы его иллюстрируются рис. 27.10.

Суть предложений состоит в следующем.

1. Человек принимает решения путем сравнительного анализа небольшого количества альтернативных вариантов, в среднем око­ло 7. Альтернативы оцениваются качественными значениями по­рядковой или ранговой шкалы, или в терминологии Заде — терма­ми лингвистической переменной. Учитывая способность человека одновременно оперировать в среднем 5-9 словами и числами, ко­личество градаций лингвистической шкалы следует выбирать та­кого же порядка.

Качественная порядковая шкала

ООМ МОМ ОМ М С Б ОБ БОБ ООБ Качественные

Количественная шкала -*4-н—I—N—I—I—I—^

I значения

Функция принадлежности

I I

' О \ , , Количественные ■I—н Р—Й—I 1-4—I 1—I-»- _ „

значения

I Степень п I базового

Предлагаемая количественно-качественная шкала

О

3

4 качественного значения X

2

-4 -3 -2 -1

Рис. 27.10. Шкалы для оценки показателей в области информационной безопасности

Обозначения: ООМ — очень, очень малый(ая); МОМ — менее чем очень малый; ОМ — очень малый; М — малый; С — средний; Б — боль­шой; ОБ — очень большой; БОБ — более чем очень большой; ООБ — очень, очень большой.

2. Значения лингвистических переменных «цена информации», «риск угрозы», «ущерб от реализации угрозы»: очень очень боль­шая, очень большая, большая, средняя, малая, очень малая, очень очень малая лингвистических переменных образуют качествен­ную шкалу с 7 градациями. Для других лингвистических перемен­ных градации шкалы будут характеризоваться другими понятия­ми. Но общими для них являются базовые значения «болыиой(ая)», «малый(ая)» и модификаторы «очень».

3. Над качественной шкалой располагается количественная шкала, значения которой соответствуют значениям показателя ка­чественной шкалы. Значения «большой» или «малый» идентич­ны этим значения в первой степени, т. е. большой = большой¹, а ма­лый = малый¹.

4. Учитывая способность человека к дихотомии (разбиению линейного размера пополам), точка отсчета (условный нуль) со­ответствует значению «средний (средняя)» лингвистической пе­ременной качественной шкалы или 0 количественной шкалы. Значение «средний» можно интерпретировать как «не большой и не малый», «не высокий и не низкий». Примем, что средний со­ответствует большому или малому в нулевой степени, т. е. сред­ний = большой⁰ = малый⁰.

5. Справа от нуля располагается подмножество больших значе­ний лингвистических переменных с базовым значением «большой» («высокий»). Другие большие значения образуются с помощью мо­дификаторов «очень»: очень большой, очень, очень большой (чрез­мерно большой) и т. д. Психологически модификатор «очень» соот­ветствует концентрации значения лингвистической переменной пу­тем возведения ее в степень 2. Следовательно, очень большой = боль­шой²; очень, очень большой = (очень большой)² = большой⁴.

6. Слева от нуля находится область подмножества малых значе­ний лингвистической переменной или отрицательных чисел коли­чественной шкалы. Значения лингвистической переменной, мень­шие «среднего», соответствуют «малый», «очень малый» и т. д. или «низкий», «очень низкий» и т. д. Учитывая, что психологически про­изведение «большой» на «малый» воспринимается как «средний», то малый = средний / большой» = болшой⁰ / большой¹ = большой⁴, очень малый = большой ² и т. д.

Следовательно, все значения лингвистической переменной можно выразить через одно базовое значение «большой», «малый», «высокий», «низкий» в соответствующей степени.

С учетом введенных обозначений любая лингвистическая пе­ременная может быть записана в виде алгебраического выражения: ух", где у — наименование лингвистической переменной (цена, ве­роятность, риск, ущерб и др.), х— базовое значение лингвисти­ческой переменной, п— положительные или отрицательные на­туральные числа. Например, показатель «очень большая цена информации» = х²у, где х — большая, у — цена информации.

Для повышения объективности оценки показателей необходи­мо выявить факторы, влияющие на их величину, и установить свя­зи между значениями этих факторов и показателей. Основные из этих факторов указаны в табл. 27.11.

Таблица 27.11

№ п/п	Лингвистическая пе­ременная (показатель процедур оптимизации)	Условные обозначения показателя	Факторы, учитываемые при оценке показателя
1	2	3	4
1	Цена информации i-ro источника	С . И1	Гриф секретности

1	2	3	4
2	Вероятность k-й угро­зы информации i-ro ис­точника	Р ук1	Р = р<пу) . р(оу) . р(ву) yki yki yki yki
3	Ущерб от k-й угрозы информации i-ro источ­ника	с t yki	С = С . ■ P .. yki ш yki
4	Затраты на предотвра­щение k-й угрозы ин­формации i-ro источ­ника	С, зк»	Затраты на проектирова­ние, закупку, установку и эксплуатацию техничес­ких средств и реализацию организационных мер
5	Эффективность меры на предотвращение к-й угрозы информации i-ro источника	W, Зк!	W = С ../ С .. зк| yki зк)

Примечание. Р'^пу)_ук|, P'^,y)_ykj, P^<By)_ykj — вероятности выполнения пространс­твенного, энергетического и временного условий разведы­вательного контакта.

На цену защищаемой информации влияют собственные затра­ты организации при ее получении, ожидаемая прибыль от приме­нения информации, ущерб при попадании этой информации к зло­умышленнику. В первом приближении цена защищаемой инфор­мации пропорциональна грифу ее секретности. Но значения гри­фа секретности образуют порядковую шкалу. У каждого челове­ка формируется собственное опорное представление о количест­венной мере качественного значения лингвистической перемен­ной. Например, для одного человека цена одного и того же това­ра очень малая, для другого — очень большая. Учитывая, что за­дача оптимизации системы защиты решается в конкретной орга­низации для уменьшения субъективизма, в качестве опорной меры целесообразно использовать экспертную оценку в организации ко­личественной меры базового значения «большая» цена или «боль­шие» расходы.

817

Попадание к противнику информации, составляющей тай­ну организации, может нанести ей ущерб, который в общем слу­чае оценивается в зависимости от мощности организации как сред-

53 Зак. 174

ний или большой. Например, если грифу «секретно» можно сопос­тавить значение (х) цены информации как большая — х¹, то «со­вершенно секретно» — чрезвычайно (очень, очень) большая — х², «особой важности» — (очень, очень большая)² — х⁴.

Еще большая неопределенность возникает при определении значений вероятности угрозы. Единственная возможность повы­сит достоверность оценки — расчленение этого показателя на со­ставляющие и определение значений этих составляющих, что сде­лать обычно проще, чем оценить значение интегрального показа­теля. Для получения информации злоумышленником необходимо выполнить ряд этапов и процессов, которые можно свести к трем условиям разведывательного контакта злоумышленника с источ­ником информации:

• поиск и обнаружение источника информации;

• размещение технического средства добывания на удалении от источника, при котором обеспечивается приемлемое отношение сигнал/шум на входе средства;

• совпадение времени и проявления демаскирующих признаков объекта защиты или передачи семантической информации и ра­боты средства добывания.

Угроза реализуется при одновременном выполнении этих ус­ловий, а вероятность ее равна произведению соответствующих ве­роятностей.

С учетом рассмотренных предложений значения показателей алгоритма проектирования системы защиты информации указаны, в табл. 27.12.

Таблица 27.12

№ п/п	Лингвистические переменные	Значения показа­телей	Алгебраические выра­жения для вычисления значений показателей
1	2	3	4
1	Цена информации	х"у J И
2	Вероятность выполнения про­странственного условия	хру J пу
3	Вероятность выполнения энер­гетического условия	хгу J зу

;	2	3	4
4	Вероятность выполнения вре­менного условия	х8у J ву
5	Вероятность угрозы	ХшУу	Хту =хр + г + 8(у у у ) J у \J пу J эу J ву/
6	Ущерб от угрозы	xsy J уу	Х5Ууу = Х" + т(УиУу)
7	Затраты на меру защиты	х'уз
8	Эффективность меры по защите		= Чууу / у)

Примечание. 1. В выражениях табл. 27.12 опущены для упрощения запи­си индексы i и к обозначения i-ro источника и k-й угрозы; 2. у -у -у —> у ; у • у —> у ; у /ут—>у.

^J пу эу ^J ву ^J уу ^J И ^J у ^J уу' ^J уу ^J 3

Пример. 1. Исходные данные:

• цена информации — очень большая (х²у_и);

• вероятность выполнения пространственного условия — ма­лая (х~'у_пу);

• вероятность выполнения энергетического условия — ма­лая (х~'у_эу);

• вероятность выполнения временного условия — средняя

(А_ву);

• затраты на меру защиты — малые (х 'у_з).