Разработка технологии построения защищенных систем обработки и хранения больших данных

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 23-11-20003

НазваниеРазработка технологии построения защищенных систем обработки и хранения больших данных

Руководитель Зегжда Дмитрий Петрович, Доктор технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого" , г Санкт-Петербург

Конкурс №77 - Конкурс 2023 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (региональный конкурс)

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-419 - Безопасность, структурная надежность и живучесть вычислительных и инфокоммуникационных систем и сетей

Ключевые слова Кибербезопасность, информационная безопасность, большие данные, безопасность больших данных, консистентный подход, модели данных, гетерогенные архитектуры данных, потоковая обработка данных

Код ГРНТИ81.93.29

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Проект направлен на обеспечение безопасности систем обработки и хранения Больших данных в условиях воздействия киберугроз. В текущих условиях развития цифровых систем, государственных и региональных цифровых сервисов, возникает не только проблема сбора, обработки и хранения Больших данных, но и обеспечения их комплексной устойчивой защиты. При нарастающем объеме киберугроз крупномасштабным системам обработки данных и государственным цифровым сервисам, целостность, конфиденциальность и доступность Больших данных вместе с полнофункциональным аудитом являются важным фактором их успешной работы и стабильности. Для обеспечения комплексной безопасности систем управления Большими данными в рамках проекта разрабатывается новая технология обеспечения их защиты на базе общего согласованного (консистентного) подхода, позволяющего преодолеть существующие противоречия между гетерогенными компонентами с различной грануляцией данных на этапах сбора, обработки и хранения, обеспечения их комплексной безопасности. Новизна предлагаемого подхода заключается в обеспечении согласованности (консистентности) как на уровне математических моделей гетерогенных компонентов архитектуры данных, так и между уровнями обработки данных. Выполняется построение новой унифицированной математической модели данных, совместимой с точки зрения отображения с существующими моделями СУБД (включая NoSQL) и модели процессов обработки информации на ее основе, включая правила отображения между процессами с учетом различий на уровнях архитектуры. Разрабатывается комплекс методов и решений по защите Больших данных, таких как: новая унифицированная методика разграничения доступа на базе агрегатной модели данных и процессов; динамическая классификация узлов-обработчиков с точки зрения доверия; новая методика оценки защищенности на основе оценки консистентности компонентов разграничения доступа. Создаваемый комплекс методов и средств может быть использован как основа для проектирования систем хранения и обработки данных в крупномасштабных распределенных системах, сочетающих большие массивы различным образом структурированной информации и сложные процессы обработки с множественными моделями хранения. Проект соответствует направлениям Стратегии НТР РФ, Указа Президента РФ №166 «О мерах по обеспечению технологической независимости и безопасности критической информационной инфраструктуры РФ», Стратегии развития информационного общества в РФ на 2017-30гг., ФЗ-187 «О безопасности критической информационной инфраструктуры РФ», обеспечивает развитие технологического базиса информационной безопасности для развивающихся крупномасштабных систем управления Больших данных, обеспечивает противодействие киберугрозам и иным источникам опасности для российского общества, экономики, региона и государства.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Калинин М.О., Полтавцева М.А. Интеллектуальная платформенная экономика: тенденции развития ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, г. Санкт-Петербург, Интеллектуальная платформенная экономика: тенденции развития : монография / под ред. д.э.н., проф. А. В. Бабкина. – СПб. : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. – 547 с. – (ISBN 978-5-7422-8172-6). (год публикации - 2023)
10.18720/IEP/2023.2/6

2. Полтавцева М.А., Зегжда Д.П., Калинин М.О. Многоуровневая концепция безопасности систем управления большими данными Вопросы кибербезопасности, Вопросы кибербезопасности. - №5(57). - С. 25-36. (год публикации - 2023)
10.21681/2311-3456-2023-5-25-36

3. Калинин М.О., Полтавцева М.А., Зегжда Д.П. Ensuring the Big Data Traceability in Heterogeneous Data Systems Proceedings of International Russian Automation Conference, IEEE, Proceedings of International Russian Automation Conference, 2023, pp. 775-780. (год публикации - 2023)
10.1109/RusAutoCon58002.2023.10272905

4. Полтавцева М.А. Безопасность систем управления большими данными как часть подготовки студентов направления 10.00.00 Информационная безопасность Научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых ПОДГОТОВКА КИБЕРЭКСПЕРТОВ-2023 (ПКЭ 2023), Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А.Бонч-Бруевича, г.Санкт-Петербург, ПОДГОТОВКА КИБЕРЭКСПЕРТОВ-2023 (ПКЭ 2023) : материалы конференции, СПбГУТ им. проф. М.А.Бонч-Бруевича, г.Санкт-Петербург, с.23-25. (год публикации - 2023)

5. Полтавцева М.А., Зегжда Д.П., Калинин М.О. Роль универсальной модели гетерогенных данных в безопасности систем управления большими данными Методы и технические средства обеспечения безопасности информации, Изд-во Политехнического университета, г.Санкт-Петербург., Методы и технические средства обеспечения безопасности информации : мат-лы 32-й науч.-техн. конф., 26-29 июня 2023 г. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та., 2023. – С. 43-44. (год публикации - 2023)

6. Полтавцева М.А. Безопасность поли-баз данных в системах управления большими данными Методы и технические средства обеспечения безопасности информации, Изд-во Политехнического университета, г.Санкт-Петербург., Методы и технические средства обеспечения безопасности информации : мат-лы 32-й науч.-техн. конф., 26-29 июня 2023 г. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та., 2023. – С. 40-41. (год публикации - 2023)

7. Полтавцева М.А., Зегжда Д.П. Моделирование информационных процессов систем управления большими данными для решения задач кибербезопасности Программные продукты и системы (год публикации - 2023)

8. Полтавцева М.А., Калинин М.О., Зегжда Д.П. Консистентная безопасность систем управления большими данными Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2023), СПОИСУ, г.Санкт-Петербург, Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2023) : матриалы конференции, 2023, с. 102-103. (год публикации - 2023)

9. Полтавцева М.А., Калинин М.О., Зегжда Д.П. Моделирование данных в задачах информационной безопасности поли-хранилищ Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы, Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2023. - № 4. (год публикации - 2023)

10. Полтавцева М.А. Data Modelling in Big Data Systems, Including Poly-storage and Heterogeneous Information Processing Components Automatic Control and Computer Sciences, Pleiades Publishing, 2023, vol. 57, issue 8. (год публикации - 2023)

11. Полтавцева М.А., Зегжда Д.П., Семьянов П.В. Data Anonymisation in Industrial Big Data Systems Proceedings of International Russian Smart Industry Conference; IEEE, 2025. - Pp. 455-459. (год публикации - 2025)
10.1109/SmartIndustryCon65166.2025.10986263

12. Полтавцева М.А.,Александрова Е.Б., Изотова О.А. Data modeling for consistent access control in heterogeneous big data systems Proceedings of 2024 Ivannikov Memorial Workshop, IEEE, 2024, pp. 42-48 (год публикации - 2024)
10.1109/IVMEM63006.2024.10659707

13. Полтавцева М.А., Калинин М.О. Access Control Analysis in Heterogeneous Big Data Management Systems Programming and Computer Software, Pleiades Publishing, 2024, Vol. 50, No. 7, pp. 549–558 (год публикации - 2024)
10.1134/S0361768824700269

14. Полтавцева М.А., Калинин М.О. Программа гранулированного аудита в гетерогенных распределенных системах обработки и хранения больших данных ФИПС, Москва, Свидетельство №2024688201, дата регистрации: 26.11.2024 Правообладатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого” Заявка №2024686659, 08.11.2024. Дата публикации и номер бюллетеня: 26.11.2024, бюл. № 12. (год публикации - 2024)

15. Полтавцева М.А., Подоров А.А., Зегжда Д.П. Big Data Processing Verification Proceedings of International Russian Automation Conference; IEEE, 2025. - Pp. 545-549. (год публикации - 2025)
10.1109/RusAutoCon65989.2025.11177319

16. Полтавцева М.А.,Зегжда Д.П., Калинин М.О. Technology for Developing a Unified Security Policy in Heterogeneous Big Data Systems Proceedings of the International Conference on Information Processes and Systems Development and Quality Assurance, IEEE, 2024, pp. 43-46 (год публикации - 2024)
10.1109/IPS62349.2024.10499286

17. Завадский Е.В., Иванов Д.В., Полтавцева М.А. Согласованное управление доступомв гетерогенных системах больших данных Материалы докладов научно-практической конференции "НЕДЕЛЯ НАУКИ ИКНК". Изд-во: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, Санкт-Петербург., НЕДЕЛЯ НАУКИ ИКНК, Материалы докладов научно-практической конференции, 2024, с. 123-125. (год публикации - 2024)

18. Полтавцева М.А. Задача унифицированного контроля доcтупа в гетерогенных системах больших данных ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА : Cборник трудов XVIII Международной отраслевой научно-технической конференции. Изд-во: Московский технический университет связи и информатики, Москва., ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА, Сборник трудов XVIII Международной отраслевой научно-технической конференции, с.119-121 (год публикации - 2024)

19. Подоров А.А., Полтавцева М.А. Временная логика в управлении доступом систем больших данных Методы и технические средства обеспечения безопасности информации: Материалы 33-й всероссийской научно-технической конференции. Издательство Политехнического университета, Санкт-Петербург., Методы и технические средства обеспечения безопасности информации: Материалы 33-й всероссийской научно-технической конференции, 24-27 июня 2024 года. СПб, 2024. – С. 86-87. (год публикации - 2024)

20. Зайцева В.В., Полтавцева М.А. Оценка защищенности систем больших данных Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы., Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2024. - № 3. - С. 40-57. (год публикации - 2024)
10.48612/jisp/zuv1-6ufz-v6v6

21. Полтавцева М.А., Калинин М.О. Кибербезопасность больших данных цифровой экономики Комплексная защита информации : Сборник материалов XXIX научно-практической конференции. Постоянный Комитет Союзного государства. Аппарат Совета Безопасности Российской Федерации. Парламентское Собрание Союза Беларуси и России. Изд-во: Москва, Медиа Группа «Авангард», Комплексная защита информации : Сборник материалов XXIX научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 15–17 мая 2024 г., с. 31-35 (год публикации - 2024)

22. Полтавцева М.А., Иванов Д.В., Завадский Е.В. Framework for Modeling Security Policies of Big Data Processing Systems Automatic Control and Computer Sciences, Allerton Press, Vol. 57, number 8, pp. 1063-1070 (год публикации - 2024)
10.3103/S0146411623080254

23. Полтавцева М.А., Александрова Е.Б. Improving Access Control in Heterogeneous Industrial Big Data Systems Proceedings of International Russian Automation Conference, IEEE, 2024, pp. 260-265 (год публикации - 2024)
10.1109/RusAutoCon61949.2024.10694121

24. Полтавцева М.А. Минимизация доверия в системах больших данных Методы и технические средства обеспечения безопасности информации: Материалы 33-й всероссийской научно-технической конференции. Издательство Политехнического университета, Санкт-Петербург., Методы и технические средства обеспечения безопасности информации: Материалы 33-й всероссийской научно-технической конференции, 24-27 июня 2024 года. СПб, 2024. – С. 87-88. (год публикации - 2024)

25. Полтавцева М.А., Калинин М.О. Программа автоматического анализа политик безопасности и контроля доступа в системах обработки и хранения больших данных ФИПС, Москва, Свидетельство №2024687565, дата регистрации: 20.11.2024 Правообладатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого” Заявка №2024686731, 08.11.2024. Дата публикации и номер бюллетеня: 20.11.2024, бюл. № 11. (год публикации - 2024)

26. Калинин М.О., Полтавцева М.А. Big Data Security Evaluation by Bidirectional Analysis of Access Control Policy Proceedings of International Russian Smart Industry Conference, IEEE, 2024, pp. 98-103 (год публикации - 2024)
10.1109/SmartIndustryCon61328.2024.10515459

27. Полтавцева М.А., Лавренко Е.С. Intelligent Data Analysis and Processing for Detecting Insider Data Confidentiality Breaches in a DBMS Automatic Control and Computer Sciences, Allerton Press, 2025, Vol. 59, No. 8. (год публикации - 2025)
10.3103/S0146411625701007

28. Полтавцева М.А., Изотова О.А., Иванов Д.В., Зегжда Д.П. Optimization of Data Obfuscation in Big Data Processing and Storage Systems Automatic Control and Computer Sciences, Allerton Press., 2025, Vol. 59, No. 8. (год публикации - 2025)
10.3103/S0146411625701020

29. Полтавцева М.А., Подорова А.А., Александрова Е.Б. Verification of Access Control in Big Data Systems Using Temporal Logics Automatic Control and Computer Sciences, Vol. 58, No. 8, pp. 1312–1318 (год публикации - 2024)
10.3103/S0146411624700974

30. Полтавцева М.А., Зегжда Д.П. Подход к анализу и оценке защищенности систем управления большими данными Вопросы кибербезопасности, 2025. - №5(69). - С. 109-118. (год публикации - 2025)
10.21681/2311-3456-2025-5-109-118

31. Полтавцева М.А. Оптимизация обфускации данных в системах обработки и хранения больших данных Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы., 2025. - №3. - С. 165-179. (год публикации - 2025)
10.48612/jisp/693e-m24n-96zh

32. Полтавцева М.А., Иванов Д.В. Классификация узлов-обработчиков в системах обработки и хранения больших данных в соответствии с подходом нулевого доверия Известия ЮФУ. Технические науки, 2025. - №3(245). - С. 55-62. (год публикации - 2025)
10.18522/2311-3103-2025-3-55-62

33. Полтавцева М.А., Зегжда Д.П., Калинин М.О., Александрова Е.Б. Современные системы обработки и хранения больших данных. Обеспечение безопасности ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, г. Санкт-Петербург, СПб. : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025. – 125 с. (год публикации - 2025)

34. Подоров А.А., Полтавцева М.А. Применение временной логики при верификации процессов обработки и хранения больших данных Неделя науки ИКНК. Материалы докладов Всероссийской научно-практической конференции, 2025. - С. 102-104. (год публикации - 2025)

35. Подоров А.А., Полтавцева М.А. Применение временной логики при обеспечении безопасности систем обработки и хранения больших данных Методы и технические средства обеспечения безопасности информации: Материалы 34-й всероссийской научно-технической конференции. Издательство Политехнического университета, г. Санкт-Петербург., Методы и технические средства обеспечения безопасности информации: Материалы 34-й всероссийской научно-технической конференции, 23-26 июня 2025 года. СПб, 2025. – С. 168-170. (год публикации - 2025)

36. Полтавцева М.А., Зайцева В.В., Иванов Д.В. Assessing the Security of Big Data Systems Automatic Control and Computer Sciences, Vol. 58, No. 8, pp. 1351-1363 (год публикации - 2024)
10.3103/S0146411624701025

37. Зегжда Д.П., Калинин М.О., Полтавцева М.А. Программа верификации процессов обработки и хранения больших данных ФИПС, Москва., Свидетельство о регистрации №2025688560, дата регистрации: 21.10.2025 Правообладатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого” Заявка №2025687773 от 16.10.2025. Дата публикации и номер бюллетеня: 21.10.2025 Бюл. №11. (год публикации - 2025)

38. Калинин М.О., Полтавцева М.А. Программа управления доступом в гетерогенных системах обработки и хранения больших данных с согласованием семантики на основе онтологии ФИПС, Москва., Свидетельство о регистрации №2025689665, дата регистрации: 29.10.2025. Правообладатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого” Заявка №2025687713 от 16.10.2025. Дата публикации и номер бюллетеня: 29.10.2025 Бюл. № 11. (год публикации - 2025)

39. Калинин М.О., Полтавцева М.А. Программа для проверки корректности контроля доступа в системах больших данных с использованием темпоральной логики ФИПС, Москва., Свидетельство о регистрации №2025688845, дата регистрации: 22.10.2025. Правообладатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого” Заявка №2025687703 от 16.10.2025. Дата публикации и номер бюллетеня: 22.10.2025 Бюл. № 11. (год публикации - 2025)

40. Полтавцева М.А., Калинин М.О. Способ оценки защщенности системсбора, хранения и обработки больших данных ФИПС, Москва., Заявка на выдачу патента РФ на изобретение №2025131559, дата регистрации: 13.11.2025. (год публикации - 2025)

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
В ходе второго года выполнения проекта развиты достижения первого этапа и получены следующие результаты. Систематизированы методы контроля доступа применительно к системам обработки и хранения больших данных, включая методы на основе атрибутивного контроля доступа, построена классификация методов. Проанализированы методы контроля доступа в полихранилищах и инструментах обработки больших данных. Разработан метод атрибутивного контроля доступа для построения верхнеуровневой модели контроля доступа и разработки унифицированной политики безопасности для реализации в системах обработки и хранения больших данных. Разработан метод анализа политик безопасности отдельных инструментов обработки данных и реализованных в них моделей контроля доступа в контексте общей системы обработки и хранения больших данных. Проведена экспериментальная оценка предложенного метода. Формализована задача поиска оптимальной политики безопасности в системах обработки и хранения больших данных как задача дискретной многокритериальной оптимизации в условиях заданных ограничений. Разработан метод формирования унифицированной политики безопасности в системе обработки и хранения больших данных на базе атрибутивного подхода. Для этого использованы построенные в ходе проекта концептуальная модель данных, модель концептуального уровня процессов обработки данных и метод поиска оптимальной политики безопасности в системах обработки и хранения больших данных. Разработан метод отображения унифицированной политики безопасности на базе атрибутивного подхода на инструменты разграничения доступа компонентов систем обработки и хранения больших данных путем установления взаимного соответствия между элементами унифицированной политики безопасности верхнего уровня и политиками безопасности, реализованными в рамках инструментов разграничения доступа компонентов систем обработки и хранения больших данных и отображения политики безопасности на базе атрибутивного подхода на иные модели безопасности инструментов разграничения доступа компонентов систем обработки и хранения больших данных. Разработана систематизация типовых решений архитектур обеспечения безопасности для систем обработки и хранения больших данных. Выполнен сравнительный анализ путей реализации принципа минимизации доверия и уменьшения поверхности атаки со стороны инсайдера в системах обработки и хранения больших данных. Построена архитектура, реализующая принцип минимизации доверия и уменьшения поверхности атаки. Разработан метод динамической классификации узлов-обработчиков данных на основе принципа минимизации доверия. Предложены правила динамической авторизации узлов-обработчиков, в т.ч. при процедурах поддержки доступности данных. Результаты предназначены для обеспечения защищенности гетерогенных систем обработки и хранения больших данных и полихранилищ в условиях действия киберугроз. Применение результатов проекта делает возможным разработку оптимальной политики безопасности, проведение анализа защищенности и повышение безопасности систем обработки и хранения больших данных в различных отраслях. Эффект от применения создаваемой технологии заключается в обеспечении разграничения и контроля доступа в системах больших данных на уровне фрагментов данных и потоков данных, реализации принципа минимизации доверия в распределенной гетерогенной среде обработки больших массивов информации, аудита и оценки защищенности в инженерии больших данных. Создаваемые решения применимы для различных отраслей экономики, включая государственные информационные системы, промышленные информационные системы, интеллектуальные дата-ориентированные системы принятия решений. Во втором году результаты проекта опубликованы в 12 научных работах, в том числе 6 – в изданиях, индексируемых в базе Scopus. Результаты также представлены на российских и международных научно-практических конференциях. Зарегистрировано 2 РИД.

Публикации

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В ходе третьего года проекта выполненные на первом и втором этапе разработки были дополнены и интегрированы в единую технологию построения защищенных систем обработки и хранения больших данных. На данном этапе проведен всесторонний анализ требований защищенности, включая требования архитектур «нулевого доверия», применительно к системам обработки и хранения больших данных. Сформулированы минимально достаточные специфические требования защищенности систем обработки и хранения больших данных на базе принципов консистентного подхода. Оценена возможность выполнения этих требований на практике с учетом текущего технологического уровня инструментов обработки и хранения больших данных, разработаны практические рекомендации по реализации этих требований в реальных системах больших данных. Систематизированы методы верификации процессов обработки данных применительно к системам обработки и хранения больших данных, выбрана и обоснована верификация на основе TLA+, на основе которой создан новый метод верификации процессов обработки данных. В отсутствии специализированных методик оценки защищенности систем обработки и хранения больших данных, выполнен анализ и систематизация методов оценки защищенности информационных систем применительно к целевому классу систем. Разработана интегральная метрика защищенности, сочетающая оценку безопасности «ведущий-ведомый», оценку согласованности гранулированного контроля доступа и оценку безопасности процессов обработки данных с учетом разработанной ранее классификации узлов-обработчиков данных. На основе всех проведенных разработок построена новая методика оценки защищенности системы обработки и хранения больших данных. В рамках работы по созданию обобщенной архитектуры защищенных систем обработки и хранения больших данных проанализированы методы обфускации (анонимизации) данных, построена их классификация. Поскольку эффективность анонимизации данных в общем случае зависит не только от характеристик метода, но и от характеристик данных, разработка универсального решения по обфускации данных невозможна, в связи с чем для поддержки принятия решения разработана методика автоматического выбора оптимального метода обфускации (анонимизации) данных для систем сбора и хранения больших данных. Все разработки проекта объединены в виде обобщенной архитектуры защищенной системы обработки и хранения больших данных на основе консистентного подхода. Построена архитектура системы защиты для систем обработки и хранения больших данных, интегрирующая разработанные в течение выполнения проекта модели, методы, модули и компоненты в единую систему защиты. Разработан программный прототип защищенной системы обработки и хранения больших данных и учебно-экспериментальный стенд, на котором он функционирует, а также учебные материалы для подготовки специалистов по информационной безопасности в данной области. Результаты проекта предназначены для обеспечения защищенности гетерогенных систем обработки и хранения больших данных и полихранилищ в условиях действия киберугроз. Применение результатов проекта делает возможным разработку оптимальной политики безопасности, проведение анализа защищенности и повышение безопасности систем обработки и хранения больших данных в различных отраслях. Эффект от применения создаваемой технологии заключается в обеспечении разграничения и контроля доступа в системах больших данных на уровне фрагментов данных и потоков данных, реализации принципа минимизации доверия в распределенной гетерогенной среде обработки больших массивов информации, аудита и оценки защищенности в инженерии больших данных. Создаваемые решения применимы для различных отраслей экономики, включая государственные информационные системы, промышленные информационные системы, интеллектуальные дата-ориентированные системы принятия решений. В третьем году результаты исследования опубликованы в 16 научных работах по теме проекта, в т.ч. 6 в международных публикациях, индексируемых в базах цитирования WoS и Scopus, 1 в научном журнале, индексируемом в RSCI. Издано 1 учебное пособие, индексированное в РИНЦ. Зарегистрированы 3 программы для ЭВМ, 1 заявка на выдачу патента РФ на изобретение. Результаты проекта также представлены на российских и международных научно-практических конференциях.

Публикации

Возможность практического использования результатов
С практической точки зрения комплекс результатов проекта, также как и его отдельные достижения, планируется применить в области проектирования и обеспечения защиты систем обработки и хранения данных. Так, правила и методики, разработанные в рамках проекта, позволят проводить комплексную оценку безопасности и повысить защищенность такого рода систем. Модели данных и процессов также планируется применить в конкретных практических решениях для проектирования, оптимизации и управлении процессов обработки данных в гетерогенных системах больших данных. Методика разграничения доступа, разработанная в рамках проекта, может быть экстраполирована на множество схожих систем обработки информации и информационных систем меньшего и большего масштаба. Соответствие проекта направлению Стратегии НТР РФ обеспечивает развитие отечественных технологий противодействия киберугрозам активно развивающимся крупномасштабным системам больших данных за счет внедрения в эти системы методов интегральной защиты не только на уровне обработки, но и на уровне управления потоками обработки больших данных. В экономическом секторе результаты проекта позволяют создавать и совершенствовать производимую продукцию в виде защищенных программно-аппаратных комплексов и платформ для работы с большими данными, востребованных в финансовой отрасли, телекоммуникациях, промышленности и энергетике. Внедрение предложенных моделей, методов управления доступом и архитектурных решений, основанных на принципе минимизации доверия, способствует снижению рисков масштабных утечек данных (как в целом, так и на уровне фрагментов данных) и киберинцидентов, что предотвращает существенные финансовые потери и защищает проприетарные данные компаний. Это создает условия для безопасного развития отечественных цифровых сервисов, аналитики данных и систем принятия решений на основе больших данных, повышая эффективность бизнес-процессов и качество оказываемых услуг. В социальной сфере применение результатов проекта направлено на усовершенствование технологий, используемых в государственных и коммерческих информационных системах, системах здравоохранения, образования и умных городах. Обеспечение консистентной защиты и гранулированного контроля доступа на уровне фрагментов данных позволяет безопасно работать с чувствительной информацией, такой как персональные данные граждан, цифровые медицинские карты, социальные реестры, способствуя развитию высокого доверия к цифровым государственным услугам. Созданная методика оценки защищенности и верификации процессов обеспечивает необходимый уровень надежности для внедрения сложных дата-ориентированных социальных проектов. Таким образом, проект также вносит вклад в социальную стабильность через повышение безопасности критической информационной инфраструктуры. Комплексный характер разработок, объединяющий теоретическое моделирование, методы оптимизации и практические архитектурные решения, обеспечивает создание уникальных отечественных технологий создания защищенных систем больших данных. Это снижает зависимость от иностранных решений, стимулирует развитие высокотехнологичных отраслей и подготовку кадров в области информационной безопасности больших данных, что в совокупности формирует основу для устойчивого экономического роста и технологического суверенитета страны.