Введение: при проектировании систем защиты информации важным этапом является моделирование угроз безопасности, что подразумевает за собой определение перечня актуальных угроз для конкретной информационной системы, на основании которого принимаются решения по нейтрализации актуальных угроз.
В настоящее время подавляющее большинство систем являются территориально-распределенными, что, потенциально, увеличивает количество актуальных угроз безопасности информации, ввиду сложности инфраструктуры, особенностей технологии обработки информации, незащищенных каналов связи. В этой связи, целью исследования является моделирование угроз безопасности информации в территориально-распределенных информационных системах. Проведенный анализ зарубежных и российских методологий моделирования угроз безопасности информации информационных систем показал, что основными проблемами являются большой объем данных для моделирования, а также недостатки экспертных методов. Установлено, что для решения поставленной задачи необходимо использовать методы машинного обучения, теорию адаптивных нечетких нейронных продукционных систем с алгоритмами нечеткого вывода и применение технологий Data Science при обработке большого объема данных. В работе были определены необходимые и достаточные показатели для моделирования угроз безопасности информации, на основе нечетких нейронных продукционных системах была предложена методика определения актуальных угроз безопасности информации. Методика автоматизирована и, гипотетически, исключает ошибки экспертов, увеличивает количество определяемых актуальных угроз безопасности информации, снижает финансовые затраты на закупку средств защиты информации, отличается от существующих тем, что процесс автоматизирован, обладает низкой вычислительной сложностью, отсутствует необходимость привлечения высококвалифицированных специалистов, позволяет определять перечень актуальных угроз в системах различных типов и классов, может быть адаптирована для работы с международными базами данных. Практическая значимость заключается в автоматизации процесса — разработке программы для ЭВМ, реализующей предложенную методику. Обсуждение: дальнейшие исследования целесообразно продолжить в определении наилучших параметров адаптивных нечетких нейронных продукционных систем и алгоритмов нечеткого вывода.
