Статья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме повышения оперативности обработки большого массива данных. Данные представлены в памяти киберсистем, являющиеся интеллектуальными и участвующими в процессе работы по обеспечению информационной безопасности критически важных объектов. Функционирование механизмов интеллектуальной обработки данных базируется на использовании баз знаний, аккумулирующих знания о предметной области, представляющей интерес в рамках решаемых задач.
Лавинообразный характер роста объемов знаний ставит проблему ограничения количества данных, единовременно находящихся в оперативной обработке. Таким образом, актуализируется задача изменения доступности знаний, представленных в памяти киберсистемы, обеспечивающей информационную безопасность критической информационной инфраструктуры. Обращает на себя внимание динамический характер решаемой задачи, а также тот факт, что аналогичные процессы, сопряженные с обработкой информации характерны для функционирования конструктивного типа мышления и когнитивных способностей человека. Предполагается, что знания, представлены в памяти киберсистемы в виде совокупности частично упорядоченных концептов, объединенных в рамках онтологии предметной области. При этом пополнение базы знаний возможно, как посредством разнородных аппаратно-программных модулей (сенсоров), осуществляющих мониторинг Внешнего Мира, так и командой операторов, заносящих сведения критичные для решаемых задач, вручную. Для изменения доступности знаний, хранящихся в памяти киберсистемы, обеспечивающей информационную безопасность критической информационной инфраструктуры, предлагается использовать разработанную модель ассоциативной ресурсной сети, функционирующую параллельно с онтологией и модель распространения ассоциативного сигнала по ней. Описанные модели позволяют учитывать интенсивность поступления и обработки информации (запросов), а также процессы «забывания» знаний. Предложенная модель распространения ассоциативного сигнала по ассоциативной ресурсной сети способствует учёту контекстов при извлечении и интерпретации знаний, представленных в памяти киберсистемы. Совокупность представленных подходов позволяют реализовать процедуру ранжирования знаний в памяти системы по уровню их доступности, напрямую зависящему от их актуальности, апробированности и подтверждённости.
