Моделирование процессов информационного взаимодействия в информационно-телекоммуникационных сетях

Один    из    основных    способов    изучения    информационно телекоммуникационных сетей - моделирование, как моделирование топологии сети и как изучение процессов, проходящих в ней, в частности, угроза распространения запрещенной информации, запрещенного контента. Основной  подход к моделированию процессов, протекающих в информационно-телекоммуникационных сетях - это применение моделей влияния, так как они наиболее адаптивные к задаче обеспечения информационной безопасности сети от распространения запрещенной информации. На рисунке 1 представлена обобщенная классификация моделей влияния. Проанализируем представленные классы моделей влияния.

Рисунок 1 – Классификация моделей влияния

Пороговая модель – модель, в которой есть пороговое значение, используемое при изменении состояний. Классические модели с порогами были разработаны Schelling, Axelrod и Granovetter для моделирования коллективного поведения.

Модель независимых каскадов, так называемая «система взаимодействующих частиц». Когда агент i становится активным в некоторый момент времени, он может активировать только на следующем шаге каждого своего соседа j с вероятностью pji, причем j могут пытаться независимо активировать и другие агенты.

Модели просачивания и заражения - наиболее популярный способ изучения распространения информации и инноваций в социальных системах и сетях. Модель Изинга - математическая модель, описывающая возникновение намагничивания материала. Предполагается, что конформность или независимость в большой социальной группе может моделироваться с помощью модели Изинга; влияние ближайших соседей  является определяющим, а аналогом температуры является готовность группы мыслить творчески, готовность принимать новые решения и идеи. Внешним полем для социальной группы является управление или влияние «авторитетов».

Для описания процессов распространения информации в сети, информационно-телекоммуникационную сеть можно рассматривать как сложную адаптивную систему, которая состоит из большого количества агентов, взаимодействие между которыми приводит к непредсказуемому масштабному, коллективному поведению. Для анализа и моделирования сложных систем можно использовать клеточные автоматы, состоящие из набора агентов, образующих регулярную решетку. Состояние отдельно взятого агента в дискретный момент времени характеризуется переменной. Состояния синхронно изменяются через дискретные интервалы времени в соответствии с неизменными локальными вероятностными правилами, которые зависят от состояния самого агента и его ближайших соседей.

Модель цепей Маркова (изучение влияния в группе агентов) - это динамическая байесовая сеть (DBN) с двухуровневой структурой: уровнем индивидов и уровнем группы.

Модели взаимной информированности. Агент, входящий в соцсеть, получает информацию о действиях и представлениях других агентов, параметрах среды и т.п., которая влияет на имеющийся у агента набор ценностей, установок и представлений, связанных определенным образом: ценности влияют на установки, что приводит к предрасположенности и представлениям того или иного уровня, с предрасположенностями согласована находящаяся «в памяти» агента иерархическая система представлений о мире. Предрасположенность к тем или иным представлениям и ситуационная обстановка в целом, приводят к формированию новых или модификации старых представлений. В соответствии с чем, агентом принимается решение и выполняется определенное действие. Результат действия приводит к изменению ситуационной обстановки, внутренних ценностей, установок и представлений агента.

Модели согласованных коллективных действий. Социальные связи, с одной стороны, обеспечивают эффективный локальный социальный контроль для стимулирования участия в коллективном действии, с другой стороны, обеспечивают агента информацией о намерениях и действиях других агентов в сети, формируют его возможные представления, ложащиеся в основу принятия решений, с третьей стороны, в пределах социальных связей агенты могут прикладывать совместные усилия по созданию  локальных общественных благ для совместного использования. Поэтому структура информационно-телекоммуникационных сетей оказывает сильное воздействие на решения агентов принять участие в коллективном действии. Информационно-телекоммуникационная сеть - это сеть, посредством которой агенты сообщают друг другу о своем решении участвовать в коллективном действии. Каждый агент проинформирован о готовности только своих ближайших соседей и на основе этого локального знания принимает решение об участии, на основании «механизма координации», т.е. рассматривая координационную игру с неполной информированностью. Информационно-телекоммуникационная сеть способствует координации, и основной интерес представляет то, каковы свойства сетей, которые допускают коллективное действие. Такие сети способствуют координации информируя каждую ступень о более ранних ступенях и формируя общее знание в пределах каждой ступени, т.е. обеспечивается понимание роли общего знания в коллективном действии и соотношение между структурой социальной сети и этим общим знанием. Равновесие стабильной сети – это ситуация, в которой не существует агента, которому выбранная комбинация изменения его действия и изменений связей приведет к наилучшему результату. Равновесиями стабильной сети являются равновесия с полным участием или полным неучастием.

Создание и выбор моделей распространения угрозы запрещенной информации – один из ключевых подходов при решении задачи информационной безопасности сети. При моделировании важно иметь топологию, отражающую структуру связей реальной сети, а также использовать адекватную модель информационного взаимодействия агентов.