Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Collection "Informat...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Lexical method for solving a multicriteria problem of selecting a SIEM for building a situational center for cybersecurity

Lexical method for solving a multicriteria problem of selecting a SIEM for building a situational center for cybersecurity

Abstract

The author considers the creation of a Cybersecurity Situation Center (CSC), its tasks and composition, and also provides the main technological tools that should be included in an effective CSC. Particular attention is paid to the information security incident management system (SIEM), which is key to the CSC, and its purpose and main tasks that it should solve are considered. The authors analyzes the peculiarities of solving the problem of rational selection of a SIEM. The groups of indicators characterizing the degree of fulfillment of the requirements for a SIEM are allocated and their examples are given. The use of fuzzy set theory for processing expert information on qualitative indicators characterizing a SIEM is proposed. The features related to making a rational decision on the choice of a SIEM are analyzed. Groups of indicators that can help in assessing the degree of compliance of a SIEM with the requirements are allocated, and examples of these indicators are given. In order to process expert information on the qualitative indicators of a SIEM, the use of fuzzy set theory is proposed. A formal statement of the problem of selecting a SIEM is presented and the main stages of its solution are proposed, including the preparation of initial data, the choice of a method for solving the multi-criteria problem of rational selection of a SIEM and the development of an algorithm. It is proposed to use the method of normalization of quantitative indicators of a SIEM and the method of pairwise comparisons based on rank estimates to process its qualitative indicators. The use of the Saaty scale with 9 point values to obtain membership functions for the qualitative characteristics of a SIEM based on expert evaluation is considered. An algorithm for constructing membership functions of SIEM characteristics for each fuzzy term is developed. Methods for solving multi-criteria problems are described and the use of the lexical method is proposed to solve the problem of rational selection of a SIEM in the course of building a Cybersecurity Situation Center. An algorithm for its implementation has been created and implemented, and to demonstrate its effectiveness, an example of its use for the rational selection of a SIEM is given. In addition, recommendations for the practical use of the obtained results are given.

Розглянуто створення Ситуаційного центру з кібербезпеки, його завдання та склад, а також наведено основні технологічні інструменти, які повинні бути включені до ефективного Ситуаційного центру з кібербезпеки. Особлива увага приділена системі управління інцидентами інформаційної безпеки (SIEM), яка є ключовою для Ситуаційного центру з кібербезпеки, тому розглянуто її призначення та основні задачі, які вона повинна вирішувати. Проаналізовано особливості рішення задачі раціонального вибору SIEM-системи. Виділено групи показників, що характеризують ступінь виконання вимог, які пред’являються до SIEM-системи та наведено їх приклади. Запропоновано застосування теорії нечітких множин для обробки експертної інформації про якісні показники, що характеризують SIEM-систему. Проаналізовано особливості, що стосуються прийняття раціонального рішення щодо вибору SIEM-системи. Виділено групи показників, які можуть допомогти в оцінці ступеня відповідності SIEM-системи вимогам, та наведені приклади цих показників. З метою обробки експертної інформації про якісні показники SIEM-системи, було запропоновано використання теорії нечітких множин. Наведено формальну постановку задачі вибору SIEM-системи та запропоновано основні етапи її розв'язання, які включають підготовку початкових даних, вибір методу для рішення багатокритеріальної задачі раціонального вибору SIEM-системи та розробку алгоритму. Запропоновано використання методу нормування кількісних показників SIEM-системи та методу парних порівнянь на основі рангових оцінок для обробки її якісних показників. Розглянуто використання шкали Сааті з 9 бальними значеннями для отримання функцій належності якісних характеристик SIEM-системи на основі експертної оцінки. Розроблений алгоритм побудови функцій належності характеристик SIEM-системи до кожного нечіткого терму. Описано методи вирішення багатокритеріальних задач і запропоновано застосування лексографічного методу для рішення задачі раціонального вибору SIEM-системи в ході побудови Ситуаційного центру з кібербезпеки. Створений та втілений у життя алгоритм його реалізації, і щоб продемонструвати його ефективність, наведено приклад використання для раціонального вибору SIEM-системи. Крім того, надані рекомендації щодо практичного використання отриманих результатів.

Keywords

кіберзахист, cybersecurity, decision support system, лексографічний метод, situation center, ситуаційний центр, теорія нечітких множин, fuzzy set theory, cyber defense, кібербезпека, lexical method, підтримка рішень, SIEM

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold
Related to Research communities