Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Авкурова Жадыра Советхановна «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «Белгісіздік жағдайында ақпараттық-коммуникациялық жүйелердегі кибершабуылдарды анықтау әдістері мен есептеу модельдері» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және программалық инженерия кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Аманжолова Сауле Токсановна – техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Қауіпсіздік мектебінің директоры Astana IT University (Астана қ., Қазақстан Республикасы);
Абдильдаева Асель Асылбековна - философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, Ақпараттық технологиялар және инженерия жоғары мектебі, Astana International University (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Сейлова Нургуль Абадуллаевна – техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Халықаралық ақпараттық технологиялар университетінің «Компьютерлік технологиялар және киберқауіпсіздік факультетінің деканы (Алматы қ., Қазақстан Республикасы);
Сақан Қайрат Сақанұлы – философия докторы (PhD), Ақпараттық қауіпсіздік зертханасының аға ғылыми қызметкері, ҚР ҒЖБМ Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институты (Алматы қ., Қазақстан Республикасы);
Зюбин Владимир Евгеньевич – техника ғылымдарының докторы, Новосібір мемлекеттік университетінің компьютерлік технологиялар кафедрасының меңгерушісі (Новосібір қ., Ресей).
Ғылыми кеңесшілері:
Абдураимова Баян Куандыковна – техника ғылымдарының кандидаты, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, «Ақпараттық қауіпсіздік» кафедрасының аға оқытушысы (Астана қ., Қазақстан Республикасы)
Гнатюк Сергей Александрович – техника ғылымдарының докторы, профессор, Ұлттық авиациялық университеті (Киев қ., Украина)
Қорғау 2026 жылғы 26 тамыз, сағат 14:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңестің отырысы Microsoft Teams платформасында онлайн және оффлайн режимінде өтеді.
Сілтемесі: https://clck.ru/3Ua22u
Мекен-жайы: Астана қаласы, А. Пушкин көшесі, 11 үй, 2 оқу ғимараты, 222-аудитория.
Аңдатпа (қаз.): Авкурова Жадыра Советханқызының «6D070400-Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Белгісіздік жағдайында ақпараттық-коммуникациялық жүйелердегі кибершабуылдарды анықтау әдістері мен есептеу модельдері» диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Жұмыстың өзектілігі. Қазақстан кәсіпорындарының ақпараттық-коммуникациялық жүйеге бағытталған шабуылдардың күрт артуымен анықталады. Экономиканың цифрландырылуы және «Цифрлық Қазақстан» тұжырымдамасына көшуімен бизнес, мемлекеттік компаниялар және маңызды жүйе киберқылмыскерлердің объектісіне айналуда. Дәстүрлі қауіпсіздік құралдары әлеуметтік инженерияны, нөлдік күндік эксплойттарды және жасырын байланыс арналарын пайдаланатын заманауи көп сатылы шабуылдармен күресу үшін жеткіліксіз. Бұл мұндай қауіптерді ерте анықтауға және алдын алуға бағытталған мамандандырылған модельдер мен бағдарламалық шешімдерді әзірлеуді қажет етеді. Бұл мәселе жаһандық цифрлық кеңістікке белсенді түрде интеграцияланып, өзінің киберқауіпсіздік индустриясын дамытатын ел Қазақстан үшін ерекше маңызды. Корпоративтік ақпараттық-коммуникациялық жүйелердегі осалдық құпия деректердің бұзылуына, өндірістік процестердің бұзылуына және елеулі экономикалық және беделге нұқсан келтіруі мүмкін. Сонымен қатар, Қазақстанның Орталық Азия аймағындағы геосаяси және экономикалық рөлін ескере отырып, кәсіпорындардың цифрлық жүйенің тұрақтылығы ұлттық қауіпсіздік пен халықаралық ынтымақтастыққа тікелей әсер етеді. Мұндай жағдайларда мақсатты шабуылдарды анықтауға арналған ғылыми негізделген модель мен қолданбалы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу стратегиялық маңызға ие. Әзірленген шешімдерді қолданыстағы кәсіпорын қауіпсіздігін бақылау жүйелеріне біріктіруге болады, бұл желілік трафикті талдау, оқиғаларды корреляциялау және машиналық оқыту үшін интеллектуалды алгоритмдерді пайдалану арқылы олардың тиімділігін арттырады. Кәсіпорынның ақпараттық-коммуникациялық жүйесіне бағытталған шабуылдарды анықтау міндетінде анық емес жиынтықтарды пайдалану орынды, себебі олар нақты желілік белсенділікке тән бастапқы деректердің белгісіздігі мен толық еместігін ескереді; олар күрделі жағдайларды қатаң екілік түрде емес («шабуыл/шабуыл емес»), мүшелік дәрежелері арқылы («қауіп деңгейі 0,6», «жоғары тәуекел») сипаттауға мүмкіндік береді, бұл талдауды икемді және сараптамалық логикаға жақындатады; сондай-ақ эвристикалық ережелер мен сапалық сипаттамаларды («ауытқу белсенділігі», «жүктеменің артуы») ресімдеуге мүмкіндік береді, шабуылдарды дәлірек анықтауды және ақпараттық қауіпсіздік жүйелеріндегі жалған оң нәтижелер санын азайтуды қамтамасыз етеді. Зерттеудің мақсаты – деректерді интеллектуалды талдаудың заманауи технологияларын, анық емес логика әдістерін және honeypot-бақылау тетіктерін пайдалану негізінде ақпараттық-коммуникациялық жүйелерде кибершабуыл белгілерін жедел анықтауға және шабуылшыларды анықтауға қабілетті жүйені іске асырудың теориялық және практикалық негіздерін әзірлеу Зерттеу міндеттері: Сигнатуралық, статистикалық және аномалиялық тәсілдерді қоса алғанда, шабуылдар мен шабуылшыларды анықтау әдістеріне жан-жақты талдау жүргізу. Ақпараттық-коммуникациялық жүйенің қалыпты жұмыс істеу күйін аномальды күйден ажыратуға мүмкіндік беретін параметрлер мен эталондар модельдерін құру. Кибершабуылдарды ерте анықтауға және шабуыл санатын сәйкестендіруге арналған әдістер мен алгоритмдерді әзірлеу. Шабуылдаушылардың мінез-құлқы туралы ақпарат жинау және олардың профильдерін қалыптастыру мақсатында honeypot-технологияларды қолдану. Әзірленген модельдерді эксперименттік жағдайда сынақтан өткізу, қолданыстағы қорғаныс құралдарымен ықпалдастыруға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді құру және оның тиімділігін анықтау дәлдігі, жалған іске қосылу деңгейі, белгісіздік жағдайындағы орнықтылығы және жауап беру уақыты сияқты негізгі көрсеткіштер бойынша бағалау Зерттеудің объектісі - белгісіздік жағдайында ақпараттық-коммуникациялық жүйелердегі кибершабуылдарды ерте анықтау және бұзушыларды анықтау процесі. Зерттеу пәні - ақпараттық-коммуникациялық жүйеге бағытталған шабуылдарды анықтау және анықтауға арналған модельдер, әдістер және бағдарламалық құралдар, интеллектуалды деректерді талдау алгоритмдерін қолдана отырып және белгісіз ақпаратты өңдеу. Зерттеу әдістері • Ақпараттық-коммуникациялық жүйенің жұмыс істеу процестерін формализациялауға және әрекет ету тәсілінің ауытқулық модельдерін құруға мүмкіндік беретін математикалық модельдеу және деректерді өндіру. • Белгісіздік жағдайында параметрлерді өңдеу үшін анық емес логика (fuzzy logic) және шамамен есептеу тәсілдерін пайдалану, бұл шабуылды анықтау мен бұзушыларды жіктеудің дәлдігін арттырады. • Шабуылшылар туралы деректерді белсенді жинау және мінез-құлық профильдерін жасау құралы ретінде honeypot технологиясын пайдалану. • Желілік оқиғаларды адативті өңдеуді және шабуылдарды нақты уақыт режимінде анықтауды қамтамасыз ететін машиналық оқыту алгоритмдері және деректерді өндіру әдістері. Зерттеудің ғылыми жаңалығы белгісіз және нашар формалдандырылған ортада кибершабуылдарды анықтау үшін деректерді өндіру тәсілдерін жетілдіруде. Әзірленген әдістер ICS параметрлеріндегі ауытқуларды динамикалық бағалауды пайдалануға мүмкіндік береді, бұл жасырын қауіптер мен кибершабуылдарды дәлірек және ерте анықтауға көмектеседі. Қорғауға келесі ғылыми қағидалар ұсынылады: 1. Ақпараттық-коммуникациялық жүйенің аномальды күйінің моделі – объектіге шабуыл белгілерін сипаттайтын желілік және хосттық деңгейдегі айқын және анық емес параметрлер жиындарын қамтитын модель. Бұл модель аномалияларды ерте диагностикалауға және оларды жүйенің қалыпты жұмыс істеу күйінен ажыратуға мүмкіндік береді. 2. Ақпараттық-коммуникациялық жүйенің параметрлері мен жұмыс істеу эталондарының модельдері – желі, хост және шабуыл сипаттамалары арасындағы логикалық-лингвистикалық байланыстарды, сондай-ақ сәйкестендіру ережелері жүйесін пайдаланатын модельдер. Бұл модельдер шабуылшылардың әсерін анықтауды және оларды профайлинг пен қауіп-қатер модельдері негізінде жіктеуді қамтамасыз етеді. 3. Деректерді интеллектуалды талдау әдісі – есептеу жүйесінің жұмыс істеу көрсеткіштерінің эталондық профильден ауытқуын динамикалық бағалауға және айқын әрі анық емес параметрлер жиындарын өңдеуге негізделген әдіс. Бұл әдіс аномальды күй модельдерін құруды және киберкеңістік параметрлерінің белгісіздігі жағдайында объектіге шабуылдарды ерте анықтауды қамтамасыз етеді. 4. Нысаналы шабуылдарды анықтау жүйесінің алгоритмдік және бағдарламалық қамтамасыз етілуі – жетілдірілген деректерді интеллектуалды талдау әдісін, параметрлер мен эталондар модельдерін, анық емес логика тетіктерін және өзекті деректер жиындарын пайдаланатын жүйе. Бұл жүйе шабуылдарды анықтау дәлдігін арттыруды, шабуылдаушыны профайлингтеуді және жалған іске қосылулар санын азайтуды қамтамасыз етеді. Зерттеудің практикалық маңыздылығы Зерттеудің практикалық маңыздылығы ұсынылған әдістер мен модельдердің қолданыстағы шабуылдарды анықтау және алдын алу жүйелеріне қолданылуында жатыр. Әзірленген шешімдер киберқауіпсіздік оқиғаларына жауап беру топтарының (КҚОЖ) бағдарламалық модульдеріне біріктірілуі мүмкін, бұл олардың тиімділігі мен нәтижелілігін арттырады. Зерттеудің практикалық маңыздылығы сонымен қатар киберқауіпсіздіктің жоғары деңгейін қажет ететін энергетикалық, қаржылық, өнеркәсіптік және мемлекеттік жүйелерді қоса алғанда, маңызды ақпараттық жүйе нысандарын қорғау үшін озық шешімдер жасау мүмкіндігінде жатыр. Зерттеу нәтижелері Қызылорда университетінің «Болашақ» ЖШС математика және ақпараттық технологиялар кафедрасының оқу бағдарламасына енгізілді. Зерттеу сонымен қатар Қарағанды индустриалды университетінде «Ақпараттық қауіпсіздік негіздері» курсының бөлігі ретінде бағдарламалық жасақтама инженериясы бағдарламасының студенттері үшін жүзеге асырылды. Ізденушінің жеке үлесі. Қойылған міндеттер бойынша диссертациялық жұмыстың барлық бөлімдері бойынша ғылыми–зерттеу жұмыстарын өз бетімен орындады. Нақтырақ айтқанда, ол келесі ғылыми және практикалық нәтижелерге қол жеткізді: 1) Ақпараттық жүйелердегі (АҚЖ) кибершабуылдарды тиімді анықтау және сәйкестендіру үшін қолданылатын теориялық негіздердің және практикалық тәсілдердің қазіргі даму жағдайын талдау, бұл виртуалды тұзақ, анық емес логикаға және гибридті нейрондық желілерге негізделген жүйелерді анықтады; 2) Өнімділік көрсеткіштеріндегі (желі және хост) қалыпты профильден ауытқуларды динамикалық бағалауға, сондай-ақ анық және анық емес параметрлер жиынтығын өңдеуге негізделген жетілдірілген деректерді өндіру әдісі, анық емес орта параметрлері (киберкеңістік) болған кезде кибершабуылдарды ерте анықтау үшін қалыптан тыс күй модельдерін құруға мүмкіндік береді; 3) Жүйедегі кибершабуылды сипаттайтын және оны ерте анықтауға мүмкіндік беретін желі мен хосттың өзінің анық және анық емес параметрлер жиынтығын қамтитын АҚЖ қалыптан тыс күйінің моделі жасалды. Модель жиынтықтар жиынтығы ретінде ұсынылған, ал анық емес параметрлерді пайдалану жүйені икемді және бейімделгіш етеді, бұл ақпараттық жүйелер мен жалпы киберкеңістік үшін маңызды. 4) Хост және желі параметрлерін, зиянкестердің параметрлерге әсерін және логикалық-лингвистикалық байланыстарды, сондай-ақ ереже жүйесін талдайтын параметрлік және эталондық модельдер әзірленді. Бұл зиянкестердің ақпараттық жүйелерге (АҚЖ) әсерін анықтауға және оларды алдын ала профильдеу, қауіп модельдері және зиянкес модельдері негізінде анықтауға мүмкіндік береді; 5) Кибершабуылды анықтау жүйесі жетілдірілді. Ол деректерді өндіруді, параметрлік және эталондық модельдерді пайдаланады және ақпараттық жүйелерге (оның ішінде маңызды үкіметтік жүйедегілерді қоса алғанда) кибершабуылдарды тиімді анықтау үшін анық емес логикаға және белгілі деректер жиынтықтарына (NSL KDD, CAPEC) негізделген; NSL KDD және HNN деректер жиынын пайдаланып, зиянкес санаттарының келесі таралуы алынды: дезинформациялаушы (15%), спаммер (20%), крекер (18%), хакер (14%), спамбот (15%) және хакерлік бот (16%), дәлдігі 98,96%-ға дейін. Алынған нәтижелер ақпараттық жүйелердегі шабуылшыларды анықтау және анықтау үшін бағдарламалық немесе аппараттық-бағдарламалық модульдер түріндегі құралдарды жасау үшін пайдаланылуы мүмкін. Оларды дербес немесе заманауи IDS, IPS, SIEM және басқа CSIRT/SOC құралдарының функционалдығын кеңейту ретінде пайдалануға болады. Диссертация тақырыбы бойынша ғылыми басылымдар дайындалды. Зерттеу нәтижелері ғылыми семинарлар мен конференцияларда сынақтан өткізілді. Әзірленген алгоритмдер мен бағдарламалық құралдардың практикалық іске асырылуы қамтамасыз етілді. Тестілеу және жарияланымдар. Диссертация тақырыбы бойынша он жеті ғылыми мақала жарияланды, оның ішінде: үш мақала Қазақстан Республикасы Жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім берудегі сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған журналдарда; жеті мақала халықаралық конференция материалдарында; екеуі басқа ғылыми журналдарда; және бір мақала Scopus дерекқорында индекстелген журналда. Әзірленген бағдарламалық шешімдерге авторлық құқық сертификаттары алынды. Зерттеудің негізгі нәтижелері Л. Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің "Компьютерлік және бағдарламалық инженерия" кафедрасының ғылыми семинарларында, сондай-ақ Білім берудегі International Conference on Information and Communication Technologies, Research, and Industrial Applications (Херсон, Украина, 2021) сияқты республикалық және халықаралық конференцияларда баяндалды; International Workshop SM small and Big Data Approaches in Healthcare (Бельгия, 2021; "Білім беру сапасын арттыру, ғылым мен өндірістегі заманауи инновациялар" халықаралық ғылыми-практикалық конференциясы (Екібастұз, 2021) Жұмыстың құрылымы Жұмыс мазмұн кестесінен, анықтамалар мен қысқартулар тізімінен, кіріспеден, кіші бөлімшелері бар тараулардан, қорытындыдан, пайдаланылған әдебиеттер тізімінен және қосымшалардан тұрады.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
