title: Social Engineering Attacks: Situation modelling based on social networks analysis (joint project)
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Азаров Артур Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шиндарев Никита Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shindarev Nikita
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Тулупьева Татьяна Валентиновна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Tulupeva Tatiana Vаlentinovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032084
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10968
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: На сегодняшний день одной из самых важных проблем в сфере обеспечения информационной безопасности является защита сотрудников компаний от социоинженерных атак. В предыдущих исследованиях был разработан программный комплекс, имитирующий социоинженерную атаку злоумышленника на пользователей с помощью дерева атак.  Рассчитываемая вероятность успешности воздействия злоумышленника напрямую зависит от степени выраженности различных уязвимостей у пользователя.  Профиль уязвимостей строится на основе опроса сотрудников, в то время как злоумышленник может использовать общедоступную информацию для повышения вероятности успешности социоинженерной атаки. Важным этапом анализа страниц пользователей в социальных сетях является выявление страниц, принадлежащих сотрудникам. В работе представлен способ классификации пользовательских страниц с помощью дерева принятия решений. Также осуществляется полностью автоматизированный сбор обучающей и тестовой выборок. Результатом прохода по дереву решений является утверждение о принадлежности страницы в социальной сети “ВКонтакте” одному из сотрудников компании. Представлены модели и алгоритмы реализованного программного модуля, анализирующего страницы пользователей социальной сети “ВКонтакте” на предмет аффилированности с заданной компанией.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Nowadays one of the most important problems in the field of information security is the protection of company employees from social engineering attacks. In previous studies a software package was developed that simulates a hacker's social engineering attack on users with the help of a tree of attacks. The calculated probability of success of a hacker's attack directly depends on the degree of severity of various vulnerabilities of the user. While a hacker can use publicly available information to increase the probability of a successful social engineering attack, the vulnerability profile is built on the basis of a survey of employees. An important step in analyzing users' pages on social networks is to identify pages belonging to employees. The paper presents a way to classify user pages using the decision tree. A completely automated collection of training and test samples is also carried out. The result of the passage through the decision tree is the value of the class of belonging to the page in the social network "VKontakte" to one of the employees of the company. Models and algorithms of the realized program module analyzing the pages of users of the social network "VKontakte" for affiliation with the given company are presented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социоинженерные атаки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: защита пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: информационная безопасность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификаторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social engineering attacks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: user protection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: information security
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classifier
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Social Engineering Attacks: Situation modelling based on social networks analysis (joint project)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование социоинженерных атак: синтез сцен по результатам анализа социальных сетей (проектная работа)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Shindarev_VKR_Final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10968/1/Shindarev_VKR_Final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 502,46 kB
resources.filename: reviewSV_2017-ShindarevNA.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10968/3/reviewSV_2017-ShindarevNA.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 501,89 kB
resources.filename: reviewSV_stt00759_Azarov_Artur_Aleksandrovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10968/4/reviewSV_stt00759_Azarov_Artur_Aleksandrovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5 kB
resources.filename: reviewSV_st007102_Tulupeva_Tatyana_Valentinovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10968/5/reviewSV_st007102_Tulupeva_Tatyana_Valentinovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,88 kB