Волков Александр Константинович - кандидат технических наук, доцент
Andrei K. Volkov - Assistant Professor
Волков Андрей Константинович - старший преподаватель
Andrei K. Volkov - Assistant Professor
Фролова Лидия Ивановна - аспирант кафедры летной эксплуатации и безопасности полетов, заместитель начальника отдела дистанционных образовательных технологий
Lidia I. Frolova - Post-graduate student, Flight Operation and Flight Safety Chair, Deputy Head of the Distant Learning Technology Department
В условиях усиления информационной составляющей авиационной деятельности задача обеспечения авиационной кибербезопасности становится чрезвычайно актуальной. В настоящее время прорабатывается нормативно-правовая база, регламентирующая деятельность в данной области, как со стороны Международной организации гражданской авиации, так и на уровне Российской Федерации. В комплексе угроз авиационной кибербезопасности, к которому относятся умышленные атаки, ошибки сторонних компаний, системные ошибки, природные явления, важное место занимает человеческий фактор. В работе данное негативное явление рассмотрено с точки зрения уязвимости авиационного персонала к социоинженерным атакам. Подобный тип воздействий злоумышленников предполагает набор прикладных психологических и аналитических приемов, способствующих получению конфиденциальной информации или нарушению правил информационной безопасности легитимными сотрудниками компаний. Существующий подход к построению профиля уязвимостей пользователей к социоинженерным атакам предполагает проведение ряда психологических тестов, по результатам которых с использованием регрессионной модели прогнозируются уязвимости пользователя через его психологические особенности. В данной работе ставится несколько иная задача - восстановить профиль уязвимостей авиационного персонала по данным активности в социальной сети. Это связано с тем, что изучение профиля пользователя социальной сети позволит более оперативно решить задачу выбора наиболее уязвимого сотрудника к конкретному типу социоинженерной атаки и внедрять профилактические мероприятия. В работе проведены исследования на базе АО «Международный аэропорт Сургут». В качестве респондентов были выбраны 36 инспекторов по досмотру службы авиационной безопасности. Получены эмпирические данные, включаюшце анкеты профилей пользователя социальной сети и ряд психологических тестов. С использованием факторного анализа решена задача снижения размерности и выбора наиболее информативных показателей, характеризующих активность пользователя социальной сети. Разработана дискриминантная модель, позволяющая прогнозировать профиль уязвимостей персонала по данным социальной сети. Представлены возможные типы социоинженерных атак на авиационный персонал.
In conditions of strengthening the informational component of aviation activity, the task of ensuring aviation cybersecurity becomes extremely urgent. Currently, a regulatory framework is being developed that regulates activities in this area, both on the part of the International Civil Aviation Organization and at the Russian Federation level. In the complex of aviation cybersecurity threats, which include deliberate attacks, errors of third-party companies, system errors, natural phenomena, the human factor occupies an important place. In this work, this negative phenomenon is considered from the point of view of the aviation personnel vulnerability to social engineering attacks. Such type of attack by an attacker involves a set of applied psychological and analytical techniques that facilitate the receipt of confidential information or the violation of information security rules by legitimate company employees. The existing approach to building a profile of user vulnerabilities to social engineering attacks involves a series of psychological tests, the results of which are used to predict the user vulnerability through its psychological characteristics. In this work a slightly different task is posed, the main idea is to restore the vulnerability profile of aviation personnel from activity data in a social network. This is due to the fact that studying the user profile of a social network will more quickly solve the problem of choosing the most vulnerable employee for a particular type of social engineering attack and introduce preventive measures. The research was conducted on the basis of JSC «Surgut International Airport». 36 aviation security inspectors were selected as the respondents. Empirical data have been obtained including profiles of social network user profiles and a number of psychological tests. Using factor analysis the problem of reducing dimensionality and choosing the most informative indicators characterizing the activity of a social network user has been solved. A discriminant model that allows predicting the vulnerability profile of personnel according to the social network has been developed. Possible types of social engineering attacks on aviation personnel are presented.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.