Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы: «Поведенческий анализ действий пользователя в реляционных СУБД». Целью работы является выявление небезопасных действий пользователя в отношении реляционной СУБД с использованием поведенческого анализа. Объектом исследования являются процессы взаимодействия пользователя с реляционной СУБД. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Исследовать проблемы информационной безопасности (ИБ), возникающие в результате деструктивного воздействия пользователя на реляционные системы управления базами данных (СУБД) и данные, расположенные в базах данных (БД). 2. Исследовать методы выявления деструктивного пользовательского воздействия в отношении реляционных СУБД и данных. 3. Разработать метод оценки пользовательских действий в отношении реляционной СУБД, основанный на поведенческом анализе пользовательской активности. 4. Разработать программный прототип для реализации метода оценки пользовательских действий и оценить полученные результаты. В ходе работы были исследованы проблемы информационной безопасности, возникающие при деструктивном воздействии пользователя на реляционные системы управления базами данных и данные, размещённые в базах данных. Были проанализированы методы выявления небезопасных пользовательских действий в отношении реляционных СУБД. В результате работы был разработан метод оценки пользовательских действий, основанный на поведенческом анализе пользовательской активности, а также определён набор информативных признаков для выявления аномальных действий. Полученные результаты могут быть использованы в информационных системах, веб-приложениях и учебных лабораторных стендах, функционирующих на базе реляционных СУБД. Для достижения данных результатов использовались СУБД PostgreSQL, язык программирования Python, средства контейнеризации Docker и Docker Compose, а также журналы событий веб-приложения и сведения о выполняемых SQL-запросах, времени их выполнения и объёме результата. В процессе работы был разработан программный прототип модуля мониторинга и детектирования, обеспечивающий сбор, обработку и анализ поведенческих метрик пользовательской активности.

The topic of the final qualification work is “Behavioral Analysis of User Actions in Relational DBMSs”. The aim of the work is to identify unsafe user actions in relation to a relational DBMS using behavioral analysis. The object of the study is the processes of user interaction with a relational DBMS. The tasks solved in the course of the study are as follows: 1. To investigate information security (IS) problems arising from destructive user impact on relational database management systems (DBMSs) and data stored in databases (DBs). 2. To investigate methods for detecting destructive user impact on relational DBMSs and data. 3. To develop a method for assessing user actions in relation to a relational DBMS based on behavioral analysis of user activity. 4. To develop a software prototype for implementing the method of user action assessment and to evaluate the obtained results. In the course of the work, information security problems arising from destructive user impact on relational database management systems and data stored in databases were investigated. Methods for detecting unsafe user actions in relation to relational DBMSs were analyzed. As a result, a method for assessing user actions based on behavioral analysis of user activity was developed, and a set of informative features for detecting anomalous actions was defined. The obtained results can be used in information systems, web applications, and educational laboratory stands operating on the basis of relational DBMSs. To achieve these results, the PostgreSQL DBMS, the Python programming language, Docker and Docker Compose containerization tools, as well as web application event logs and information about executed SQL queries, their execution time, and result size were used. In the course of the work, a software prototype of a monitoring and detection module was developed, providing the collection, processing, and analysis of behavioral metrics of user activity.