МЕТОД COOPEVO-CLOUDSEC ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ РЕСУРСІВ ХМАРНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ БЕЗПЕКИ - Цирканюк, Діана (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Метод CoopEvo-CloudSec представляє інноваційний кооперативно-еволюційний підхід до оптимізації розподілу обчислювальних ресурсів у хмарних системах з метою підвищення рівня інформаційної безпеки. Цей метод інтегрує елементи теорії ігор, багатокритеріальної оптимізації та динамічного аналізу ризиків, дозволяючи формувати коаліції між захисними компонентами, такими як віртуальні машини, контейнери, брандмауери та мережеві політики. Основою є варіативний ризиковий профіль λ(t), який оновлюється в реальному часі на основі потоків даних з систем управління подіями безпеки (SIEM), виявлення загроз (EDR) та моніторингу телеметрії. Це забезпечує адаптивну реакцію на кіберзагрози, такі як DDoS-атаки, витоки даних чи аномальну активність, мінімізуючи вразливості без надмірного споживання ресурсів. Архітектура методу базується на принципах модульності, інтероперабельності, надійності та безпеки. Центральний компонент – CoopEvo-CloudSec Engine (CEEngine) – реалізує еволюційні алгоритми NSGA-II або NSGA-III для генерації множини Парето-оптимальних рішень, враховуючи критерії: рівень ризику, продуктивність, латентність, вартість та енергоспоживання. Модуль Telemetry Collector акумулює метрики з Prometheus чи OpenTelemetry, Risk Analyzer оцінює та нормалізує загрози для формування λ(t), Policy Adapter адаптує рекомендації до оркестраторів як Kubernetes чи OpenStack, а Audit & Explainability забезпечує прозорість через фіксацію метрик якості (HV, IGD, Spacing). Потік даних передбачає безперервний цикл: від фіксації подій SIEM до застосування політик, з runtime decision loop для ітеративної оптимізації, включаючи селекцію, кросовер, мутацію та корекцію коаліцій. Обговорення результатів вказує на переваги в динамічних середовищах з високою варіативністю навантаження, але відзначає обмеження: чутливість до шумів телеметрії (падіння точності на 10%) та потребу в обчислювальних ресурсах. Метод перевершує статичні планувальники, забезпечуючи гнучкість для секторів: фінанси (комплаєнс), IoT (енергоспоживання), наука (продуктивність). Конфігурації параметрів дозволяють адаптацію, з NSGA-III для високовимірних задач.