Методика оценки качества логирования событий информационной безопасности в итерационно-управленческом цикле с применением метрики дефицита логирования

DOI: 10.21293/1818-0442-2026-29-1-114-123

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Актуальность. Качество логирования событий информационной безопасности определяет полноту последующей нормализации, корреляции и анализа инцидентов в SIEM-системах. Неполнота или структурная некорректность событий снижает наблюдаемость инфраструктуры и затрудняет реагирование на инциденты. Цель исследования. Разработать методику количественной оценки качества логирования событий информационной безопасности на основе интегрального показателя дефицита логирования DL и итерационного цикла PDCA. Методы. Использованы формализация профиля логирования, матрица требований к регистрации событий, набор обязательных полей, метрики полноты и точности логирования, рекуррентная модель динамики DL и представление методики в нотации IDEF0. Научная новизна. Предложена методика, отличающаяся совместным использованием матрицы требований к логированию, набора обязательных полей, интегрального показателя DL и межитерационного учёта новых и устранённых дефицитов в цикле PDCA. Результаты. На примере потока событий аутентификации Windows показано снижение DL с 0,30 до 0,11 за пять итераций при росте числа корректных записей с 700 до 890. Практическая значимость. Методика может применяться для формализованного контроля качества логирования, приоритезации корректирующих мероприятий и включения оценки качества событий в регулярные процессы мониторинга ИБ.

Ключевые слова: PDCA, SIEM, оценка качества логирования событий ИБ, полнота и точность логирования, дефицит логирования, математическая модель, итеративные методологии, ISO 27001, NIST CSF

Библиография статьи:
Иванов А. В. Методика оценки качества логирования событий информационной безопасности в итерационно-управленческом цикле с применением метрики дефицита логирования / А. В. Иванов, М. А. Киселев // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2026. – Т. 29, № 1. – С. 114–123. DOI: 10.21293/1818-0442-2026-29-1-114-123

Авторы и правообладатели:

  • Иванов А. В. , Новосибирский государственный технический университет (Новосибирск, Россия)
  • Киселев М. А. , Новосибирский государственный технический университет (Новосибирск, Россия)

  • 1. Сидак А.А. Стандартизация процессов регистрации событий безопасности, мониторинга и управления инцидентами информационной безопасности / А.А. Сидак, Д.А. Сидак // Двойные технологии. – 2023. – № 3 (104). – С. 58–62.
  • 2. Канев А.Н. Мониторинг событий и обнаружение инцидентов информационной безопасности с использованием SIEM-систем // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 3-1. – С. 122–123.
  • 3. Cost of a Data Breach Report 2023 / IBM Security; Ponemon Institute. – 2023. – 85 p. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ibm.com/reports/data-breach (дата обращения: 10.03.2025).
  • 4. Cisco Talos Incident Response. Quarterly Report: Q1 2024 Trends. – 2024 [Электронный ресурс]. – URL: https://blog.talosintelligence.com/talos-ir-q1-2024-quarterly-report (дата обращения: 12.03.2025).
  • 5. ISO/IEC 27001:2022. Information security, cybersecurity and privacy protection – Information security management systems – Requirements. – Geneva: International Organization for Standardization, 2022. – 33 p.
  • 6. Pascoe C. The NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0 / C. Pascoe, S. Quinn, K. Scarfone. – Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2024. – 32 p. (NIST CSWP 29). DOI: 10.6028/NIST.CSWP.29.
  • 7. European Union Agency for Cybersecurity (ENISA). Technical Implementation Guidance on Cybersecurity Risk Management Measures. June 2025, version 1.0. – Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2025. – 170 p. DOI:10.2824/2702548.
  • 8. Kent K. Guide to Computer Security Log Management / K. Kent, M. Souppaya. – Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology (Special Publication 800-92), 2006. – 64 p.
  • 9. Landauer M. Deep learning for anomaly detection in log data: A survey / M. Landauer, S. Onder, F. Skopik, M. Wurzenberger // Machine Learning with Applications. – 2023. – Vol. 12. – Art. 100470. DOI: 10.1016/j.mlwa.2023.100470.
  • 10. Chuvakin A.A. Logging and Log Management: The Authoritative Guide to Understanding the Concepts Surrounding Logging and Log Management / A.A. Chuvakin, K.J. Schmidt, C. Phillips. – Burlington, MA: Syngress, 2013. – 460 p. DOI: 10.1016/C2010-0-65241-2.
  • 11. ГОСТ Р 59548–2022. Защита информации. Регистрация событий безопасности. Требования к регистрируемой информации. – М.: Стандартинформ, 2022. – 70 с.
  • 12. Жемчугов А.М. Цикл PDCA Деминга. Современное развитие / А.М. Жемчугов, М.К. Жемчугов // Проблемы экономики и менеджмента. – 2016. – № 2 (54). – С. 3–28.
  • 13. ISACA. COBIT 2019 Framework: Governance and Management Objectives. – Schaumburg, IL: Information Systems Audit and Control Association, 2018. – 262 p.
  • 14. Cichonski P. Computer Security Incident Handling Guide / P. Cichonski, T. Millar, T. Grance, K. Scarfone. – Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2012. – 79 p. (NIST Special Publication 800-61 Rev. 2). DOI: 10.6028/NIST.SP.800-61r2.
  • 15. Gujarati D.N. Basic Econometrics. – 4th ed. – New York: McGraw-Hill, 2003. – 1002 p.
  • 16. Gardner E.S. Exponential smoothing: the state of the art // Journal of Forecasting. – 1985. – Vol. 4, No. 1. – P. 1–28. DOI: 10.1002/for.3980040103.
  • 17. Nise N.S. Control Systems Engineering. – 8th ed. – Hoboken, NJ: Wiley, 2019. – 800 p.
  • 18. Макаренко С.И. Аудит информационной безопасности: основные этапы, концептуальные основы, классификация мероприятий // Системы управления, связи и безопасность. – 2018. – № 1. – С. 1–29. DOI: 10.24411/2410-9916-2018-10101.
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru