Modelling the effects of malware propagation on military operations by using bayesian network framework

Abstract

Kötü amaçlı yazılımlar, istenmeyen sistem davranışlarına neden olan ve genellikle BT sistemlerine veya kullanıcılarına zarar veren kötü amaçlı programlardır. Bu etkiler askeri operasyonlar sırasında da görülebilir, çünkü yüksek teknoloji ürünü askeri silahlar, komuta, kontrol ve haberleşme sistemleri de birbirine bağlı BT sistemleridir. Bu tezde, kötü amaçlı yazılımların bağlı sistemlerdeki yayılmasını araştırmak için biyolojik hastalıkların yayılımını modellemek için kullanılan geleneksel modeller kullanılmıştır. Özellikle, kötü amaçlı yazılımların yayılmasını karakterize etmek kullanılan karma salgın modeli ve savaş modellerinin araştırılmasında bir çerçeve geliştirmek için Bayes Ağı analizi gibi olasılıksal bir öğrenme yaklaşımı önermektedir. Formüle dayalı temsiller kullanan klasik modellerle karşılaştırıldığında, bu tezin sonuçları, bir askeri gücün diğerine göre üstünlüğünün olasılıksal açıdan daha zenginleştirilmiş temsillerini ortaya koymaktadır.

Malware are malicious programs that cause unwanted system behavior and usually result in damage to IT systems or its users. These effects can also be seen during military operations because high-tech military weapons, command, control and communication systems are also interconnected IT systems. This thesis employs conventional models that have been used for modeling the propagation of biological diseases to investigate the spread of malware in connected systems. In particular, it proposes a probabilistic learning approach, namely Bayesian Network analysis, for developing a framework for the investigation of mixed epidemic model and combat models to characterize the propagation of malware. Compared to the classical models, which have employed formula-based representations, the results of this thesis reveal more enriched representations of the superiority of one military force over the other in probabilistic terms.