RU2755775C1 - Method for automatically generating digital model of protected object, analyzing the security systems of protected object and assessing vulnerability of a protected object, taking into account aforementioned analysis - Google Patents
Method for automatically generating digital model of protected object, analyzing the security systems of protected object and assessing vulnerability of a protected object, taking into account aforementioned analysis Download PDFInfo
- Publication number
- RU2755775C1 RU2755775C1 RU2021100690A RU2021100690A RU2755775C1 RU 2755775 C1 RU2755775 C1 RU 2755775C1 RU 2021100690 A RU2021100690 A RU 2021100690A RU 2021100690 A RU2021100690 A RU 2021100690A RU 2755775 C1 RU2755775 C1 RU 2755775C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- protected object
- patrol
- points
- movement
- rapid response
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
- G06F15/16—Combinations of two or more digital computers each having at least an arithmetic unit, a program unit and a register, e.g. for a simultaneous processing of several programs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/40—Data acquisition and logging
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
Description
Область техникиTechnology area
[0001] Изобретение относится к области вычислительной техники, более конкретно, к средствам автоматического формирования цифровой модели охраняемого объекта, анализа систем безопасности охраняемого объекта и оценки уязвимости охраняемого объекта с учетом упомянутого анализа[0001] The invention relates to the field of computing, more specifically, to means for automatically generating a digital model of a protected object, analyzing security systems of a protected object and assessing the vulnerability of a protected object, taking into account the above analysis
Уровень техникиState of the art
[0002] В настоящее время существует множество систем оценки уязвимости. Одним из примеров таких систем является система прогнозирования риска преступности, описанная в US 2012/0102002 A1. Раскрытая система предусматривает компьютерную систему прогнозирования риска преступности и соответствующий метод для создания прогнозов риска преступности и передачи прогнозов пользователю. С помощью прогнозов пользователь может более эффективно оценивать, как уровень повышенной угрозы преступности, так и ее потенциальную продолжительность. Затем пользователь может использовать информацию, содержащуюся в прогнозах, для более активного подхода к правоохранительным органам в пострадавших районах в период повышенной угрозы преступности.[0002] Currently, there are many systems for assessing vulnerability. One example of such systems is the crime risk prediction system described in US 2012/0102002 A1. The disclosed system provides for a computer crime risk prediction system and a corresponding method for generating crime risk predictions and transmitting the predictions to the user. With the help of predictions, the user can more effectively assess both the level of the increased threat of crime and its potential duration. The user can then use the information contained in the forecasts to take a more proactive approach to law enforcement in the affected areas during a period of heightened crime threat.
[0003] Однако известному решению присущи недостатки. В числе недостатков известного решения имеется низкая точность оценки уязвимости охраняемого объекта, поскольку она не предусматривает формирование цифровой модели, на основании которой выполняется автоматический анализ систем безопасности охраняемого объекта.[0003] However, the known solution has disadvantages. Among the disadvantages of the known solution is the low accuracy of assessing the vulnerability of the protected object, since it does not provide for the formation of a digital model, on the basis of which an automatic analysis of the security systems of the protected object is performed.
Раскрытие изобретенияDisclosure of invention
[0004] Задачей изобретения является устранение указанных выше недостатков.[0004] The object of the invention is to eliminate the above disadvantages.
[0005] Техническим результатом при этом является повышение точности оценки уязвимости охраняемого объекта посредством автоматического формирования сервером анализа полученных данных цифровой модели охраняемого объекта и анализа систем безопасности охраняемого объекта.[0005] The technical result is to improve the accuracy of assessing the vulnerability of the protected object by automatically generating a digital model of the protected object by the server for analyzing the received data and analyzing the security systems of the protected object.
[0006] Для достижения данного технического результата предложен способ автоматического формирования цифровой модели охраняемого объекта, анализа систем безопасности охраняемого объекта и оценки уязвимости охраняемого объекта с учетом упомянутого анализа, выполняемый посредством устройства ввода и обработки данных, соединенного с сервером анализа полученных данных и устройства визуального вывода результатов анализа полученных данных, принятых от упомянутого сервера анализа, содержащий этапы, на которых: посредством устройства ввода и обработки данных: принимают данные об охраняемом объекте, включающие параметры конструктивного строения охраняемого объекта и параметры систем безопасности охраняемого объекта с учетом конструктивного строения охраняемого объекта, включающие: маршрут движения патруля охраняемого объекта, маршрут движения группы быстрого реагирования, данные о точках размещении датчиков обнаружения вторжения на территорию охраняемого объекта и данные о зоне обнаружения упомянутых датчиков; и на основании упомянутых принятых данных формируют библиотеки динамических цифровых моделей конструктивного строения охраняемого объекта с наложенными на цифровую модель маршрутами движения патруля охраняемого объекта, маршрутами движения группы быстрого реагирования, точками размещения датчиками обнаружения вторжения на территорию охраняемого объекта вместе с зоной обнаружения упомянутых датчиков; посредством сервера анализа полученных данных, выполняют анализ систем безопасности охраняемого объекта с учетом сформированной библиотеки динамических цифровых моделей, включающий: автоматическое формирование, с учетом конструктивного строения охраняемого объекта и точек размещения датчиков обнаружения вторжения на территории охраняемого объекта с учетом зоны обнаружения упомянутых датчиков, по меньшей мере, одной динамически изменяемой цифровой модели траектории движения предполагаемого нарушителя, маршрута движения патруля охраняемого объекта и маршрута движения группы быстрого реагирования, где в результате моделирования по упомянутой траектории выполняется построение точек перемещения предполагаемого нарушителя, а по упомянутым маршрутам выполняется построение точек движения патруля охраняемого объекта и/или точек движения группы быстрого реагирования; обработку полученных данных, в результате которой формируются точки возможного контакта патруля и/или группы быстрого реагирования с предполагаемым нарушителем; и с учетом количества сформированных точек возможного контакта выполняют оценку уязвимости охраняемого объекта; посредством устройства визуального вывода результатов анализа полученных данных выводят пользователю точки возможного контакта патруля и/или группы быстрого реагирования с предполагаемым нарушителем и цифровое значение оценки уязвимости охраняемого объекта.[0006] To achieve this technical result, a method is proposed for automatically generating a digital model of a protected object, analyzing security systems of a protected object and assessing the vulnerability of a protected object, taking into account the above analysis, performed by means of an input and processing device connected to a server for analyzing the received data and a visual output device the results of the analysis of the data received, received from the said analysis server, containing the stages at which: by means of a data input and processing device: receive data about the protected object, including the parameters of the structural structure of the protected object and the parameters of the security systems of the protected object, taking into account the structural structure of the protected object, including : route of movement of the patrol of the protected object, route of movement of the rapid response team, data on the points of placement of intrusion detection sensors on the territory of the protected object and data on the detection zone mentioned curled sensors; and on the basis of the above-mentioned received data, libraries of dynamic digital models of the structural structure of the protected object are formed with superimposed on the digital model the routes of the patrol of the protected object, the routes of the movement of the rapid response group, the points of placement of the sensors for detecting intrusion into the territory of the protected object, together with the detection zone of the said sensors; by means of the received data analysis server, the security systems of the protected object are analyzed taking into account the generated library of dynamic digital models, including: automatic formation, taking into account the structural structure of the protected object and the placement points of intrusion detection sensors on the territory of the protected object, taking into account the detection zone of the said sensors, at least measure, one dynamically changing digital model of the trajectory of the alleged intruder, the route of the patrol of the guarded object and the route of the movement of the rapid response team, where, as a result of modeling along the mentioned trajectory, the points of movement of the alleged intruder are plotted, and the points of movement of the patrol of the guarded object are constructed along the mentioned routes, and / or points of movement of the rapid response team; processing of the received data, as a result of which the points of possible contact of the patrol and / or the rapid response group with the alleged intruder are formed; and taking into account the number of formed points of possible contact, assess the vulnerability of the protected object; by means of the device for visual output of the results of the analysis of the data obtained, the points of possible contact of the patrol and / or the rapid response group with the alleged intruder and the digital value of the assessment of the vulnerability of the protected object are displayed to the user.
[0007] Дополнительно точки движения патруля охраняемого объекта и/или точки движения группы быстрого реагирования выполнены в виде окружности и имеют радиус зоны визуального контакта патруля охраняемого объекта и/или группы быстрого реагирования с предполагаемым нарушителем.[0007] Additionally, the points of movement of the patrol of the protected object and / or the points of movement of the rapid response team are made in the form of a circle and have the radius of the visual contact zone of the patrol of the protected object and / or the rapid response team with the alleged intruder.
[0008] Дополнительно прием данных об охраняемом объекте включает прием значения радиуса зоны визуального контакта патруля охраняемого объекта и/или группы быстрого реагирования с предполагаемым нарушителем.[0008] Additionally, receiving data about a guarded object includes receiving a value of the radius of the visual contact zone of a patrol of a guarded object and / or a rapid response team with a suspected intruder.
[0009] Дополнительно параметры конструктивного строения охраняемого объекта и/или параметры систем безопасности охраняемого объекта с учетом конструктивного строения охраняемого объекта выполнены в виде вектора набора параметров, где набор параметров является взаимосвязанными параметрами, определяемыми индивидуально посредством ввода в устройства ввода и обработки данных для каждого элемента охраняемого объекта и/или для каждой точки перемещения предполагаемого нарушителя, и/или для каждой точки движения патруля охраняемого объекта и/или для каждой точки движения группы быстрого реагирования.[0009] Additionally, the parameters of the structural structure of the protected object and / or the parameters of the security systems of the protected object, taking into account the structural structure of the protected object, are made in the form of a vector of a set of parameters, where the set of parameters are interrelated parameters determined individually by input into the input and processing devices for each element of the protected object and / or for each point of movement of the alleged intruder, and / or for each point of movement of the patrol of the protected object and / or for each point of movement of the rapid response team.
[0010] Дополнительно траектория движения предполагаемого нарушителя, посредством сервера анализа полученных данных, формируется случайным образом и/или формируется с учетом зоны обнаружения упомянутых датчиков, маршрута движения патруля охраняемого объекта и маршрута движения группы быстрого реагирования таким образом, чтобы исключить возможной контакт патруля и/или группы быстрого реагирования с предполагаемым нарушителем.[0010] Additionally, the trajectory of the alleged intruder, by means of the received data analysis server, is generated randomly and / or is generated taking into account the detection zone of the said sensors, the route of the patrol of the protected object and the route of movement of the rapid response team in such a way as to exclude possible contact of the patrol and / or a rapid response team with the alleged intruder.
[0011] Очевидно, что как предыдущее общее описание, так и последующее подробное описание даны лишь для примера и пояснения и не являются ограничениями данного изобретения.[0011] Obviously, both the previous general description and the following detailed description are given by way of example and explanation only and are not limitations of the present invention.
Краткое описание чертежейBrief Description of Drawings
[0012] Фиг. 1 – схематичное изображение этапов способа автоматического формирования цифровой модели охраняемого объекта, анализа систем безопасности охраняемого объекта и оценки уязвимости охраняемого объекта с учетом упомянутого анализа.[0012] FIG. 1 is a schematic representation of the stages of a method for automatically generating a digital model of a protected object, analyzing security systems of a protected object and assessing the vulnerability of a protected object, taking into account the above analysis.
[0013] Фиг. 2 – схематичное изображение варианта реализации сервера анализа полученных данных.[0013] FIG. 2 is a schematic representation of an embodiment of a received data analysis server.
Осуществление изобретенияImplementation of the invention
[0014] Схематичное изображение этапов способа 100 автоматического формирования цифровой модели охраняемого объекта, анализа систем безопасности охраняемого объекта и оценки уязвимости охраняемого объекта с учетом упомянутого анализа раскрыто на фиг. 1. [0014] A schematic diagram of the steps of a
[0015] Посредством устройства ввода и обработки данных выполняют этапы 101 и 102. На этапе 101 принимают данные об охраняемом объекте, включающие параметры конструктивного строения охраняемого объекта и параметры систем безопасности охраняемого объекта с учетом конструктивного строения охраняемого объекта. Упомянутые данные включают: маршрут движения патруля охраняемого объекта, маршрут движения группы быстрого реагирования, данные о точках размещении датчиков обнаружения вторжения на территорию охраняемого объекта и данные о зоне обнаружения упомянутых датчиков. Далее способ 100 переходит к этапу 102. [0015]
[0016] На этапе 102 на основании упомянутых принятых данных формируют библиотеки динамических цифровых моделей конструктивного строения охраняемого объекта с наложенными на цифровую модель маршрутами движения патруля охраняемого объекта, маршрутами движения группы быстрого реагирования, точками размещения датчиками обнаружения вторжения на территорию охраняемого объекта вместе с зоной обнаружения упомянутых датчиков. Далее способ 100 переходит к этапу 103.[0016] At
[0017] Посредством сервера анализа полученных данных, выполняют анализ систем безопасности охраняемого объекта с учетом сформированной библиотеки динамических цифровых моделей. Упомянутый анализ включает в себя этапы 103, 104 и 105. На этапе 103 автоматически формируют, с учетом конструктивного строения охраняемого объекта и точек размещения датчиков обнаружения вторжения на территории охраняемого объекта с учетом зоны обнаружения упомянутых датчиков, по меньшей мере, одну динамически изменяемую цифровую модель траектории движения предполагаемого нарушителя, маршрут движения патруля охраняемого объекта и маршрут движения группы быстрого реагирования. В результате моделирования по упомянутой траектории выполняется построение точек перемещения предполагаемого нарушителя, а по упомянутым маршрутам выполняется построение точек движения патруля охраняемого объекта и/или точек движения группы быстрого реагирования. Далее способ 100 переходит к этапу 104.[0017] By means of the received data analysis server, the security systems of the protected object are analyzed taking into account the generated library of dynamic digital models. The above analysis includes
[0018] На этапе 104 выполняется обработка полученных данных, в результате которой формируются точки возможного контакта патруля и/или группы быстрого реагирования с предполагаемым нарушителем. Далее способ 100 переходит к этапу 105.[0018] At
[0019] На этапе 105 с учетом количества сформированных точек возможного контакта выполняется оценка уязвимости охраняемого объекта. Данная оценка показывает то, насколько сильно уязвим охраняемый объект. Оценка является числовым значением по определенной шкале, процентным значением уязвимости и т.д., например, по результатам анализа оценка уязвимости может составлять 76%, где 100% является результатом того, что охраняемый объект является неуязвимым с точки зрения проникновения злоумышленника на охраняемую территорию или по результатам анализа оценка уязвимости может составлять 8 баллов из 10 возможных, где 10 баллов является результатом того, что охраняемый объект является неуязвимым с точки зрения проникновения злоумышленника на охраняемую территорию.[0019] At
[0020] После выполненной посредством упомянутого сервера оценки, способ 100 переходит к этапу 106. На этапе 106 посредством устройства визуального вывода результатов анализа полученных данных происходит вывод пользователю точки возможного контакта патруля и/или группы быстрого реагирования с предполагаемым нарушителем и цифровое значение оценки уязвимости охраняемого объекта. [0020] After the assessment is performed by the said server, the
[0021] Далее со ссылкой на фиг. 2 будет раскрыта аппаратная реализация данного технического решения в виде системы 200 автоматического формирования цифровой модели охраняемого объекта, анализа систем безопасности охраняемого объекта и оценки уязвимости охраняемого объекта с учетом упомянутого анализа. Система 200 содержит устройство 201 ввода и обработки данных, сервер 202 анализа полученных данных и устройство 203 визуального вывода результатов анализа полученных данных. Устройство 201 и сервер 202 соединены между собой посредством сети 204 приема и передачи данных. Сеть 204 может быть локальной сетью или глобальной сетью. В контексте настоящего изобретения данные могут передаваться между устройствами с помощью шин данных, с помощью стандартных сетевых средств обмена данными (например, CAN, Ethernet, Token Ring), с помощью обмена данными через общую оперативную память, с помощью обмена данными через файл в файловой системе, с помощью специальных интегральных схем обмена данными по шинам данных, с помощью использования систем управления баз данных и т. д. Конкретный способ обмена данными между компонентами системы не влияет на суть данного изобретения. Устройство 201 ввода и обработки данных может быть реализовано в виде персонального компьютера, ноутбука, планшета, смартфона и т.д.[0021] Next, referring to FIG. 2, the hardware implementation of this technical solution will be disclosed in the form of a
[0022] Сервер 202 может включать в себя интерфейс 205 жесткого диска, интерфейс 206 приводов, интерфейс 207 карт-ридера, интерфейс 208 USB, интерфейс 209 последовательного порта, сетевой интерфейс 210, системную память 219, процессор 223, видеоадаптер 224, контроллер 217, жесткий диск 211, по меньшей мере один привод 212, карт-ридер 215 и USB разъем 225. Все упомянутые интерфейсы, а также системная память 219, процессор 223, видеоадаптер 224 и контроллер 217 соединены между собой посредством шины 218. Контроллер 217 выполнен с возможностью соединения с устройством 214 хранения данных. Устройство 214 хранения данных в контексте настоящего технического решения может быть внешним или внутренним устройством. Видеоадаптер 224 выполнен с возможностью соединения с устройством 203 визуального вывода результатов анализа полученных данных. В качестве устройства 203 может использоваться монитор, ЖК панель и т.д. Системная память 219 выполнена с возможностью хранения программного обеспечения, такого, как BIOS, операционная система, программные приложения и т.д.[0022]
[0023] Интерфейс 205 жесткого диска соединен с жестким диском 211. Интерфейс 206 приводов выполнен с возможностью соединения с приводом типа CD, DVD, DVD-RW и т.д. Интерфейс 207 карт-ридера соединен с карт-ридером 215, выполненным с возможностью соединения с SD картой 216 или любым другим машиночитаемым носителем. Интерфейс 208 USB соединен с USB портом 225. Интерфейс 209 последовательного порта выполнен с возможностью соединения устройством ввода (мышь, клавиатура и т.д.). В контексте настоящего изобретения интерфейс 209 также может быть выполнен с возможностью соединения с модемом и/или маршрутизатором и/или коммутатором и/или любым другим устройством, выполненным с возможностью соединения с сетью 204 приема и передачи данных.[0023] The
[0024] Следует принимать во внимание, что жесткий диск 211 или устройство 214 хранения данных или SD карта 216, описанные в данном документе, могут быть энергозависимыми запоминающими устройствами или энергонезависимыми запоминающими устройствами, либо могут включать в себя и энергозависимое, и энергонезависимое запоминающее устройство, оперативным запоминающим устройством (ОЗУ) или постоянным запоминающим устройством (ПЗУ). Разделение системной памяти 219 на ОЗУ и ПЗУ сделано в данном документе по принципу современного стандарта разделения функций запоминающих устройств в промышленных системах. Однако это не означает, что ПЗУ не может быть реализовано с помощью энергозависимых технологий, а ОЗУ с помощью энергонезависимых технологий. Способы реализации ОЗУ и ПЗУ не влияют на сущность данного изобретения. В качестве иллюстрации, но не ограничения, энергонезависимое запоминающее устройство может включать в себя постоянное запоминающее устройство (ROM), программируемое ROM (PROM), электрически программируемое ROM (EPROM), электрически стираемое PROM (EEPROM), флэш-память (SSD), жесткий диск (HDD), компакт-диск (CD), DVD-диск. Энергозависимое запоминающее устройство может включать в себя синхронное RAM (SRAM), динамическое RAM (DRAM), синхронное DRAM (SDRAM), SDRAM с двойной скоростью передачи данных (DDR SDRAM), улучшенное SDRAM (ESDRAM), Synchlink DRAM (SLDRAM) и direct Rambus RAM (DRRAM).[0024] It will be appreciated that the
[0025] Различные аспекты или признаки, описанные в данном документе, могут быть реализованы как способ, устройство или изделие с помощью стандартных методик программирования и/или разработки. Термин «изделие» при использовании в данном документе имеет намерением содержать в себе вычислительную программу, доступную из любого машиночитаемого устройства, носителя или среды. Например, машиночитаемые носители могут включать в себя, но не только, магнитные устройства хранения (к примеру, жёсткий диск, гибкий диск, магнитную ленту и т.д.), оптические диски (к примеру, компакт-диск (CD), универсальный цифровой диск (DVD), смарт-карты и устройства флэш-памяти (к примеру, EPROM, карточка, карта, флэш-диск и т.д.). Дополнительно различные носители хранения, описанные в данном документе, могут представлять одно или более устройств и/или других машиночитаемых носителей для хранения информации. Термин «машиночитаемый носитель» может включать в себя, без ограничений, беспроводные каналы и различные другие носители, допускающие хранение, размещение и/или перенос команд(ы) и/или данных. [0025] Various aspects or features described herein may be implemented as a method, device, or article using standard programming and / or development techniques. The term "product" as used herein is intended to include a computing program accessible from any machine-readable device, medium, or medium. For example, computer-readable media can include, but are not limited to, magnetic storage devices (e.g., hard disk, floppy disk, magnetic tape, etc.), optical discs (e.g., compact disc (CD), digital versatile disk (DVD), smart cards, and flash memory devices (eg, EPROM, card, card, flash drive, etc.) Additionally, various storage media described herein may represent one or more devices and / or other computer-readable media for storing information The term "computer-readable media" may include, without limitation, wireless channels and various other media capable of storing, placing, and / or transferring instruction (s) and / or data.
[0026] Следует понимать, что варианты осуществления, описанные в данном документе, могут быть реализованы посредством аппаратных средств, программного обеспечения, микропрограммного обеспечения, промежуточного программного обеспечения, микрокода или любой комбинации вышеозначенного. При реализации в аппаратных средствах блоки обработки могут быть реализованы в одной или нескольких специализированных интегральных схемах (ASIC), процессорах цифровых сигналов (DSP), устройствах цифровой обработки сигналов (DSPD), программируемых логических устройствах (PLD), программируемых пользователем матричных БИС (FPGA), процессорах, контроллерах, микроконтроллерах, микропроцессорах, других электронных устройствах, предназначенных для того, чтобы выполнять описанные в данном документе функции, или в их комбинациях.[0026] It should be understood that the embodiments described herein may be implemented by hardware, software, firmware, middleware, microcode, or any combination of the above. When implemented in hardware, processing units can be implemented in one or more specialized integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), user programmable matrix LSIs (FPGAs) , processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, or other electronic devices designed to perform the functions described herein, or in combinations thereof.
[0027] Хотя данное изобретение было показано и описано со ссылкой на определенные варианты его осуществления, специалистам в данной области техники будет понятно, что различные изменения и модификации могут быть сделаны в нем, не покидая фактический объем изобретения.[0027] Although this invention has been shown and described with reference to certain embodiments thereof, those skilled in the art will appreciate that various changes and modifications may be made therein without departing from the actual scope of the invention.
[0028] То, что описано выше, включает в себя примеры одного или более вариантов осуществления. Конечно, невозможно описать каждое вероятное сочетание компонентов или технологий в целях описания вышеозначенных вариантов осуществления, но специалисты в данной области техники могут признать, что многие дополнительные сочетания и перестановки различных вариантов осуществления допустимы. Следовательно, описанные варианты осуществления имеют намерение охватывать все подобные преобразования, модификации и разновидности, которые попадают под сущность и объем прилагаемой формулы изобретения.[0028] What has been described above includes examples of one or more embodiments. Of course, it is impossible to describe every possible combination of components or technologies for purposes of describing the above embodiments, but those skilled in the art would recognize that many additional combinations and permutations of different embodiments are permissible. Therefore, the described embodiments are intended to cover all such conversions, modifications and variations that fall within the spirit and scope of the appended claims.
Claims (13)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021100690A RU2755775C1 (en) | 2021-01-14 | 2021-01-14 | Method for automatically generating digital model of protected object, analyzing the security systems of protected object and assessing vulnerability of a protected object, taking into account aforementioned analysis |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021100690A RU2755775C1 (en) | 2021-01-14 | 2021-01-14 | Method for automatically generating digital model of protected object, analyzing the security systems of protected object and assessing vulnerability of a protected object, taking into account aforementioned analysis |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2755775C1 true RU2755775C1 (en) | 2021-09-21 |
Family
ID=77851984
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2021100690A RU2755775C1 (en) | 2021-01-14 | 2021-01-14 | Method for automatically generating digital model of protected object, analyzing the security systems of protected object and assessing vulnerability of a protected object, taking into account aforementioned analysis |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2755775C1 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020171736A1 (en) * | 2000-12-12 | 2002-11-21 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Intruder detection through trajectory analysis in monitoring and surveillance systems |
US20150106941A1 (en) * | 2013-10-16 | 2015-04-16 | Battelle Memorial Institute | Computer-Implemented Security Evaluation Methods, Security Evaluation Systems, and Articles of Manufacture |
RU2670429C1 (en) * | 2017-11-24 | 2018-10-23 | ООО "Ай Ти Ви групп" | Systems and methods of tracking moving objects on video image |
EP3690680A1 (en) * | 2017-09-25 | 2020-08-05 | Limited Liability Company "Complex Systems" | Method of automated design and analysis of security systems |
-
2021
- 2021-01-14 RU RU2021100690A patent/RU2755775C1/en active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020171736A1 (en) * | 2000-12-12 | 2002-11-21 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Intruder detection through trajectory analysis in monitoring and surveillance systems |
US20150106941A1 (en) * | 2013-10-16 | 2015-04-16 | Battelle Memorial Institute | Computer-Implemented Security Evaluation Methods, Security Evaluation Systems, and Articles of Manufacture |
EP3690680A1 (en) * | 2017-09-25 | 2020-08-05 | Limited Liability Company "Complex Systems" | Method of automated design and analysis of security systems |
RU2670429C1 (en) * | 2017-11-24 | 2018-10-23 | ООО "Ай Ти Ви групп" | Systems and methods of tracking moving objects on video image |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3418958A1 (en) | Anti-money laundering platform for mining and analyzing data to identify money laundering | |
US9661010B2 (en) | Security log mining devices, methods, and systems | |
CN106033514B (en) | A kind of detection method and device of suspicious process | |
CN109862003B (en) | Method, device, system and storage medium for generating local threat intelligence library | |
US9530095B2 (en) | Method and system for exploring the associations between drug side-effects and therapeutic indications | |
Montasari et al. | Application of artificial intelligence and machine learning in producing actionable cyber threat intelligence | |
Oatley | Themes in data mining, big data, and crime analytics | |
US10489127B2 (en) | Mapping of software code via user interface summarization | |
Javadi et al. | Monitoring misuse for accountable'artificial intelligence as a service' | |
CN111949708B (en) | Multi-task prediction method, device, equipment and medium based on time sequence feature extraction | |
CN109154962A (en) | System and method for determining security risk profile | |
CN113139025B (en) | Threat information evaluation method, device, equipment and storage medium | |
US20190342308A1 (en) | Method of malware characterization and prediction | |
CN111698302A (en) | Data early warning method and device, electronic equipment and medium | |
CN108564751A (en) | The monitoring method of cable tunnel anti-intrusion, apparatus and system | |
Bokka et al. | Deep learning model for detection of attacks in the Internet of Things based smart home environment | |
RU2755775C1 (en) | Method for automatically generating digital model of protected object, analyzing the security systems of protected object and assessing vulnerability of a protected object, taking into account aforementioned analysis | |
Garg et al. | Machine learning based android vulnerability detection: A roadmap | |
Mikhailovich et al. | Guidelines for using machine learning technology to ensure information security | |
Thongsatapornwatana et al. | Suspect vehicle detection using vehicle reputation with association analysis concept | |
CN113206855B (en) | Data access abnormity detection method and device, electronic equipment and storage medium | |
CN113364766B (en) | APT attack detection method and device | |
Priesterjahn et al. | Generalized ATM fraud detection | |
CN114301713A (en) | Risk access detection model training method, risk access detection method and risk access detection device | |
Parmar et al. | An optimized intelligent malware detection framework for securing digital data |