Cyberattacker är utformade för att påverka mänskligt beteende genom att skapa förvirring och informationsöverbelastning. Även om cyberattacker främst syftar till att stimulera irrationellt beteende, det finns begränsat arbete i litteraturen på att modellera sina mänskliga beteendeeffekter. Istället fokuserar de flesta studierna på simulering av attacker och tekniska lösningar eller motåtgärder för att förebygga, upptäcka och återhämta sig från en attack. Taxonomier för attacker, angripare och mänskliga beteendeeffekter av it-attacker tillhandahålls, och förhållandet mellan it-attacker och beslutsfattande är modellerade. Live simuleringstekniker för att stimulera det förväntade beteendet, specifikt effekter av cyberattacker på beslutsfattande presenteras. Samtida beslutsprocess för de flesta individer och organisationer är beroende av information på nätet. Dessutom är det professionella, individuella och sociala livet för många vanliga människor knutet till nätverk och den information som finns tillgänglig i dem. Infrastrukturen för dessa nät är vanligtvis Internet. Detta stora beroende av en öppen informationskälla skapar nya möjligheter för motståndare. Cyberincidenter, där motståndare påverkar eller kontrollerar kommunikations- och informationssystemen för att skapa mänsklig beteendeeffekt till deras fördel, har blivit vanligt förekommande. Typiska malwares, såsom virus, maskar, trojanhästar och botnät används för att attackera på:  på Tillgänglighet: För att minska kommunikation / beräkningskapacitet eller för att förhindra tillgängligheten av informations- och kommunikationssystem, sekretess: För att kompromissa konfidentiell information, integritet: För att få detaljerad information om individer och organisationer, integritet: För att skapa osäkerhet om information Cyberattacker och motåtgärder har studerats i litteraturen i stor utsträckning i årtionden (Kotenko 2005, Stytz och Banks 2010). Många modeller och simuleringsverktyg finns också tillgängliga (OMNeT++ Community 2010, Cayirci och Marincic 2009) för simulering av cyberattacker och motåtgärder. Men varken modellering och simulering eller utbildning forskare har tagit itu med mänskliga beteende effekter av cyberattacker och deras konsekvenser tillräckligt. Cyberattacker kan skapa en situation värre än tiden före informationsåldern eftersom beslutsfattare under it-attacker inte bara ta itu med utmaningen med brist på information utan också förlora sitt förtroende för den tillgängliga informationen under it-angrepp. Konsekvenserna och konsekvenserna av detta fenomen är allvarliga. Därför bör praktiska lösningar och förfaranden mot dem utvecklas, testas och utbildas, vilket kräver effektiva simuleringsverktyg och simuleringsmetoder.  I den här artikeln strävar vi efter att relatera cyberattacker och deras mänskliga beteendeeffekter systematiskt. Dessutom presenterar vi exempel på praktiska tekniker som kan användas i träning händelser för att stimulera mänskligt beteende effekt av cyberattacker. I Avsnitt 2, en taxonomi om it-attacker och angripare tillhandahålls. Beslutsprocessen och dess förbindelser med it-attacker är modellerade i avsnitt 3. Exempel på simulering av effekterna av cyberattacker på beslutsfattandet under operativa övningar och övningar på högre nivå finns i avsnitt 4. Vi avslutar vår uppsats i Avsnitt 5. Säkerhetsattacker kan kategoriseras i två breda klasser: passiva och aktiva attacker. Passiva attacker, där motståndare inte gör några utsläpp, är främst mot datasekretess. Vid aktiva attacker utförs illvilliga handlingar inte bara mot datasekretess utan också integritet. Aktiva attacker kan också syfta till obehörig åtkomst och användning av resurser eller störningar i motståndarens kommunikation. En aktiv angripare gör utsläpp eller en åtgärd som kan upptäckas. I passiva attacker angripare är typiskt kamouflerade, d.v.s. dolda, och knacka på kommunikationslinjerna för att samla in data. Passiva attacker kan grupperas som tjuvlyssnande och trafikanalys. Sekretessbelagda data kan tjuvlyssnas genom att knacka på kommunikationslinjerna. Särskilt när de kända protokollen används, och enkla data (dvs. inte krypterade) överförs, kan en motståndare lätt tjuvlyssna. Inte bara innehållet i datapaket utan också trafikmönstren kan vara mycket värdefulla för motståndare. Till exempel, viktig information om nätverk topologi kan härledas genom att analysera trafikmönster. Trafikanalys kan också användas för att organisera attacker mot anonymitet. Motståndare kan sträva efter att upptäcka källan till vissa datapaket, som kan hjälpa lokalisera händelser och bestämma svagheter, kapacitet, funktioner och ägare av överförda data. Dessutom kan trafikmönster hänföra sig till annan konfidentiell information såsom åtgärderna och intentionerna. Vid en aktiv attack påverkar en motståndare faktiskt verksamheten i det attackerade nätverket/informationssystemet. Denna effekt kan vara syftet med attacken och kan upptäckas. Till exempel kan nätverkstjänster brytas ned eller avslutas till följd av attacken. Ibland försöker motståndaren att förbli oupptäckt, och syftar till att få obehörig tillgång till systemresurser eller hota sekretess och / eller integritet av innehållet i ett nätverk. Vi grupperar aktiva attacker i fyra klasser som visas i figur 2. Motståndare kan fysiskt skada hårdvara för att avsluta noderna. Detta är en säkerhetsattack som kan övervägas även inom området för feltolerans, vilket är förmågan att upprätthålla nätverksfunktioner utan avbrott på grund av nodfel. När noder är obevakade och kan nås fysiskt av motståndaren, kan de attackeras genom manipulering tekniker, såsom mikroprobing, laserskärning, fokuserad jonstråle manipulation, glitch attacker och effektanalys (Cayirci och Rong 2009). Nodmanipulering kan hjälpa mycket i maskering och förnekande av tjänsteattacker. Elektromagnetiska pulsattacker (EMP) är också bland de hot som kan listas inom fysiska säkerhetsattacker. EMP är en kort duration sprängning Passiva attacker Trafikanalys (r) Cayirci och Ghergherehchi av hög intensitet elektromagnetisk energi som kan producera spänningsvågor, som kan skada elektroniska enheter inom sitt sortiment. En maskerad nod imiterar en annan nod. Meddelanden kan fångas och spelas upp av maskeradnoden. Slutligen kan innehållet i de mottagna meddelandena ändras innan de spelas upp igen. Olika scenarier och hot kan utvecklas utifrån dessa tillvägagångssätt. En motståndare kan maskera för phishing, vilket innebär att lura någon att få honom / henne att ge konfidentiell information frivilligt. En skadlig nod som maskerar en auktoriserad nod kan be en annan nod att ge information om lösenord, nycklar, etc. En vägran att tillhandahålla tjänster (DoS) attack är främst mot tillgången till nätverkstjänster. En dossier definieras som varje händelse som minskar nätkapaciteten för att kunna utföra sin förväntade funktion korrekt eller i rätt tid. En dos attack kännetecknas av följande egenskaper: skadliga, störande och asymmetrisk. En dos attack kan organiseras på alla nätverksprotokoll lager (dvs. fysiska, MAC, nätverk, transport och applikationer lager). Slutligen, fel uppförande kan också räknas som ett cyberhot. En användare av ett system kan missuppfatta att ha orättvisa andelar av de begränsade nätverksresurserna, dvs. själviskhet. Ett annat skäl till felbeteende kan vara mot avgiftssystemet att inte betala för de tjänster som tas emot. Liknande attacker, kan angripare också kategoriseras enligt många kriterier (Cayirci och Rong 2009). Vår klassificering av angripare baseras på de egenskaper som visas i figur 3: utsläpp, läge, kvantitet, motivation, rationalitet och rörlighet. Först kan en angripare vara passiv eller aktiv. Aktiva attacker utförs av aktiva angripare och passiva attacker av passiva angripare. En angripare kan vara en insider eller en utomstående. Angriparen kan lära sig all kryptografisk information som ägs av en komprometterad nod när det är en insider. Därför kan smyga aktiva attacker organiseras av insider angriparna. Med andra ord kan en insider uppfattas som en juridisk person inom nätverket. En utomstående är vanligtvis inte välkommen till nätverket. Det kan finnas en enda angripare eller flera av dem. När det finns flera angripare, kan de samarbeta med varandra som kan betraktas som ett svårare fall att försvara mot. En motståndare utför attacker med motiv som att bryta mot sekretessen, integriteten och privatlivet. Detta kan också göras för att få tillgång till obehöriga resurser. Angripare kan också attackera för att hindra den andra sidans verksamhet. Själviskhet, att undvika betalning eller att få otjänade belöningar kan vara de andra motiven. Onödighet, felfunktionsnoder eller naiva användare kan också bli ett hot mot ett informationssystem. Onödigt är emellertid inte den enda orsaken till irrationella attacker.  Cayirci och Ghergherehchi attackerar och bryter ett säkerhetssystem, och uppfattar detta som en utmaning att bevisa sig själv. Därför är vissa attacker irrationella där resultatet av dessa attacker kanske inte är värt deras kostnad. Rationella angripare utför sina attacker för att få något som är värt mer än kostnaden för deras attacker. Slutligen kan angripare vara fast eller mobil. Att upptäcka mobila angripare och försvara dem mot dem är i allmänhet svårare än att försvara sig mot den faste motståndaren.  Verktygen för attacker är typiskt malwares. Fyra viktiga klasser av malware listas nedan: 1. Virus: Virus är inbäddade i körbara filer (datorprogram), och åberopas när körbar körs. Ett virus kan kopiera sig till andra körbara program, och flytta när de körbara kopieras från en dator till en annan. De kan skada hårdvara och programvara eller minska den tillgängliga kapaciteten (dvs. fast enhet, minne, process) i de infekterade maskinerna. 2. Utgångspunkten är följande: Mask: Maskar liknar virus. Den största skillnaden mellan dem är att maskar är självförökande och självsmittande, vilket innebär att de inte behöver inbäddas i en annan körbar fil. 3. Vad är det som händer? Trojansk häst: Trojanska hästar liknar också virus. De är gömda i legitim programvara, som är attraktiva och utvecklade som en trojansk häst. När en trojansk häst aktiveras av en användare, vinner motståndaren en punkt inuti för att organisera sina attacker. 4. Vad är det som händer? Botnet: Botnets eller bot arméer är en uppsättning mer sofistikerade malwares. De infekterar flera maskiner, och samordnar sina attacker började i många maskiner och samarbetar med varandra. Eftersom de mänskliga beteendeeffekterna av cyberattackerna studeras i den här artikeln fokuserar vi på resultaten av attackerna och motåtgärderna snarare än på teknikerna för att angripa och motverka åtgärder. Med detta perspektiv kan resultaten av attackerna modelleras med hjälp av följande parametrar för cyberattacker, som tilldelas värden från enhetsintervallet för reella tal (dvs. R[0, 1]):  till Ii, k : Den genomsnittliga integriteten/noggrannheten hos tillgänglig information i informationssystemet (IS) i tidsintervallet k  på Ci, k : Den genomsnittliga integriteten/noggrannheten hos information som överförs via kommunikationskanal (CC)
It-effekterna på mänskligt beslutsfattande, som härrör från passiva och aktiva it-attacker, studeras av Cayirci et al. Hoppa över det.
Modeling cyber attacks and their effects on decision process
{'venue': 'Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference (WSC)', 'journal': 'Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference (WSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}