Мемлекеттік инфрақұрылымның киберқауіпсіздік деңгейін бағалау әдістері мен модельдері

Мақалада цифрлық тәуекелдердің өсуі және киберқауіптердің күрделенуі жағдайында мемлекеттік инфрақұрылымның киберқауіпсіздігін қамтамасыз ету мәселелері қарастырылады.

Зерттеудің мақсаты Қазақстанның ұлттық жағдайларына бейімделген ISO/IEC 27001, NIST SP 800-53, FAIR, CMMI және Mitre ATT&CK халықаралық стандарттарына негізделген интеграцияланған киберқауіпсіздік архитектурасын әзірлеуге бағытталған.

Зерттеу әдістемесі қолданыстағы киберқауіпсіздікті бағалау модельдерін жүйелік және салыстырмалы талдауды, ICS/SCADA орталарында қауіп-қатерді модельдеуді және реттеуші көздердің мазмұнын талдауды қамтиды.

Зерттеудің бірегейлігі/құндылығы. Ғылыми жаңалық-технологиялық, ұйымдастырушылық және аналитикалық компоненттерді біріктіретін киберқауіпсіздіктің тұжырымдамалық архитектурасын қалыптастыру. Ұсынылған модель мемлекеттік инфрақұрылымның кибер тұрақтылық деңгейін арттыра отырып, фрагменттелген қорғау шараларынан тәуекелдерді басқарудың тұтас жүйесіне көшуді қамтамасыз етеді.

Нәтижелер халықаралық стандарттарды біріктіру мемлекеттік жүйелердің кибер тұрақтылығын арттыратынын және оқиғаларды бақылау мен оларға жауап берудің тиімді моделін құруға ықпал ететінін көрсетеді.

1. ISO/IEC 27001:2013. Information technology – Security techniques – Information security managementsystems – Requirements. Online Browsing Platform (OBP). URL: https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:isoiec:27001:ed-2:v1:en

2. National Institute of Standards and Technology. NIST Special Publication 800-53: Security and PrivacyControls for Information Systems and Organizations. 2020. URL: https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/53/r5/upd1/final

3. Device42 Freshworks Inc. (2025). NIST CSF Categories: Description, Examples, and Best Practices.URL: https://www.device42.com/compliance-standards/nist-csf-categories/

4. CMMI Institute. CMMI® for Development, Version 2.0. 2018. URL: https://cmmiinstitute.com/cmmi/dev

5. FAIR Institute. Factor Analysis of Information Risk (FAIR) Model. Standard Artifact | Version 3.0. 2025. All Rights Reserved.

6. MITRE Corporation. (2024). MITRE ATT&CK® – A Knowledge Base of Adversary Tactics andTechniques Based on Real-World Observations.

7. Palo Alto Networks. What Are the Differences Between OT, ICS, & SCADA Security? Cyberpedia/Network Security/OT and IoT Security. 2025. URL: https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/ot-vs-icsvs-scada-security

8. Eurobyte Company Blog. (2025). What Do IDS and IPS Mean in Information Security? URL: https://eurobyte.ru/articles/chto-znachit-ids-i-ips-v-informaczionnoj-bezopasnosti/

9. European Commission. Directive (EU) 2016/1148 of the European Parliament and of the Council of 6 July 2016 concerning measures for a high common level of security of network and information systems across the Union. 2016.

10. Positive Technologies. (2024). Current Cyber Threats in CIS Countries 2023–2024. Leader in EffectiveCybersecurity. URL: https://ptsecurity.com/ru-ru/research/analytics/aktualnye-kiberugrozy-v-stranah-sng2023-2024/#id1

11. The White House. (2018). National Cyber Strategy of the United States of America.

12. Gordon, L. A., Loeb, M. P., & Zhou, L. (2020). The impact of information security breaches: Has therebeen a downward shift in costs? Journal of Computer Security, 10(3), 211–230.

13. Smith, R. (2021). Critical Infrastructure Protection: A Comprehensive Approach to Cybersecurity. Cybersecurity Journal.

14. Kaspersky Lab. (2014). Stuxnet: The First Victims.

15. Kaspersky Lab. (2021). Dark Chronicles: The Consequences of the Colonial Pipeline Attack.

16. Investopedia. (n.d.). Risk Analysis: Definition, Types, Limitations, and Examples. Retrieved from https://www.investopedia.com/terms/r/risk-analysis.asp

17. SecurityScorecard. (n.d.). Qualitative vs. Quantitative Cybersecurity Risk Assessment: What's theDifference? Retrieved from https://securityscorecard.com/blog/qualitative-vs-quantitative-risk-assessment

18. ISACA. (2021). Risk Assessment and Analysis Methods. ISACA Journal, 2021(2). Retrieved from https://www.isaca.org/resources/isaca-journal/issues/2021/volume-2/risk-assessment-and-analysis-methods

19. Riskaware. (n.d.). How to Measure Cybersecurity Risk: Key Metrics and Best Practices. Retrieved from https://riskaware.io/how-to-measure-cybersecurity-risk/

20. Amirkhanov, B., Amirkhanova, G., Kunelbayev, M., Adilzhanova, S., & Tokhtassyn, M. (2025). Evaluating HTTP, MQTT over TCP and MQTT over WEBSOCKET for digital twin applications: A comparative analysis on latency, stability, and integration. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies (IJIRSS), 8(1), 679–694. https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i1.4414

21. Adilzhanova, S., Kunelbayev, M., Amirkhanova, G., Zhussupov, Y., & Tortay, A. (2025). Developmentof a data collection and storage system for remote monitoring and detection of security threats in the enterprise. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies, 8(2), 176–196. https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i2.5136

22. Zeeshan Ali & Miin-Shen Yang. (2024). Improving Risk Assessment Model for Cybersecurity UsingRobust Aggregation Operators for Bipolar Complex Fuzzy Soft Inference Systems. Mathematics (MDPI). https://doi.org/10.3390/math12040582

23. Lakhno, V., Bereke, M., Adilzhanova, S., et al. (2022). Genetic algorithm for solving the problem of scalinga cloud-oriented object of informatization. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 100(6).

24. Mirkassimova, T., Adilzhanova, S., Astaubaeva, G., & Mukhamedzhanova, G. (2025). Methods ofinformation security risk analysis and assessment. KazATK, 138(3). https://vestnik.alt.edu.kz/index.php/journal/article/view/2675

25. Uandykova, M., Mirkasimova, T., Astaubaeva, G., Mukhamedzhanova, G., & Eleukulova, A. (2024). The advantages and necessity of integrating the Jira course into the educational program. KazATK, 133(4), 235–253. https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-133-4-235-253

26. Adilzhanova, S., Igilmanov, A., Tyulepberdinova, G., Salmanova, A., & Amirkhanova, G. (2024). Theuse of log analysis to identify DoS attacks and determine user behavior during the development of a digital twin of a food industry enterprise. KazATK, 136(1), 96–107. https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-1361-96-107

27. Uandykova, M. K., Astaubayeva, G. N., Mukhamejanova, G. S., & Mirkassimova, T. S. (2025). Innovative methods for developing decision support systems (DSS) in economic development management. Bulletin of “Turan” University, (1), 55–70. (In Kazakh). https://doi.org/10.46914/1562-2959-2025-1-1-55-70

28. Uandykova, M., Baitenova, L., Mukhamejanova, G., Yeleukulova, A., & Mirkassimova, T. (2024). Java coding using artificial intelligence. Frontiers in Computer Science, 6, 1473870. https://doi.org/10.3389/fcomp.2024.1473870

29. Uandykova, M., Baitenova, L., Astaubaeva, G., Mirkassimova, T., & Mukhamedzhanova, G. (2024). Model of Innovation-Based Economy Within the New Paradigm During the Relevant Economic Transformation. In Modeling and Simulation of Social-Behavioral Phenomena in Creative Societies (MSBC 2024), Communications in Computer and Information Science, vol. 2211. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-72260-8_12