SISTEMA BASADO EN EL CONOCIMIENTO CON ALGORITMOS

SISTEMA BASADO EN EL CONOCIMIENTO CON ALGORITMOS DEL
ENFOQUE LÓGICO COMBINATORIO
Knowledge-based system with approach to algorithms of the combinatorial
logical
Yasser Azán Basallo*1, Antonio Hernández Dominguez1, Ubel Angel Fonseca Cedeño1,
Sailyn Maria Parra Lopez1, Natalia Martínez Sanchez2, Vivian Estrada Senti3
1
Centro Telemática, Facultad 2. Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba, Carretera a San Antonio
de los Baños, km 2 ½, Torrens, Boyeros, La Habana, Cuba. CP.: 19370.
2
Vicerrectoría de Formación. Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba, Carretera a San Antonio
de los Baños, km 2 ½, Torrens, Boyeros, La Habana, Cuba. CP.: 19370.
3
Centro Internacional del Postgrado. Universidad de las Ciencias Informáticas, Cuba, Carretera a San
Antonio de los Baños, km 2 ½, Torrens, Boyeros, La Habana, Cuba. CP.: 19370.
* Correo de contacto: yazan@uci.
RESUMEN:
El Departamento de Seguridad Informática de ETECSA utiliza las listas de chequeo de seguridad del Centro de
Seguridad de la Internet para diagnosticar el riesgo de las vulnerabilidad de las tecnologías de las información
(TI). En las TI están los sistemas gestores de bases de datos (SGBD) donde se guardan los datos de muchas
aplicaciones nacionales. Para realizar este proceso de auditoría utilizan la aplicación SASGBD. La aplicación utiliza la técnica de inteligencia artificial (IA): el Razonamiento Basado en Casos (RBC) para el diagnóstico de la evaluación del riesgo de seguridad de la información. Uno de los problemas de la aplicación con esta técnica de IA,
es que a medida que crece la base de casos, el rendimiento de la aplicación disminuye considerablemente. Debido a esto, en este trabajo se propone la utilización de algoritmos del enfoque lógico combinatorio en conjunto con
el RBC, para la evaluación del riesgo de seguridad de la información en los SGBD.
Palabras Clave: enfoque lógico combinatorio, Holotipo, peso informacional, rasgos relevantes
ABSTRACT:
The Computer Security Department of ETECSA used the checklists from the Center Internet Security for diagnose
the risk of vulnerability of information technologies (IT). In the IT is in the database management systems (DBMS)
where many data from national applications are saved. To perform the audit process is used SASGBD application.
The application uses the technique of artificial intelligence (AI): the case-based reasoning (CBR) for the diagnosis
of the risk assessment of information security. One of the problems of implementing this technique is the grow of
case base, because the application performance is considerably reduced. So, in this paper is proposed the use of
algorithms of the combinatorial logical in conjunction with the RBC for the risk assessment of information security
in the DBMS.
KeyWords: combinatorial logical, Holotipo, informational weight, relevant features.
“XII Seminario Iberoamericano de Seguridad en las Tecnologías de la Información”
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INTRODUCCIÓN
DESARROLLO
En el Departamento de Seguridad Informática (DSI)
de la empresa cubana ETECSA tiene entre sus
principales responsabilidades garantizar y mantener
la integridad de los sistemas gestores de bases de
datos (SGBD), sistemas operativos y aplicaciones
web que soportan todo el trabajo de las telecomunicaciones en Cuba. Uno de los pasos para garantizar la integridad de los datos, es a través de la realización de auditorías informáticas periódicas a las
mencionadas tecnologías. La seguridad de las
bases de datos reviste una alta importancia como
expone (Ramakanth y Vinod, 2011): El 17 de agosto de 2009, el Departamento de Justicia de los Estados Unidos acusó a un ciudadano por el robo de
130 millones en tarjetas de crédito usando ataques
de inyección de SQL. Aproximadamente 500,000
páginas web que usaban como servidor el Microsoft
IIS y el servidor de SQL, fueron atacadas entre abril
y agosto del 2008 usando la inyección de SQL. En
julio del 2008, el sitio Web de Malasia de Karspersky fue atacado usando esta misma técnica.
Se consideró que los algoritmos basados en el enfoque lógico combinatorio son apropiados, puesto
que la limitante principal que se le señala a este
enfoque no está presente, debido a que el costo
computacional no se considera muy alto. El análisis
que se describe en (Santiesteban Alganza y Pons
Porrata, 2003) sobre el comportamiento de diferentes algoritmos del enfoque lógico combinatorio para
el cálculo del conjunto de testores típicos para matrices de diferentes dimensiones corrobora la afirmación expuesta anteriormente. Además en el trabajo (Sánchez, Lorenzo, y Valdivia, 2009) se describe un modelo basado en el RBC el cual utiliza el
enfoque de la lógica combinatoria, lo que expone la
viabilidad de la unión de la técnica de inteligencia
artificial con el enfoque de la lógica combinatoria.
El departamento mencionado tiene estandarizado
con listas de chequeo todo el proceso de revisión
de los SGBD (CIS, 2013). Para realizar todo el proceso de auditoría de seguridad informática cuentan
con el Sistema para la realización de Auditorías a
los Gestores de Base de Datos (SASGBD) con el
que se realizan este proceso a los SGBD alojados
en los servidores de ETECSA. En estos momentos
la aplicación SASGBD tiene implementado como
técnica de inteligencia artificial, el RBC. El RBC,
señalan (Zhang, Lu, y Zhang, 2011), emplea las
experiencias pasadas en forma de casos almacenados en una base de caso para apoyar la toma de
decisiones en situaciones actuales similares. Por
esta característica se emplea para determinar el
diagnóstico en la evaluación del riesgo en los servidores de bases de datos auditados.
La solución SASGBD presenta problema con el
tiempo de respuesta en los algoritmos de recuperación y adaptación para determinar la evaluación del
riesgo de seguridad en el proceso de diagnóstico
de la auditoría a medida que crece la base de conocimiento. Típico problema en las aplicaciones
que implementan el RBC. Por eso se introducen
algoritmos pertenecientes al enfoque lógico combinatorio (Ruíz, 1993) como solución a los problemas
presentados.
ALGORITMOS DEL ENFOQUE DE LA LÓGICA COMBINATORIA
El algoritmo de acceso y recuperación tiene una
secuencia lógica de pasos como se describe en
(Martínez y Pérez, 2003) para la obtención de los
casos similares que se utilizarán para obtener el
diagnóstico de la evaluación del riesgo de seguridad de la información.
La intención de utilizar el enfoque lógico combinatorio dentro del método de recuperación es para disminuir el tiempo de respuesta.
El algoritmo HOLOTIPO (Ruíz, 1993), es empleado
para determinar el caso “representante del grupo”,
que se corresponde con el caso que más se parece
los restantes casos de su grupo, del enfoque
lógico combinatorio. Se selecciona este método
por los resultados obtenidos en la investigación
(Sánchez y otros, 2009) aplicado para la BC de la
investigación de la misma.
A continuación se muestran dos algoritmos adaptados por la necesidad de esta investigación a partir
de lo publicado en (Sánchez y otros, 2009). Se
efectuó un cambio en el algoritmo donde se utilizaba el LEX, publicado en (Alganza y Porrata, 2003)
para seleccionar el conjunto de testores típicos, el
cual es sustituido por el BR, divulgado en (LiasRodríguez y Pons-Porrata, 2009) donde se afirma
su superioridad.
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Algoritmo en seudocódigo:
Selección_Rasgos_Relevantes (ListaCasos) {
1. Formar la Matriz Básica (MB).
2. Devolver el conjunto de testores
típicos utilizando el algoritmo BR.
Algoritmo en seudocódigo:
Calcular_Pesos_Relevantes
(conjunto de testores típicos)
1. Calcular el peso de los rasgos que aparece
n en la familia de testores típicos aplicando
las siguientes f órmulas:
2. Devolver
}
Las variables en las fórmulas empleadas son:
: Número de testores típicos donde aparece el
rasgo i.
Número de testores típicos.
Número de rasgos que forman el testor
Donde α, β>0 y α+β=1, α y β son dos variables
que ponderan la influencia o participación de
: frecuencia de aparición y
:longitud de los testores respectivamente en
. Se consideran α, β = 0,5
La función de semejanza de los casos que va a ser
utilizada en el algoritmo de recuperación es la siguiente:
Donde
es el peso de importancia de los rasgos,
en este caso, el valor a utilizar es el del impacto
especificado por los expertos para cada parámetro
de la lista de chequeo.
Esta función está implicada en el algoritmo de
acceso y recuperación de casos.
Los casos se almacenan en una base de datos
referencial, posibilitando la recuperación de los
casos a través de consultas SQL. Como variables de entrada, son importantes el nombre (GestorBD) y la versión del sistema gestor de bases
de datos (VersionBD), premisas indispensables del
algoritmo para distinguir los casos necesarios a
recuperar según el servidor monitoreado y se requiere realizar el diagnóstico.
Algoritmo en seudocódigo:
AccesoRecuperación
(CasoActual, GestorBD, VersionBD, cantCasos=10)
{
Lista_casos_representantes =
ObtenerCasosRepresentantes (GestorBD,
VersionBD)
CasoMasSemejante = nuevo Caso ()
semejanza = 0, menorSemejanza = 2
Para (i = 1 hasta i <=
Lista_casos_representantes.tamaño; i++)
{//Buscar el caso representante más similar.
semejanza = CalculoSemejanza (CasoActual,
Lista_casos_representantes(i))
Si (semejanza <= umbral) {
Si (semejanza < menorSemejanza) {
menorSemejanza = semejanza
CasoMasSemejanteRepresentante =
Lista_casos_representantes (i)
}}}//cierre del ciclo
Lista_casos = ObtenerCasos (GestorBD,
VersionBD,
CasoMasSemejanteRepresentante.evaluacion)
ListaCasosSemejantes = nueva Lista (), Lista_ semejanza = nueva Lista ()
Para (i = 1 hasta i <= Lista_casos.tamaño; i++)
{//Buscar el caso más similar en el grupo perteneciente al caso representante más semejante
semejanza = CalculoSemejanza
(CasoActual, Lista_casos (i))
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Si (semejanza <= umbral) {
posición = ListaCasosSemejantes.adicionar
(Lista_casos (i))
Lista_semejanza.adicionar(semejanza,
posición) }}//cierre del ciclo
Lista10Casos=OrdenarLista( ListaCasosSemejantes, Lista_ semejanza, cantCasos)
Devolver Lista10Casos}
Otra evidencia de la unión del RBC y el enfoque
de la lógica combinatoria fue el cálculo del umbral.
El umbral de semejanza necesario para lograr llegar a determinar el nivel de semejanza entre los
casos comparados.
Si el auditor o supervisor, tiene problemas con la
definición del umbral de semejanza, se utilizan criterios agrupacionales del enfoque lógico combinatorio sin aprendizaje. Se selecciona la ecuación publicada en (Ruíz, 1993) y por el resultado obtenido en
(Sánchez y otros, 2009) para la organización jerárquica de la BC de la investigación se escoge la
siguiente ecuación:
Dónde:
m: Número de casos
i: Valor que recorrerá las filas
j: Valor que recorrerá las columnas
: Valor de semejanza entre el caso
mejanza.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se incorporan los algoritmos definidos en este trabajo a la solución informática SASGBD, la cual
tiene implementada la técnica RBC para determinar los casos similares para los SGBD: PostgreSQL, MySQL, SQL Server y Oracle porque son
los principales gestores hospedados en los servidores de ETECSA. En la figura 1 a continuación se
muestra un ejemplo de como la misma recomienda
una evaluación para una auditoría.
Fig. 1: Aplicación SASGBD con la técnica RBC.
y
el caso
Para utilizar la fórmula anterior, es necesario crear
la matriz de semejanza. La matriz se obtiene al
ubicar en las filas y las columnas, los casos que se
encuentran almacenados en la BC y en la intersección están el valor de semejanza entre ellos al emplear la función de semejanza escrita anteriormente. Como a la hora de crear la BC, se siguió una
política de particionamiento, seguidas en los algoritmos como WCOID (Smiti y Elouedi, 2014) y COID
(Smiti y Elouedi, 2010), mencionados anteriormente
para dividir los casos según el tipo de SGBD. Solo
se deben seleccionar los casos que pertenecen a
un mismo tipo de gestor de bases de datos. De
esta forma se contribuye a mejorar el tiempo de
respuesta en el procesamiento de la matriz de se-
Se incorpora al algoritmo de acceso y recuperación
la determinación de los casos representantes para
cada grupo de casos clasificados en Alto, Medio o
Bajo. Se logra generar automáticamente un informe
y proponer un nivel de riesgo sin tener que analizar
toda la BC para un mismo gestor y versión de base
de datos.
Además, se logra ajustar los pesos utilizados en la
función de semejanza de forma automática utilizando el mismo enfoque así como determinar los rasgos relevantes en la determinación de los casos
semejantes.
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CONCLUSIONES
En este trabajo se ha presentado una propuesta de
solución para la evaluación del riesgo de la seguridad de la información a los gestores de bases de
datos. Con la incorporación a la técnica RBC, al
análisis del riesgo de seguridad de la información,
de varios algoritmos del enfoque lógico combinatorio. Repercutiendo en una mejoría en el algoritmo
de acceso y recuperación de esta técnica de inteligencia artificial.
En la herramienta informática SASGBD se implementó la propuesta del vínculo entre el RBC y el
enfoque lógico combinatorio, demostrando la viabilidad de la propuesta.
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