A technique for categorizing objects of critical information infrastructure, taking into account industry criticality

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article presents an advanced technique for categorizing objects of critical information infrastructure (CII), taking into account industry criticality. The aim of the study is to improve the objectivity and accuracy of the categorization process, minimize subjective distortions, and optimize the allocation of resources for ensuring information security. The authors propose a methodology based on calculating an industry criticality coefficient, which integrates expert assessments across five key criteria: national security, economic significance, social importance, industry interdependence, and potential damage. The methodology was tested on 14 industries, enabling their classification into three criticality categories. The results demonstrated high consistency among expert evaluations and confirmed the effectiveness of the proposed approach. Implementing this technique facilitates differentiated planning of CII protection measures and optimizes regulatory requirements.

About the authors

Evgenii S. Mityakov

MIREA – Russian Technological University

Author for correspondence.
Email: mityakov@mirea.ru
ORCID iD: 0000-0001-6579-0988
SPIN-code: 5691-8947

Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head, KB-9 Department

Russian Federation, Moscow

References

  1. Burykova E.V., Rychkova A.A., Gritsenko L.A. Categorization of critical information infrastructure objects of higher education institutions. Bulletin of the Dagestan State Technical University. Technical Sciences. 2024. Vol. 51. No. 3. Pp. 42–53. (In Rus.). doi: 10.21822/2073-6185-2024-51-3-42-53. EDN: FFXFIS.
  2. Vavichkin A.N., Gorbatov V.S., Durakovsky A.P., Chzhen D.A. On the categorization of critical information infrastructure objects of higher educational institutions. Information Technology Security. 2019. Vol. 26. No. 2. Pp. 44–57. (In Rus.). EDN: TMBXWG.
  3. Golubyatnikov A.O. Categorization and security provision of critical information infrastructure in Russia. Trends in the Development of Science and Education. 2024. No. 115–15. Pp. 40–44. (In Rus.). doi: 10.18411/trnio-11-2024-692. EDN: LDAINQ.
  4. Goncharenko Yu.Yu., Golovin A.A. Development of a software module for automating the categorization process of critical information infrastructure objects. NBI Technologies. 2019. Vol. 13. No. 2. Pp. 12–16. (In Rus.). doi: 10.15688/NBIT.jvolsu.2019.2.2. EDN: ZMRVBT.
  5. Kotov A.A., Kurinnaya V.S., Shlykov M.S. Algorithm for categorizing critical information infrastructure objects. REDS: Telecommunication Devices and Systems. 2018. Vol. 8. No. 4. Pp. 34–37. (In Rus.). EDN: WOUBCH.
  6. Kuznetsov S.A., Kulikov I.A., Fominykh A.A. Comparison of CII and categorization methods in the Russian Federation and the USA. Current Scientific Research in the Modern World. 2021. No. 6-1 (74). Pp. 63–68. (In Rus.). EDN: EFWCLF.
  7. Mazepin P.S., Grishin N.A., Bocharov M.V. Categorization of critical information infrastructure objects. Innovation. Science. Education. 2021. No. 34. Pp. 874–878. (In Rus.). EDN: ESHFMR.
  8. Malinichev D.M., Kuchmezov Kh.Kh., Mochalov V.V. et al. Categorization of interconnected critical information infrastructure objects. Applied Informatics. 2022. Vol. 17. No. 3 (99). Pp. 105–116. (In Rus.). doi: 10.37791/2687-0649-2022-17-3-105-116. EDN: UQBIMV.
  9. Maksimova E.A. Assessment of the infrastructural integrity of a critical information infrastructure entity under destructive impacts. Caspian Journal: Management and High Technologies. 2021. No. 4 (56). Pp. 75–86. (In Rus.). doi: 10.21672/2074-1707.2021.56.4.075-086. EDN: NNRGAO.
  10. Natashova K.V., Sokolov S.S., Gubernatorov O.N. et al. On the categorization of critical information infrastructure objects of seaports. Information Technology Security. 2020. Vol. 27. No. 2. Pp. 35–46. (In Rus.). doi: 10.26583/bit.2020.1.03. EDN: AKOQXH.
  11. Nikitin P.V., Gorokhova R.I. Analysis of modern intelligent methods for critical information infrastructure protection. Security Issues. 2024. No. 3. Pp. 14–38. (In Rus.). doi: 10.25136/2409-7543.2024.3.69980. EDN: EXGKAV.
  12. Repyeva V.D., Khanmagomedov A.Kh. Features and problems of categorization of critical information infrastructure objects. Science Bulletin. 2023. Vol. 5. No. 1 (58). Pp. 193–196. (In Rus.). EDN: BLFURH.
  13. Rodionysheva E.D., Danilova S.V. Categorization of critical information infrastructure objects of medical organizations as a means of improving information security. Bulletin of Ivanovo State University. Series: Economics. 2020. No. 4 (46). Pp. 97–103. EDN: ALNROT.
  14. Rytov M.Yu., Voronin V.A., Musienko N.O. Categorization of critical information infrastructure objects using security passports. Devices and Systems. Control, Monitoring, Diagnostics. 2021. No. 12. Pp. 29–42. (In Rus.). doi: 10.25791/pribor.12.2021.1312. EDN: KGRLBB.
  15. Tsupkina A.V., Shaburova A.V. Categorization of CII objects in the defense industry. Interexpo Geo-Siberia. 2022. Vol. 6. Pp. 288–293. (In Rus.). doi: 10.33764/2618-981X-2022-6-288-293. EDN: VALTUP.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


License URL: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».