МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСА СРЕДСТВ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ УГРОЗАМ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ДЛЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ КРИПТОВАЛЮТНЫХ ПЛАТЕЖНЫХ СИСТЕМ

Николай Карапетьянц, Евгений А. Басыня, Виталий Г. Иваненко

Аннотация


В работе представлены результаты исследования и разработки архитектурной модели инфраструктуры криптовалютных платёжных систем. Основной целью исследования является формирование и обоснование класса объектов – «инфраструктура криптовалютных платёжных систем», – а также создание архитектуры, отражающей специфику функционирования подобных систем в условиях повышенных требований к информационной безопасности. В рамках исследования были определены свойства класса объектов исследования, отличающие их от традиционной инфраструктуры платежных систем. Продемонстрировано, что обеспечение безопасности таких систем требует расширенного применения методов кибербезопасности, включая анализ децентрализованных транзакций, мониторинг рисков, связанных с блокчейн-технологиями, и интеграцию механизмов противодействия угрозам информационной безопасности. Разработана комплексная архитектурная модель инфраструктуры криптовалютной платёжной системы, объединяющая функциональные компоненты традиционных финансовых решений (биллинг, процессинг, комплаенс) с инструментами анализа криптовалютных транзакций и мониторинга аномальной активности. Предложенная модель может служить основой для совершенствования существующих подходов к обеспечению информационной безопасности, а также для разработки новых средств защиты систем, обрабатывающих криптовалютные платежи. Также представлена модель формирования комплекса средств противодействия угрозам информационной безопасности для инфраструктуры криптовалютных платежных систем, ориентированная на гибкое разграничение привилегий за счет совмещения базовых ролей с динамически определяемыми атрибутами пользователей и операций. Такой подход обеспечивает адаптивность систем контроля доступа и позволяет более эффективно реагировать на изменения контекста и уровня риска в инфраструктуре криптовалютных платёжных систем.

Ключевые слова


KYT, блокчейн, биткоин, кибербезопасность, криптовалютная платежная система

Полный текст:

PDF

Литература


1. Криптовалюты и цифровые права: новый этап регулирования: офиц. сайт. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=18881 (дата обращения: 05.05.2026).
Cryptocurrencies and digital rights: a new stage of regulation. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=18881 (accessed: 05.05.2026) (in Russian).

2. Thirteen years of crypto crimes unveiled, Crystal Intelligence: офиц. сайт. URL: https://crystalintelligence.com/investigations/thirteen-years-of-crypto-crimes-unveiled (дата обращения: 05.05.2026).
Thirteen years of crypto crimes unveiled, Crystal Intelligence: https://crystalintelligence.com/investigations/thirteen-years-of-crypto-crimes-unveiled (accessed: 05.05.2026).

3. The 2025 Crypto Crime Report, Chainalysis: офиц. сайт. URL: https://go.chainalysis.com/2025-Crypto-Crime-Report.html (accessed: 05.05.2026).

4. The 2025 Crypto Crime Report, TRM: офиц. сайт. URL: https://www.trmlabs.com/reports-and-whitepapers/2025-crypto-crime-report (accessed: 05.05.2026).

5. Basynya, E.A., Karapetyants, N., Karapetyants, M. (2024). Bitcoin Transaction Analysis System. Programming and Computer Software, 50(Suppl 2), S104-S112. DOI: https://doi.org/10.1134/S0361768824700488.

6. Васильев, В.И., Вульфин, А.М., Кириллова, А.Д., Кучкарова, Н.В. (2021). Методика оценки актуальных угроз и уязвимостей на основе технологий когнитивного моделирования и Text Mining. Системы управления, связи и безопасности, (3), 110-134. DOI: http://dx.doi.org/10.24412/2410-9916-2021-3-110-134.
Vasiliev, V.I., Vulfin, A.M., Kirillova, A.D., Kuchkarova, N.V. (2021). Methodology for assessing current threats and vulnerabilities based on cognitive modeling and Text Mining technologies. Control, Communications and Security Systems, (3), 110-134. DOI: http://dx.doi.org/10.24412/2410-9916-2021-3-110-134 (in Russian).

7. Калинин, М.О., Крундышев, В.М., Андреев, А.В. (2020). Обнаружение полиморфных киберугроз с использованием модели суффиксных деревьев. In Информационные технологии в управлении, автоматизации и мехатронике. 2020, c. 89-92. EDN: DKATZR.
Kalinin, M.O., Krundyshev, V.M., Andreev, A.V. Detection of polymorphic cyber threats using the suffix tree model. In Information technologies in control, automation and mechatronics. 2020, pp. 89-92. EDN: FCIHCI (in Russian).

8. Полетаев, В.С. Проектирование информационно-аналитической системы прогнозирования угроз информационной безопасности. In Технические науки: проблемы и решения. 2019, с. 45-50. EDN: SCMLIO.
Poletaev, V.S. Design of an information-analytical system for forecasting information security threats. In Engineering sciences: problems and solutions. 2019, pp. 45-50. EDN: SCMLIO (in Russian).

9. Полтавцева, М.А. (2021). Адаптивный мониторинг информационной безопасности. DOI: http://dx.doi.org/10.18720/SPBPU/2/i21-211.
Poltavtseva, M.A. (2021). Adaptive monitoring of information security. DOI: http://dx.doi.org/10.18720/SPBPU/2/i21-211 (in Russian).

10. Зегжда, Д.П., Александрова, Е.Б., Калинин, М.О., Марков, А.С., Жуков, И.Ю., Иванов, Д.В., Крундышев, В.М. (2021). Кибербезопасность цифровой индустрии. Теория и практика функциональной устойчивости к кибератакам. EDN: BLBTDA.
Zegzhda, D.P., Aleksandrova, E.B., Kalinin, M.O., Markov, A.S., Zhukov, I.Yu., Ivanov, D.V., Krundyshev, V.M. (2021). Cybersecurity of the digital industry. Theory and practice of functional resilience to cyberattacks. EDN: BLBTDA (in Russian).

11. Шамсутдинов, Р., Васильев, В., Вульфин, А. (2024). Интеллектуальная система мониторинга информационной безопасности промышленного интернета вещей с использованием механизмов искусственных иммунных систем. Системная инженерия и информационные технологии, 6(4(19)), с. 14-31. DOI: http://dx.doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2024-no4-p14.
Shamsutdinov, R., Vasiliev, V., Vulfin, A. (2024). Intelligent system for monitoring information security of the industrial Internet of things using the mechanisms of artificial immune systems. Systems Engineering and Information Technology, 6(4(19)), pp. 14-31. DOI: http://dx.doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2024-no4-p14 (in Russian).

12. Ищукова, Е.А., Романенко, К.С., Филимонова, В.В., Салманов, В.Д. (2023). Методика анализа данных в блокчейн-системе Bitcoin. Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, (2(62)), 86-96. DOI: http://doi.org/10.54398/20741707_2023_2_86.
Ishchukova, E.A., Romanenko, K.S., Filimonova, V.V., Salmanov, V.D. (2023). Data analysis methodology in the bitcoin blockchain system. Caspian Journal: Management and High Technologies, 2(62)), 86-96. DOI: http://doi.org/10.54398/20741707_2023_2_86 (in Russian).

13. Котенко, И.В., Левшун, Д.С., Жернова, К.Н., Чечулин, А.А. (2025). Обнаружение аномальных транзакций криптовалюты с помощью нейронных сетей и онтологий. Онтология проектирования, 15(3), 334-350. DOI: 10.18287/2223-9537-2025-15-3-334-350.
Kotenko, I.V., Levshun, D.S., Zhernova, K.N., Chechulin, A.A. (2025). Detecting Anomalous of Cryptocurrency Transactions Using Neural Networks and Ontologies. Ontology Design, 15(3), 334-350. DOI: 10.18287/2223-9537-2025-15-3-334-350 (in Russian).

14. Иванов, И.П., Слюсарь, В.В., Вишняков, И.Э., Белова, Н.С., Кузовчиков, М.Е. (2025). Анализ алгоритма миксеров CoinJoin с выгрузкой данных в собственное распределенное хранилище. Известия высших учебных заведений. Электроника, 30(2), 208-216. DOI: https://doi.org/10.24151/1561-5405-2025-30-2-208-216.
Ivanov, I.P., Slyusar, V.V., Vishnyakov, I.E., Belova, N.S., Kuzovchikov, M.E. (2025). Analysis of the CoinJoin mixer algorithm with data uploading to own distribute storage. News of higher educational institutions. Electronics, 30(2), 208-216. DOI: https://doi.org/10.24151/1561-5405-2025-30-2-208-216 (in Russian).

15. Банк России: национальная платежная система. URL: https://www.cbr.ru/PSystem/ (дата обращения: 05.05.2026).
Bank of Russia: National Payment System. URL: https://www.cbr.ru/PSystem/ (accessed: 05.05.2026) (in Russian).

16. Panda, S.K., Sathya, A.R., Das, S. (2023). Bitcoin: Beginning of the Cryptocurrency Era. In: Panda, S.K., Mishra, V., Dash, S.P., Pani, A.K. (eds) Recent Advances in Blockchain Technology. Intelligent Systems Reference Library, v. 237. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-22835-3_2.

17. Толстой, А. (2024). Таксономия понятий в области кибербезопасности. Безопасность информационных технологий, 31(1), 158-175. DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2024.1.10.
Tolstoy, A. (2024). Cybersecurity concepts’ taxonomy. IT Security (Russia), 31(1), 158-175. DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2024.1.10 (in Russian).

18. Горбенко, В.С., Рождественский, С.И. (2022). Анализ kyt-систем как инструмента правового регулирования криптовалют в россии. Международное сотрудничество евразийских государств: политика, экономика, право, (3), 30-38. EDN: FSDJUZ.
Gorbenko, V.S., Rozhdestvensky, S.I. (2022). Analysis of KYC-systems as a legal regulation tool for cryptocurrencies in Russia. International cooperation of Eurasian states: politics, economics, law, (3), 30-38. EDN: FSDJUZ (in Russian).

19. Chung J. M. Emerging Cyber-Attacks. Emerging Secure Networks, Blockchains and Smart Contract Technologies. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024, pp. 1-29. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65866-2.

20. Гетманюк, И., Федоров, И., Енгалычев, Р. (2023). Исследование методов аутентификации в промышленном интернете вещей. Безопасность информационных технологий, 30(1), 40-57. DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2023.1.03.
Getmanyuk, I., Fedorov, I., Engalychev, R. (2023). Research of authentication methods in the industrial internet of things. IT Security (Russia), 30(1), 40-57 (in Russian).

21. Полтавцева, М.А., Калинин, М.О. Анализ системы контроля доступа в гетерогенных системах больших данных. Труды Института системного программирования РАН. 2023;35(4):93-108. DOI: https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2023-35(4)-4.
Poltavtseva, M.A., Kalinin, M.O. Access Control System Analysis in Heterogeneous Big Data Management Systems. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2023;35(4):93-108. DOI: https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2023-35(4)-4 (in Russian).

22. Пенелова М., Дмитров В. Авторизация в электронных системах здравоохранения. (2025). Научный журнал «Вестник Актюбинского регионального университета имени К. Жубанова», 80(2), 56-63. DOI: https://doi.org/10.70239/arsu.2025.t80.n2.06.
Penelova M., Dmitrov V. Authorization in electronic healthcare systems. (2025). Scientific journal "Bulletin of the Aktobe Regional University named after K. Zhubanov", 80(2), 56-63. DOI: https://doi.org/10.70239/arsu.2025.t80.n2.06 (in Russian).

23. Hasan M., Talukder O., Saju R.K. and Lysuzzaman M. KYC-Driven Cryptocurrency Wallet: A Solution To Regulatory Compliance," 2024 27th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT), Cox's Bazar, Bangladesh, 2024, pp. 405-410. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCIT64611.2024.11022389.




DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2026.4.10

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.