МЕТОД КОМПЛЕКСНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ ЗНЕШКОДЖЕННЯ ТА РЕКОНСТРУКЦІЇ КОНТЕНТУ У МЕРЕЖЕВІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ

Анотація

У статті досліджено можливості застосування технології знешкодження та реконструкції контенту
(Content Disarm and Reconstruction, CDR) для підвищення ефективності захисту мережевих ресурсів під час
обробки та передачі файлів різних форматів. Актуальність дослідження зумовлена стрімким посиленням
небезпек пов’язаних зі зростанням кількості прихованих загроз, що реалізуються через легітимні файлові
структури та здатні обходити традиційні засоби виявлення шкідливого вмісту, що спричиняє високий рівень
складності їх запобіганню або знешкодженню. Основну увагу зосереджено на розробці методу комплексної
експериментальної оцінки ефективності застосування CDR-рішень як засобу превентивної протидії загрозам, що
виникають під час обміну файлами з потенційно шкідливим вмістом. У межах роботи розглянуто основи
проблеми безпеки контенту та ідею його очищення, як один з способів його вирішення, а також принцип дії
технології знешкодження та реконструкції контенту, який полягає у видаленні активних та потенційно
небезпечних елементів файлу з подальшим формуванням його безпечної копії на основі стандартної структури
відповідного файлового формату, що піддавався обробці. Проаналізовано особливості застосування CDR до
різних типів файлів, зокрема документів, архівів, зображень та мультимедійного контенту, а також визначено її
переваги порівняно з класичними сигнатурними та поведінковими засобами захисту, такими як антивіруси та
методи виявлення в пісочниці. Запропоновано експериментальну методику масового тестування CDR-рішень на
великих обсягах файлів із подальшим аналізом результатів та формуванням системи кількісних показників
ефективності, що враховують рівень знешкодження прихованих загроз, коректність реконструкції,
продуктивність обробки та вплив на мережеві й обчислювальні ресурси. У підсумку визначено напрями
подальших досліджень, зокрема уточнення оптимальних сценаріїв застосування технології знешкодження та
реконструкції контенту, формалізацію критеріїв ефективності та розробку методів оптимізації продуктивності
при збереженні високої якості реконструкції файлів.
Ключові слова: кібербезпека; захист інформації; безпека мережі; content disarm.

Перелік посилань
1. Wiseman, S. (2017). Content security through transformation: Problem statement (Report DS-2017-1). Deep
Secure. DOI: 10.13140/RG.2.2.13179.92969.
2. Wiseman, S. (2018). Classes of content transform (Technical Report Deep Secure-2018-1). Deep Secure.
DOI: 10.13140/RG.2.2.13130.47043.
3. Wiseman, S. (2017). Comparing content threat defence strategies. Deep Secure. DOI: 10.13140/RG.
2.2.27431.85925.
4. Wiseman, S. (2017). Stegware: Using steganography for malicious purposes (Report DS-2017-4). Deep
Secure. DOI: 10.13140/RG.2.2.15283.53289.
5. OPSWAT. (n.d.). Content disarm and reconstruction (CDR) selection guide. OPSWAT. https://info.opswat.
com/hubfs/Demand%20Gen%20Assets/White%20Papers/OPSWAT_CDR_SelectionGuide_EN.pdf.
6. OPSWAT. (2023). OPSWAT deep CDR: Content disarm and reconstruction. OPSWAT. https://selabs.uk/wpcontent/uploads/2024/03/cdr-protection-enterprise-OPSWAT-Deep-CDR-2023-10.pdf.
7. Olzak, T. (2025). Content disarm and reconstruction (CDR). https://www.researchgate.net/profile/TomOlzak/publication/389551208_Content_Disarm_and_Reconstruction_CDR/links/67c734b7645ef274a49ab7eb/ContentDisarm-and-Reconstruction-CDR.pdf.
8. Belkind, E., Dubin, R., & Dvir, A. (n.d.). Open image content disarm and reconstruction. https://arxiv.org/
pdf/2307.14057.
9. Dubin, R. (n.d.). Content disarm and reconstruction of PDF files. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3267717.
10. Coelho, J. F. C. (n.d.). Segurança em transferências de arquivos: A importância da limpeza de arquivos na sua
transferência através de uma tecnologia content disarm and reconstruction e a sua implementação.
http://hdl.handle.net/10400.26/51138.
11. Gilkarov, D., & Dubin, R. (n.d.). Zero-trust artificial intelligence model security based on moving target
defense and content disarm and reconstruction. https://arxiv.org/pdf/2503.01758.
12. Dubin, R. (n.d.). Disarming attacks inside neural network models. https://arxiv.org/pdf/2309.03071.
13. Chaganti, R., Ravi, V., Alazab, M., & Pham, T. D. (n.d.). Stegomalware: A systematic survey of malware
hiding and detection in images, machine learning models and research challenges. https://arxiv.org/pdf/2110.02504
14. Berlin, K., & Saxe, J. (n.d.). Improving zero-day malware testing methodology using statistically significant
time-lagged test samples. https://arxiv.org/pdf/1608.00669.
15. Hamilton, E. (1992). JPEG file interchange format. C-Cube Microsystems. https://www.w3.org/Graphics/
JPEG/jfif3.pdf.