Законы Природы применимы для любой предметной области, в том числе и для информационной безопасности. На протяжении длительного времени можно наблюдать эволюцию и совершенствование технологий и инструментов защиты, а также техник, тактик и процедур злоумышленников. В ответ на брошенный киберпреступниками вызов развиваются приемы обороны и отражения атак. Мы наблюдаем непрекращающееся противостояние и взаимное развитие сторон.  Описанный процесс точно повторяет законы биологической эволюции, сформулированные в теории Дарвина: внешняя угроза выводит систему из гомеостаза, заставляя адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды. Присутствие злоумышленника (хищника, внешней угрозы) задаёт необходимое напряжение для роста и совершенствования системы (появления релевантной мутации). Отказ от изменений в рамках борьбы за существование и естественного отбора приводит к гибели популяции, и на ландшафте остаются только самые приспособленные особи. Успешная адаптация возможна при условии своевременного получения исчерпывающей информации об изменениях в окружающей среде, а также при наличии возможностей для быстрой трансформации в соответствии с внешней картиной. В 2014 году вице-президент Gartner Нил Макдональд описал идею адаптивной архитектуры безопасности (Adaptive Security Architecture, ASA), в основе которой лежит концепция скорейшей «акклиматизации» к новым видам атак с помощью циклического повторения четырёх этапов – Prevent, Detect, Respond и Predict. Prevent (предотвращение) – блокирование и пресечение действий, которые однозначно трактуются как вредоносные; Detect (обнаружение) – определение подозрительных действий и событий, их контейнеризация; Respond (реагирование) – реакция на произошедший инцидент, ретроспективный анализ, расследование и «рефлексия»; Predict (предсказание) – обнаружение шаблонов и корреляций, выявление причинно-следственных связей и функциональных зависимостей для осуществления прогнозов и предсказывания атак на основе сбора и анализа разнородных данных, как непосредственно связанных с ИБ (IoC, IoA, TTP, фиды, CVE и др.), так и «покрывающих» другие сферы, например, политику, экономику, социально-демографические и технологические аспекты и пр.  Этап Predict также связан с накоплением опыта, контекстно-ориентированным подходом и формированием исторических показателей (baselining): система защиты с течением времени узнаёт и понимает как «выглядит» эталонная модель поведения в рамках заданной инфраструктуры и любое отклонение от ожидаемых действий распознаёт как аномалию.  Анализ прошлого и выдвижение гипотез о возможном будущем позволяет увидеть систему в развитии, установить наиболее критичные внешние факторы, оказывающие в большой степени влияние на процесс своевременной адаптации СЗИ, и, как следствие, наиболее оптимальное и безопасное существование на ландшафте. При этом сочетание непрерывного мониторинга, традиционных методов защиты, проактивного поиска угроз, глубокой аналитики и постоянного пересмотра предпринимаемых шагов помогает уйти от концепции «догоняющего» и применения контрмер по факту нападения к стабильному паритету или даже опережению злоумышленника и изменений внешней среды. Гомеостаз или способность системы сохранять постоянство внутренней среды также можно рассматривать как стремление информационной системы сохранить заданный уровень защищенности, вернуться в равновесное состояние с внешней средой после отражения деструктивного воздействия. Бинарный подход к определению стратегии защиты (деление на «внешнюю и внутреннюю среду», «ландшафт угроз и поверхность атаки», «атакующего и защищающегося») позволяет эффективно оценить перевес сил, найти точку разбалансировки.  В общем виде задача сводится к выравниванию дисбаланса, применению компенсирующей меры в ответ на нежелательное воздействие. Анализ и оценка рисков, «удержание» рисков на уровне допустимого ущерба поддерживают постоянство внутренней среды и не дают осуществиться перекосу в ту или иную сторону. Идея равновесных состояний между противоборствующими сторонами, как некий вариант наиболее оптимального взаимососуществования, более детально раскрывается, например, в теории игр, в частности, в рамках равновесия доминирующих стратегий, равновесия по Нэшу, по Штакельбергу, по Парето. Один из самых известных примеров равновесия по Нэшу –  Взаимное гарантированное уничтожение (Mutually Assured Destruction, MAD – термин, предложенный Джоном фон Нейманом) – положение, при котором ни одна из вооруженных сторон не может ни атаковать, ни разоружиться, так как и в том, и в другом случае последует гибель. В частности, в контексте MAD иногда рассматривают возможность отключения странами друг друга от внутренних электрических, банковских, платёжных сетей, сегментов Интернета. В 70-ых гг. Г.И. Марчук основал школу математического моделирования в иммунологии. Существующие модели иммунного ответа могут быть адаптированы для описания реакций СЗИ на действия злоумышленников. Например, базовая кинетическая модель иммунитета описывает процессы размножения инфекционного начала, воспроизводства иммунных агентов, а также аспекты взаимоуничтожения инфекционного начала с иммунным. СЗИ представляет иммунитет информационной системы, а любое вредоносное воздействие – инфекционное начало. В соответствии с моделью часть действий злоумышленника (инфекции) спонтанно «гибнет», не успевая нанести вред системе, но скорость их исчезновения стремительно снижается. Так, например, любая система подвержена массовому сканированию портов с помощью ботов, но лишь малая часть открытых портов будет проэксплуатирована злоумышленниками для дальнейшего продвижения. Модели иммунного ответа лежат в основе работы систем обнаружения вторжений, антивирусов, антифродинга, процесса структурной адаптации СЗИ (модификации её компонентов) и др. Эпидемии в информационном пространстве представляют такую же угрозу, как и в реальной жизни. В 2017 году мир столкнулся с распространением вируса-шифровальщика WannaCry, в первые дни атаки 45 000 узлов оказались скомпрометированы. Также можно вспомнить эпидемии,  спровоцированные вредоносами Brain в 1986 г., Morris worm (1988 г.), Michelangelo (1991 г.), Melissa (1999 г.), ILOVEYOU (2000 г.), Blaster (2003 г.), Mydoom (2004 г.), Zeus (2011 г.), CryptoLocker (2013 г.) и др. Из математических моделей распространения компьютерных вирусов можно выделить SI, SIR, AAWP, PSIDR. Модели обладают разной степенью упрощения, например, SI рассматривает процесс заражения без учёта антивируса, а PSIDR  (Progressive Susceptible — Infected — Detected — Removed model) принято считать наиболее подробной, т.к. она учитывает скорость реагирования системы защиты и позволяет независимо друг от друга оценить процессы заражения и лечения. Модель PSIDR описывается системой дифференциальных уравнений: В начале XX века Альфред Лотка и Вито Вольтерра независимо друг от друга предложили модель, в общем случае описывающую отношения формата «хищник-жертва». Результаты моделирования в дальнейшем легли в основу демографических прогнозов, имитационного моделирования экологических систем, описания конкурентных процессов в политике, экономике и других предметных областях. Согласно модели взаимодействие популяций стремится к бесконечному циклическому колебанию: Количество особей одного вида растёт при снижении количества особей другого вида, а затем – наоборот, и так неограниченное число циклов. При отсутствии особей-жертв хищники начнут гибнуть экспоненциально, а при отсутствии хищников – экспоненциально начнёт расти количество жертв, что также приведёт к дисбалансу и гибели экосистемы. Тема устойчивого равновесия находит своё отражение в ИБ и акцентирует внимание на важности присутствия злоумышленника в системе: внешняя угроза снижает внутренние риски и угрозы саморазрушения, заставляя все элементы СЗИ «дружить» и развиваться против постороннего вмешательства, а не против друг друга. Модель может применяться для прогнозирования потребности в кадрах и корректирования численности сотрудников, обеспечивающих защиту информационной инфраструктуры.  Существуют любопытные исследования от 2010 года, рассматривающие модель «Защитник – нарушитель» с точки зрения востребованности и необходимости определенного количества кадров на рынке информационной безопасности, исходя из примерного числа нарушителей в киберпространстве. Модель учитывает качество подготовки кадров, количество компьютерных преступлений, изменения законодательства. Например, было установлено, что к 2017 году в одном из регионов России число нарушителей составит 1949 человек, и количество защитников при такой расстановке сил должно составлять не менее 967 боевых единиц. Интересный факт, что в конце 2022 года ряд экспертов заявил, что в России всего 5 тыс. специалистов по ИБ, и нехватка кадров составляет примерно 100 000 человек. При этом 77% российских компаний в 2023 приняли решение увеличивать штат ИБ-специалистов. Апоптоз (запрограммированная гибель) предназначен для уничтожения дефектных клеток, представляющих опасность для организма. Апоптоз позволяет противостоять онкологическим и аутоиммунным заболеваниям, а также возрастным изменениям в нервной системе. В среднем в организме человека ежедневно погибает порядка 50—70 миллиардов клеток. Апоптоз можно сравнить с применением деструкторов и сборкой мусора (garbage collection) в программировании. В ИБ функция самоуничтожения встречается во вредоносном ПО, например, можно вспомнить вирусы Elk Cloner, Silver Sparrow и Flame. Благодаря самоуничтожению малварь стирает все следы своего пребывания в системе, включая код вируса. Кроме этого, концепция апоптоза применяется при проектировании систем обнаружения вторжений: в основе работы лежит модель искусственной иммунной системы и применения временных иммунных детекторов, каждый детектор при этом обладает способностью к обучению и к распознаванию определённых классов атак. Если детектор реагирует на безобидные элементы, то запускается программа апоптоза, уничтожающая дефектный детектор, а на его место приходит новый – произвольно сгенерированный детектор. Таким образом осуществляется обучение, обновление и совершенствование процесса реагирования на атаки. Интересным косвенным проявлением апоптоза можно считать осознанное решение системы не развиваться и не проявляться в окружающем пространстве. Неприметные системы привлекают меньше внимания со стороны злоумышленников, а искусственное сдерживание продвижения и расширения влияния снижает риски быть атакованными, но повышает риски самоуничтожения вследствие стагнации и отставания от конкурентов. Функционирование и жизненные этапы любой информационной системы во многом повторяют явления, которые мы можем легко наблюдать в природе. Описанные аналогии, конечно, являются упрощённым подходом к решению задач ИБ, например, часто возникают дискуссии о применимости дифференциальных уравнений для описания «антропоцентричных» процессов из-за их излишней хаотичности и непредсказуемости. Тем не менее, применение известных инструментов, моделей и средств позволяет в той или иной степени прогнозировать развитие событий и более эффективно управлять информационной безопасностью, минимизировать риски и угрозы, выбирать наиболее адекватные и релевантные ответы на вызовы со стороны злоумышленников и внешней среды в целом.  [1] Build Adaptive Security Architecture Into Your Organization // Rob van der Meulen https://www.gartner.com/smarterwithgartner/build-adaptive-security-architecture-into-your-organization [2] Концепция адаптивной архитектуры безопасности от аналитика Gartner  // Анатолий Ализар https://xakep.ru/2014/07/09/adaptive-security-architecture/  [3] Модель адаптивной кибербезопасности для защиты промышленных объектов // Matvey Voytov https://www.kaspersky.ru/blog/ics-asa/4455/  [4] Адаптивная архитектура: ключ к истинной кибербезопасности // Oleg Gorobets https://www.kaspersky.ru/blog/asa-key-to-true-cybersecurity/4599/  [5] Эпидемия шифровальщика WannaCry: что произошло и как защититься // Alex Perekalin https://www.kaspersky.ru/blog/wannacry-ransomware/16147/  [6] Короткова Д.А., Андреев А.С. Математическое моделирование распространения вирусов в компьютерной сети // Евразийский научный журнал. 2017. №12. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/matematicheskoe-modelirovanie-rasprostraneniya-virusov-v-kompyuternoy-seti  [7] Я догоняю, ты убегаешь. Что такое модель Лотки-Вольтерры и как она помогает биологам // Дмитрий Иванов https://nplus1.ru/material/2019/12/04/lotka-volterra-model  [8] Россия против хакеров: В стране не хватает 100 тысяч «безопасников» https://safe.cnews.ru/news/top/2022-09-06_rossiya_bezzashchitna_pered [9] Исследование: 77% российских компаний в 2023 году столкнулись с необходимостью расширить штат ИБ-специалистов  https://www.cnews.ru/news/line/2023-05-31_issledovanie_77_rossijskih [10] Мишурин, А.О. Подход к определению потребности общества в специалистах информационной безопасности с помощью математической модели противоборства сторон / А. О. Мишурин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2010. — № 5 (16). — Т. 1. — С. 92-95. — URL: https://moluch.ru/archive/16/1611/ [11] Вирус Flame содержит команду самоуничтожения https://www.securitylab.ru/news/425557.php [12] В новых Macbook обнаружен неизвестный вирус «Silver Sparrow» // Павел Степанцов https://csn-tv.ru/posts/id20261-v-novykh-macbook-obnaruzhen-neizvestnyi-virus-silver-sparrow  [13] Браницкий А.А. Обнаружение аномальных сетевых соединений на основе гибридизации методов вычислительного интеллекта  http://www.spiiras.nw.ru/dissovet/wp-content/uploads/2018/06/branitskiy_dissertation.pdf [14] Гусарова Н.Ф. Интеллектуальные системы в управлении социальными процессами. – СПб: Университет ИТМО, 2015. – 90 с. https://books.ifmo.ru/file/pdf/1888.pdf  [15] Селеменев А.В., Астахова И.Ф., Трофименко Е.В. Применение искусственных иммунных систем для обнаружения сетевых вторжений http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/analiz/2019/02/2019-02-05.pdf [16] Бурлаков М.Е. Алгоритм обнаружения вторжений в информационных сетях на основе искусственной иммунной системы https://ugatu.su/assets/files/documents/dissov/07/2017/BurlakovME/Dissert-BurlakovME.pdf  [17] Золотухин А.В., Тимохович А.С. Мультиагентная иммунная система обнаружения аномалий облачной среды https://cyberleninka.ru/article/n/multiagentnaya-immunnaya-sistema-obnaruzheniya-anomaliy-oblachnoy-sredy  ТюмГУ, ИМиКН, кафедра ИБ, https://www.utmn.ru/imkn