ccdcoe

#7GERA #ENISA #NIS2 #CCDCOE #UkraineRussiaWar : $BTC / $ETH
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import random # Definēt drošības arhitektūras grafiku def build_security_graph(): G = nx.Graph() # Mezgli: Valstis/Reģioni (fokuss uz Eiropu + Ukrainu, bez ASV) mezgli = [ 'Ukraina', 'Polija', 'Vācija', 'Francija', 'UK', 'Igaunija', 'Rumānija', 'Bulgārija', 'Zviedrija', 'Somija', 'Turcija', 'Šveice' # Neitrāls datiem ] G.add_nodes_from(mezgli) # Malas: Alianse/Prioritātes (ģeopolitiskas, ekonomiskas, kiber, informācija) # Svars: Spēks (1-10, augstāks = spēcīgāka saite) malas = [ ('Ukraina', 'Polija', {'weight': 9, 'type': 'ģeopolitika/ekonomika'}), ('Ukraina', 'Vācija', {'weight': 8, 'type': 'ekonomika/kiber'}), ('Ukraina', 'Francija', {'weight': 7, 'type': 'informācija/mīkstā vara'}), ('Ukraina', 'UK', {'weight': 8, 'type': 'militāra/izlūkošana'}), ('Ukraina', 'Igaunija', {'weight': 6, 'type': 'kiber'}), ('Ukraina', 'Rumānija', {'weight': 7, 'type': 'ģeopolitika/melnā jūra'}), ('Polija', 'Vācija', {'weight': 9, 'type': 'ekonomika'}), ('Vācija', 'Francija', {'weight': 10, 'type': 'ES kodols'}), ('Francija', 'UK', {'weight': 7, 'type': 'pēc-Brexit'}), ('Igaunija', 'Zviedrija', {'weight': 8, 'type': 'ziemeļu kiber'}), ('Zviedrija', 'Somija', {'weight': 9, 'type': 'ziemeļu'}), ('Rumānija', 'Bulgārija', {'weight': 6, 'type': 'melnā jūra'}), ('Ukraina', 'Turcija', {'weight': 5, 'type': 'militāra/drons'}), ('Šveice', 'Vācija', {'weight': 6, 'type': 'datu aizsardzība'}), ('Šveice', 'Ukraina', {'weight': 4, 'type': 'neitrāls datu centrs'}) ] G.add_edges_from(malas) return G # Simulēt hibrīda draudu izplatību (piem., kiberuzbrukums, kas sākas no ārēja mezgla) def simulate_threat(G, start_node='External_Threat', target='Ukraina', steps=5): # Pievienot ārējā drauda mezglu G.add_node(start_node) # Savienot draudu ar neaizsargātām malām (piem., uz Krievijas virziena mezgliem) G.add_edge(start_node, 'Ukraina', {'weight': 1, 'type': 'hibrīds'}) G.add_edge(start_node, 'Igaunija', {'weight': 1, 'type': 'kiber'}) G.add_edge(start_node, 'Rumānija', {'weight': 1, 'type': 'informācija'}) # Vienkārša izplatība: Nejauša gaita ar noturības pārbaudi current = start_node path = [current] noturības_scores = {mezgls: random.uniform(0.7, 1.0) for mezgls in G.nodes()} # Augsta noturība tīklā for _ in range(steps): kaimiņi = list(G.neighbors(current)) if not kaimiņi: break next_node = random.choice(kaimiņi) edge_weight = G[current][next_node]['weight'] # Noturība samazina izplatību if random.random() > (edge_weight / 10) * noturības_scores[next_node]: print(f"Drauds bloķēts pie {next_node} sakarā ar noturību.") break current = next_node path.append(current) return path, noturības_scores[target] # Vizualizēt grafiku def visualize_graph(G): pos = nx.spring_layout(G) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'type') nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.title("Eiropas-Ukrainas drošības arhitektūras grafiks") plt.show() # Vai saglabāt kā attēlu: plt.savefig('security_arch.png') # Galvenā izpilde if __name__ == "__main__": G = build_security_graph() draudu_ceļš, ukraiņu_noturība = simulate_threat(G, steps=10) print(f"Simulētais draudu ceļš: {draudu_ceļš}") print(f"Ukrainas noturības rādītājs: {ukraiņu_noturība:.2f}") visualize_graph(G) # Komentēt, ja nav attēla; saglabāt vietā attēlam