1. Змеев, А. А. Методы и средства повышения защищенности автоматизированных систем [Текст] : монография / А.А. Змеев [и др.]; под общ. ред. С. В. Скрыля, Е. А. Рогозина. - Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2013. - 108 с.
2. Кисляк, А. А. Методика оценки вероятности несанкционированного доступа в автоматизированные системы, использующие протокол TCP/IP / А. А. Кисляк, О. Ю. Макаров, Е. А. Рогозин, В. А. Хвостов // Информация и безопасность. - 2009. T.12 №2. С. 285-288.
3. Кисляк, А. А. Об одном способе формализации понятия стойкости функции безопасности ГОСТ ИСО/МЭК 15408 [Текст] / А. А. Кисляк, О. Ю. Макаров, Е. А. Рогозин, В. А. Хвостов // Вестник ВГТУ. - 2009. - Т. 5.- № 2. -С. 94-98.
4. Goldberg, D. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning [Текст] / D. Goldberg. - Massachusetts : Addison-Wesley, 1989.
5. Mitchell, M. An Introduction to Genetic Algorithms [Текст] / M. Mitchell. - Cambridge : MIT Press, 1999. -158 c.
6. S. Cheung, U. Lindqvist, and M. Fong, “Modeling Multistep Cyber Attacks for Scenario Recognition,” Proceedings of the Third DARPA Information Survivability Conference and Exposition (DISCEX III), vol. 1, IEEE, 2003, 284-292.
7. Лавлинский, В. В. Один из подходов в распознавании системой защиты информации объектов в условиях неполноты априорных сведений [Текст] / В.В. Лавлинский, П. Ю. Зубрицкий, А.А. Токарев // Инженерная физика. - 2010. - № 3. - С. 21-25.
8. Лавлинский, В. В. Модель выявления закономерностей преодоления средств защиты информации [Текст] / В. В. Лавлинский, Д. В. Сысоев // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2001. - № 4. - С. 78.
9. Лавлинский, В. В. Информационное обеспечение для оценки пороговых значений в распознавании релевантных свойств информационных объектов в условиях априорной неопределенности [Текст] / П. Ю. Зубрицкий, В.В. Лавлинский // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т. 7. - № 6. - С. 209-214.