Синтез классификаторов деструктивных и конструктивных событий цифрового пространства интеллектуального агента безопасности автономии в форме бикубического фасета данных

Авдийский В.И.¹, Иванов А.В.¹, Царегородцев А.В.¹
¹ Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Статья в журнале

Информатизация в цифровой экономике ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 5, Номер 2 (Апрель-июнь 2024)

Цитировать:
Авдийский В.И., Иванов А.В., Царегородцев А.В. Синтез классификаторов деструктивных и конструктивных событий цифрового пространства интеллектуального агента безопасности автономии в форме бикубического фасета данных // Информатизация в цифровой экономике. – 2024. – Том 5. – № 2. – С. 267-282. – doi: 10.18334/ide.5.2.121274.

Аннотация:
Актуальность научной статьи обусловлена необходимостью применения эффективных методов синтеза классификаторов деструктивных и конструктивных событий цифрового пространства интеллектуального агента безопасности автономных систем. Новизна работы заключается в разработке методологии синтеза классификаторов деструктивных и конструктивных событий цифрового пространства интеллектуального агента безопасности автономии в форме бикубического фасета данных. В работе выполнены задачи по разработке методологии синтеза классификаторов деструктивных и конструктивных событий цифрового пространства, а также разработаны модули интеллектуального агента безопасности автономии в форме бикубического фасета данных. В качестве методов исследования применялся анализ научных работ в области синтеза деструктивных и конструктивных событий, сравнительный анализ положительных и негативных аспектов такого синтеза. По результатам исследования сформулированы рекомендации органам государственной власти по созданию системы интеллектуальных агентов (агентов-планировщиков, агентов-лидеров, рабочих агентов) и их внедрению в системе государственного и муниципального управления.

Ключевые слова: синтез классификаторов деструктивных и конструктивных событий цифрового пространства, методология синтеза классификаторов деструктивных и конструктивных событий цифрового пространства, конструктивные классификаторы цифрового пространства, интеллектуальный агент автономии, бикубический фасет данных, агент лидер, агент планировщик, рабочий агент

Финансирование:
Исследование выполнено за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансовому университету на 2024 год.

JEL-классификация: H30, H32, H39

Источники:

1. Левоневский Д.К. Методы и модели защиты корпоративных информационных систем от комплексных деструктивных воздействий. / Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - СПб., 2020. – 144 c.
2. Арифханова С.Н. Деструктивные способы воздействия на молодежную аудиторию в сети интернет. Prevention.kg. [Электронный ресурс]. URL: https://prevention.kg/wp-content/uploads/2021/10/Саида-Арифханова_Деструктивные-способы-воздействия-на-молодежь-через-www-2021.pdf .
3. Охапкин В.П., Охапкина Е.П., Исхакова А.О., Исхаков А.Ю. Деструктивное информационно-психологическое воздействие в социальных сетях // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2020. – № 1(28). – doi: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.043.
4. Герасимов С.В. Специальные события как триггеры социально-культурных процессов. / Автореф. дисс ….соискание ученой степени д.ф.н. - СПб., 2024.
5. Стельмашонок Е.В., Василева И.Н. Информационная безопасность цифрового пространства. - СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2019. – 155 c.
6. Белов А.С., Добрышин М.М., Струев А.А., Горшков А.А. Модель компьютерной сети, функционирующая в условиях деструктивных программных воздействий и учитывающая требуемый уровень восстанавливаемости // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2022. – № 2. – c. 83-89. – doi: 10.24412/2071-6168-2022-2-83-89.
7. Васильева И.Н., Федоров Д.Ю. Интеллектуальные системы защиты информации. / Учебное пособие. - СПб.: Изд-во: - Санкт-Петербург, 2020. – 119 c.
8. Михайлов В.А., Мырова Л.О., Царегородцев А.В. Структура интеллектуальной системы анализа и оценки устойчивости БЦВК к деструктивному воздействию ЭМИ // Системы и средства связи, телевидения и радиовещания. – 2012. – № 1-2. – c. 116-119.
9. Семенов Н.А. Интеллектуальные информационные системы. / Учебное пособие – 2-е изд. - Тверь: ТГТУ, 2009. – 124 c.
10. Третьяков Е.С. Методология разработки самоорганизующихся мультиагентных информационно-аналитических систем по сбору и обработке данных. / Дис …. ученой степени кандидата технических наук. - М., 2021. – 128 c.
11. Рыженко А.А. Умная бот-сеть или модель интеллектуального деструктора // Вопросы кибербезопасности. – 2023. – № 5(57). – c. 60-68. – doi: 10.21681/2311-3456-5-60-68.
12. Лакшманан Валиаппа, Тайджани Джордан Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении. - СПб.: Питер, 2021. – 496 p.
13. Тесленко И.Б., Губернаторов А.М., Дигилина О.Б., Крылов В.Е. Big Data = Большие данные. Vlsu.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://dspace.www1.vlsu.ru/bitstream/123456789/9407/1/02292.pdf (дата обращения: 14.06.2024).

Страница обновлена: 17.07.2024 в 08:32:24

Подробнее об авторах: