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
Скачать PDF | Загрузок: 38
Статья в журнале
Информатизация в цифровой экономике (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 5, Номер 2 (Апрель-июнь 2024)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=71962592
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
. : -, , ; -, ; -, ; , , ; , , .
. , . , .. [1]. .. [2] . - [3]. .. - [4]. , . , , . . , : , ; , ; ; ; . (. . 1).
1 .
.
, : () ; ; . , .
, , , , , .
(. . 2):
2 . .
- , . - , . - . - . - . - . - , , . - .
. . , [5]. .., .., .., .. , [6]. .. .. [7]. : . ., . ., . . [8]
. , - , , [9]. .. - [10]. (), , : , , . .. - [11]. , . : , [12]; ; [7]; . [13]. [13, .79], 3.0. [1]
- , . , , , , . , . . , . , .
() : ; ; ; ; ; .
: , , , , , , .
: , ; , . , . , , () , . , : , , , , .
, . : - ( ), - ( ); ( ). - , , -, , . , , , -. . - - .
- , , , , , , , , .
: , ; ; ; , ; , ; , .
NGFW (Next-Generation Firewall). , , , . NGFW , , . NGFW : , , ; , ; , ; , , " "; VPN (Virtual Private Network), ; , .
. (. .3).
3 ( ) .
.
:
: SAS (Statistical Analysis System) - , , , . SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) - . Tableau - , . Power BI - , . SQL Server - (), . Oracle Database - . IBM SPSS Modeler - .
: , , , , , , (), , , .
: - , - , - , - , - , - , - .
: - , - , - , - , (CRM) - , - - , - .
: (Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL), - (Tableau, Power BI, QlikView), (SAP Crystal Reports, IBM Cognos, MicroStrategy), (SPSS, SAS, R, Python), (IBM SPSS Modeler, Palantir, Microsoft Azure Machine Learning), (TensorFlow, scikit-learn, IBM Watson), (Thomson Reuters Risk Management, MetricStream, IBM OpenPages).
: Tableau Public - . Microsoft Power BI - , . Google Data Studio - , . Highcharts - JavaScript . D3.js - JavaScript . Tableau Desktop - Tableau . Plotly - Python, R JavaScript. Infogram - - . Microsoft Excel - . Adobe Illustrator - .
: IBM Security Guardium - , . Symantec Data Loss Prevention - . McAfee Total Protection - . Tenable.io - . Check Point - , . Palo Alto Networks - . Fortinet - , DDoS-, . Trend Micro - , . Sophos - , . FireEye - .
. :
1. (, , , , ) (, , , , ) (-, -, ) , , , .
2. . , , : , ; , ; , .
3. , , . : , ; ; ; ; ; ; ; ; .
4. NGFW (Next-Generation Firewall). , , , . NGFW , , .
5. ( ): , ; , ; ; ; ; , , DDoS-, .
6. , , .
7. , , , , .
[1] : 3.0 , , . Apache Chukwa, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Pig, Jaspersoft, LexisNexis Risk Solutions HPCC Systems, MapReduce, Revolution Analytics ( R ).
Источники:
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: 29.05.2025 в 21:59:09
Download PDF | Downloads: 38
Synthesizing classifiers of destructive and constructive digital events classifier of an intelligent security agent of autonomy in the form of a bicubic data facet
Avdiyskiy V.I., Ivanov A.V., Tsaregorodtsev A.V.Journal paper
Informatization in the Digital Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 5, Number 2 (April-June 2024)
Abstract:
The relevance of the scientific article is due to the need to apply effective methods for the synthesis of classifiers of destructive and constructive events in the digital space of an intelligent security agent of autonomous systems. The article develops a methodology for the synthesis of classifiers of destructive and constructive events of the digital space of the intelligent security agent of autonomy in the form of a bicubic data facet. The tasks of developing a methodology for the synthesis of classifiers of destructive and constructive events of the digital space have been completed; and modules of the intelligent security agent of autonomy in the form of a bicubic data facet have been developed. The following research methods were used: analysis of scientific research in the field of synthesis of destructive and constructive events, comparative analysis of positive and negative aspects of such synthesis. Based on the research results, recommendations to public authorities on the creation of a system of intelligent agents (agent planners, agent leaders, and working agents) and their implementation in the system of public administration were formulated.
FUNDING.
The study was carried out at the expense of budget funds under a state assignment to the Financial University for 2024.
Keywords: synthesis of destructive and constructive digital events classifier, methodology of synthesis of destructive and constructive digital events classifier, digital space constructive classifier, autonomy intelligent agent, bicubic data facet, agent leader, agent planner, working agent
Funding:
Исследование выполнено за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансовому университету на 2024 год.
JEL-classification: H30, H32, H39