Cognitive approach to business intelligence for assessing digital security risks when deploying new technologies

Введение

Актуальность данного исследования заключается в том, что когнитивный подход к бизнес-аналитике становится решающим фактором при оценке цифровых рисков, связанных с внедрением новых технологий в контексте стратегической трансформации организаций [21]. В современном мире цифровизация рассматривается как одно из наиболее значимых направлений, нацеленное на применение передовых цифровых решений для модификации бизнес-моделей, оптимизации бизнес-процессов и улучшения взаимодействия с клиентами. Основными задачами этой трансформации являются не только повышение эффективности, но и укрепление конкурентоспособности, а также внедрение инновационных подходов в организационные структуры [2].

В рамках реализации проектов цифровизации организации активно развивают облачные технологии, автоматизируют ключевые бизнес-процессы и создают цифровые платформы, что становится стратегически важным для их развития. Эти инициативы подчеркивают важность инновационного подхода и переосмысления существующих бизнес-моделей. Кроме того, критическим аспектом успешной трансформации является культурная адаптация сотрудников к использованию новых технологий и методов работы. Это требует высокой степени цифровой грамотности, что, в свою очередь, подчеркивает необходимость внедрения когнитивных подходов для эффективной оценки рисков и разработки стратегий в области цифровой безопасности [3].

Первоначально систематизированная бизнес-аналитика новых рисков основывалась на управление по целям и результатам (Макрусев В.В. [14, c. 417]). Далее развивались когнитивные подходы к моделированию в понимании причинно-следственной связи (Караев Р. А. [11, c. 8-9], Макрусев В.В. [15, c. 419-420]) и интеллектуального анализа данных (Дроговоз П.А., [8, c. 29-31]). С развитием алгоритмов машинного обучения, еще больше развивается интеллектуальная и дата-ориентированная бизнес-аналитика (Чернышева Ю. Г. [19, с. 70-72], Михненко О. Е. [17, с. 66], Марченкова О.В. [16, c. 88], Курцев Н.О. [13, с. 134-136]). В текущий момент с широким развитием алгоритмов и сервисов искусственного интеллекта применяются уже не подходы, а широкие когнитивные технологии, которые включают набор разных когнитивных свойств (Суматохин В.А. [19, c. 172], P.A. Drogovoz [24, с. 199]. Рисунок 1 демонстрирует эволюция подходов к бизнес-аналитике с указанием ключевых работ:

Рисунок 1 – Литературный обзор ключевых работ и эволюция подходов к бизнес-аналитике (Источник: разработано авторами)

Существующие исследования недостаточно охватывают аспекты взаимосвязи между внедрением цифровых технологий и уровнем их уязвимости к цифровым угрозам, что порождает необходимость в более глубоком понимании необходимых мер защиты [21]. Цель этой статьи заключается в формализации когнитивного подхода в бизнес-аналитике для оценки рисков и разработки концепции стратегии цифровой безопасности в условиях нарастающих угроз. Данная работа описывает применение новых возможностей когнитивного подхода в рамках практик бизнес-аналитики в контексте цифровой безопасности, предлагая комплексные модели, которые учитывают, как технологические, так и управленческие и организационно-экономические элементы для повышения устойчивости организаций. Предполагается, что применение когнитивного подхода к бизнес-аналитике позволит выявить более глубокие взаимосвязи между цифровыми рисками и новыми стратегиями защиты, а также улучшить общее понимание цифровой безопасности в контексте процесса цифровой трансформации. В исследовании будет использоваться качественный и количественный анализ данных, ориентированный на выявление новых типов уязвимостей организации в условиях цифровых угроз [10]. Будет проведён систематический обзор существующих стратегий цифровой безопасности, контент-анализ кейсов, а также опрос экспертов в области новых цифровых технологий и новых вызовов кибербезопасности. Результаты позволят разработать комплексную стратегию аналитики по предотвращению, обнаружению и реагированию на потенциальные угрозы, что в свою очередь, обеспечит устойчивость и безопасность цифровой инфраструктуры организаций в современном мире.

Рисунок 2 представляет классификацию угроз для цифровой безопасности организации при внедрении новых технологий:

Рисунок 2 - Классификация угроз для цифровой безопасности организации при внедрении новых технологий (Источник: разработано авторами)

Когнитивный подход к бизнес-аналитике при оценке цифровых рисков безопасности при внедрении новых технологий предполагает использование интеллектуальных методов и моделей, которые позволяют организации не только распознавать и анализировать потенциальные угрозы, но и принимать обоснованные решения на основе собранной информации. Такой подход предполагает, что восприятие рисков и их оценка — это не просто механический процесс, а сложное взаимодействие различных факторов, включая как технологические аспекты, так и человеческий фактор, корпоративную культуру и более сложные социальные конструкты [1].

Стоимость инвестиций в безопасность, возникающая в результате подобных взаимодействий, охватывает множество аспектов, так как включает в себя расходы на разработку, внедрение и поддержку мер безопасности информационных систем [3].

Эффективность подхода к оценке оптимального уровня инвестиций заключается в том, что компании должны учитывать не только прямые затраты, но и потенциальные финансовые и социально-репутационные потери, которые могут возникнуть в случае нарушений безопасности в долгосрочной перспективе. Это требует от организации комплексного анализа, направленного на минимизацию потенциальных потерь, связанных с угрозами, и балансировку этих рисков с необходимыми затратами на защиту [6]. Задача состоит в том, чтобы не только выбрать правильные решения по безопасности, но и сделать это с учетом ограничений и целей бизнеса [8,11].

Основные положения

В идеальном варианте [20], когнитивный подход позволяет интегрировать разнообразные данные и опыт, что способствует более адекватному пониманию рисков и более эффективному управлению ими, обеспечивая тем самым наилучшие бизнес-результаты в условиях постоянно меняющегося технологического ландшафта и сопутствующих угроз. Рисунок 3 демонстрирует особенности и преимущества применения когнитивного подхода в бизнес-аналитике:

Рисунок 3 – Особенности и преимущества применения когнитивного подхода в бизнес-аналитике (Источник: разработано авторами)

Когнитивный подход к бизнес-аналитике в контексте оценки цифровых рисков безопасности при внедрении новых технологий ориентируется на мультимодальный анализ, который объединяет данные из различных источников с использованием разных методов их получения. Рисунок 4 представляет роль видов данных и их структурированности в когнитивном анализе:

Рисунок 4 – Роль видов данных и их структурированности в когнитивном анализе (Источник: разработано авторами)

Этот подход позволяет глубже анализировать аномалии и риски, так как связывает информацию из аудиторских записей, систем мониторинга безопасности и взаимодействия пользователей. Мультимодальная аналитика улучшает понимание схем угроз, идентифицируя скрытые закономерности, что приводит к повышению точности обнаружения и ускорению реакции на инциденты [4].

Ключевое влияние мультимодальной аналитики на уменьшение экономических потерь от кибератак проявляется в повышения точности угроз, более быстром реагировании, снижении потенциальных убытков и оптимизации ресурсов [13]. Таким образом, интеграция когнитивной аналитики становится важным элементом бизнес-стратегии, позволяя эффективно выявлять угрозы цифровой безопасности и реагировать на них, что особенно актуально на фоне постоянно изменяющегося ландшафта технологических угроз [12]. В условиях роста объемов данных и сложности угроз, использование мультимодальных данных для оценки рисков и ущерба от кибератак помогает компаниям выстраивать приоритеты в защите информации.

Анализ данных всех этих модальностей является необходимым шагом для комплексного понимания стоимости киберугроз и позволяет компаниям выработать всесторонние стратегии защиты своих компьютерных систем и информации. В условиях постоянно меняющегося ландшафта киберугроз, интеграция всех перечисленных модальностей в аналитический процесс становится важным аспектом стратегического планирования и управления рисками в цифровой сфере [7].

Проблема заключается в том, что внедрение когнитивной бизнес-аналитики и интеллектуального управления цифровыми рисками требует значительных временных и финансовых затрат, а также значительных организационно-экономических изменений, что порождает ряд трудностей, поскольку многие компании не готовы инвестировать в обеспечение безопасности, воспринимая его мерой, не способствующей их развитию, или бессмысленной тратой ресурсов, когда возможно оплатить минимальный штраф за нарушение. В результате их уровень защиты остается низким, что негативно отражается на репутации и благополучии различных заинтересованных сторон.

Поэтому есть необходимость внедрения новых аналитических подходов, но она сопровождается рядом сложностей, таких как нехватка стимулов, квалифицированных кадров и эффективной коммуникации между подразделениями, которые останавливают предприятие от принятия оптимального решения. Решение этих проблем требует внимания как со стороны компаний, так и со стороны правительства и общества [9].

Когнитивные методы играют ключевую роль в понимании взаимосвязей между рисками и решениями, поскольку позволяют бизнесу учитывать не только количественные, но и качественные факторы, влияющие на безопасность. В статье проведено аналитическое сравнение существующих подходов, включая вероятностные модели, теории игр, а также методы машинного обучения, что позволяет выявить их преимущества и ограничения в контексте реальных сценариев применения.

Результаты

Исследование методологий экономико-математического моделирования рисков, связанных с информационной безопасностью предприятий, представляет важный аспект для обеспечения надежности информационных систем в условиях динамично меняющейся технологической среды [5]. В контексте когнитивного подхода к бизнес-аналитике, данная работа выполняет попытку систематически рассмотреть и проанализировать эффективность различных техник, применяемых для оценки и управления цифровыми рисками безопасности при внедрении новых технологий.

Кроме того, акцентируется внимание на важности интеграции этих методологий в процесс принятия решений, что может способствовать формированию более устойчивых механизмов противодействия киберугрозам. Установлено, что грамотное применение когнитивных подходов наряду с экономико-математическими моделями может не только повысить точность оценки рисков, но и подкрепить организационные изменения, направленные на повышение общей киберустойчивости, что создаст условия для более эффективного адаптирования предприятий к изменениям в технологическом ландшафте и формированию более киберутойчивых бизнес-процессов.

Экономическая обоснованность представленных экономико-математических методов оценки рисков и эффективности мер безопасности информационных систем основывается на их способности предоставлять конкретные и применимые данные для принятия обоснованных решений в области кибербезопасности и управления рисками.

Рисунок 5 представляет сравнение экономико-математических методов оценки цифровых рисков при внедрении новых технологий:

Рисунок 5 - Сравнение экономико-математических методов оценки цифровых рисков при внедрении новых технологий (Источник: разработано авторами)

Ключевым явлением в этом контексте является связь между потенциальными убытками и инвестициями в защитные мероприятия, что позволяет организациям не только минимизировать риски, но и оптимизировать ресурсы с точки зрения экономической эффективности [1].

Экономико-математические методы, представленные ниже, обеспечивают системный и комплексный подход к оценке рисков и эффективному управлению безопасностью информационных систем. Они служат основой для принятия обоснованных решений о выделении ресурсов, позволяют предугадать финансовые последствия и обеспечить устойчивость бизнеса к киберугрозам, что подчеркивает их экономическую обоснованность.

В последние годы создано множество методов для оценки информационных технологий и киберрисков, которые обеспечивают эффективные инструменты для системного управления рисками в области безопасности информации и цифровых активов. Тем не менее, даже с учетом широкого спектра существующих методов, ни один из них не способен в полной мере охватить все аспекты, связанные с оценкой новых и инновационных рисков.

Когнитивный подход к бизнес-аналитике становится особо актуальным при оценке цифровых рисков, возникающих в процессе внедрения новых технологий. Этот подход подразумевает интеграцию различных когнитивных моделей, что позволяет более глубоко анализировать факторы, влияющие на кибербезопасность [23].

Эффективная оценка рисков требует комплексного подхода, учитывающего не только количественные меры, но и качественные аспекты, связанные с изменениями в организационной структуре, внедрением новых процессов и технологий, а также человеческим фактором. Когнитивные методы в этом контексте открывают новые возможности для анализа сложных взаимосвязей и факторов, влияющих на безопасность. Например, через применение машинного обучения и анализ данных можно более точно предсказать потенциальные угрозы [19].

Кроме того, важность мультидисциплинарного подхода к анализу рисков не может быть недооценена. Интеграция знаний из разных областей, таких как психология, экономика и информационные технологии, позволяет более адекватно оценивать и управлять рисками, которые формируются в результате внедрения современных решений. Таким образом, использование когнитивного подхода в бизнес-аналитике может значительно улучшить как процесс идентификации рисков, так и разработку соответствующих стратегий их минимизации.

Рисунок 6 представляет сравнение моделей диффузии и принятия технологий при внедрении новых технологий:

Рисунок 6 - Сравнение моделей диффузии и принятия технологий при внедрении новых технологий (Источник: разработано авторами)

Когнитивный подход к бизнес-аналитике акцентирует внимание на процессе воспринимаемости, понимания и принятия информации при оценке цифровых рисков безопасности, связанных с внедрением новых технологий. В этом контексте вышеописанные методы играют ключевую роль [22]. Интеграция этих методов в когнитивный подход позволяет более глубоко анализировать и прогнозировать риски, связанные с безопасностью, при внедрении новых технологий, обеспечивая более адаптивные и управляемые стратегии для минимизации этих рисков [19,18].

Каждая из этих теорий предоставляет уникальный подход к пониманию принятия и внедрения технологий, учитывая различные аспекты, такие как социальные взаимодействия, организационные структуры и специфические контексты использования технологий.

Обсуждение

В контексте когнитивного подхода к бизнес-аналитике оценка цифровых рисков безопасности при внедрении новых технологий требует интеграции различных методов анализа [15]. Таблица 1 представляет сходства и различия существующих методов и авторского подхода:

Таблица 1 – Сходства и различия существующих методов и авторского подхода

Когнитивный подход на основе мультимодального анализу акцентирует внимание на интерпретации данных через призму человеческого восприятия и мышления. Он использует методы когнитивных наук для учета как количественных, так и качественных аспектов данных, включая контекст и эмоции. В отличие от традиционной бизнес-аналитики, которая основывается на статистических методах и строгом измерении, когнитивный подход интегрирует различные источники информации (текст, звук, изображение) и выявляет глубокие закономерности. Это помогает лучше понимать поведение потребителей и разрабатывать эффективные стратегии с учетом человеческих факторов. Таким образом, основные отличия заключаются в глубоком анализе контекста и использовании мультимодальных данных для более комплексного представления ситуации.

Заключение

Внедрение когнитивных аналитических решений в цифровую безопасность приносит значительные экономические выгоды, улучшая выявление киберугроз и оптимизируя затраты на защиту информации. Рекомендуется автоматизация процессов с использованием искусственного интеллекта, включая машинное обучение и нейронные сети, которая позволяет быстро реагировать на кибератаки и выявлять уязвимости, что сокращает экономические потери и рационализирует инвестиции.

Применение когнитивной аналитики также повышает операционную эффективность, оптимизируя бизнес-процессы и автоматизируя рутинные задачи, что в свою очередь увеличивает производительность и улучшает общую эффективность деятельности организации. Правильный выбор исходных данных, повышения их качества и отбор экономико-математических моделей помогает адекватно оценивать риски и эффективность инвестиций в защитные меры, что делает управление безопасностью более гибким и соответствующим бизнес-специфике.