Концепция и задачи управления последствиями SMART-угроз предприятиями, осуществляющими платежи в цифровых рублях

Бурак П.П.¹, Бауэр В.П.¹
¹ Институт региональных экономических исследований, Москва, Россия

Статья в журнале

Экономическая безопасность ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 8, Номер 8 (Август 2025)

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=83089858

Аннотация:
На деятельность предприятий, осуществляющих платежи в цифровых рублях, могут влиять внешние риски, связанные с выпуском цифровых рублей на цифровой платформе Банка России, внешние риски Национальной платежной системы и внешние риски обращения цифровых рублей. Ранее авторами были выявлены и исследованы SMART--угрозы для этих предприятий, вызванные данными рисками. В связи с этим защита предприятий от последствий SMART-угроз как одна из важнейших проблем обеспечения экономической безопасности этих предприятий становится актуальной. Объектом исследования являются предприятия, осуществляющие платежи в цифровых рублях. Предметом исследования являются общие вопросы теории, методологии и практики защиты предприятий от последствий SMART-угроз. Целью статьи является разработка концепции и состава задач по управлению последствиями SMART-угроз экономической безопасности вышеуказанных предприятий. Теоретико-методологической основой исследования являются общенаучные методы поддержки принятия управленческих решений в случае возникновения угроз экономической, финансовой и информационной безопасности предприятий. В статье представлена концепция квантово-подобной модели управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятий, осуществляющих платежи в цифровых рублях, и даны некоторые рекомендации по их практической реализации. Результаты исследования позволяют риск-менеджерам предприятия адаптировать рекомендации, представленные в статье, к конкретным условиям рисков и ущербов при осуществлении платежей в цифровых рублях.

Ключевые слова: Банк России; платежи предприятий в цифровых рублях; экономическая безопасность предприятий; квантово-подобная модель управления последствиями SMART-угроз предприятиям; задачи управления последствиями SMART-угроз предприятиям; система поддержки принятия решений

JEL-классификация: E50, E58, L81

Ведение.

В статье путем установления концептуальных комбинаций между отдельными положениями теорией экономической безопасности, квантовой теории и с учётом взаимосвязи компонентов фреймворка «Синдиника» предпринята попытка сформировать концепцию и состав задач единой информационно-аналитической структуры, в рамках которой можно будет выявлять, анализировать и разрабатывать задачи управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятиям, осуществляющим платежи в цифровых рублях (при этом подразумевается, что расчеты будут выполнять также в цифровых рублях). В данном замысле авторов статьи общими являются вероятностная природа как самих SMART-угроз, так и последствий этих угроз, основных процессов квантовой физики и механики [49], для которых на основе фреймворка «Синдиника» можно сформировать единое информационно-аналитическое пространство задач управления последствиями этих угроз. На базе указанной структуры у риск-менеджеров предприятий появляется возможность выявлять и анализировать последствия SMART-угроз предприятий - от момента возникновения внутренних рисков и ущербов предприятий до момента устранения их последствий. Объектом исследования являются предприятия, осуществляющие платежи в цифровых рублях (далее - предприятия). Предметом исследования являются общие вопросы теории, методологии и практики обеспечения экономической безопасности предприятий от последствий SMART-угроз. Целью статьи является разработка концепции квантово-подобного подхода к управлению последствиями SMART-угроз для вышеуказанных предприятий. Теоретико-методологической основой исследования являются общенаучные методы управления с точки зрения поддержки принятия решений в случае возникновения угроз экономической, финансовой и информационной безопасности предприятий. В статье представлена концепция квантово-подобной модели управления последствиями SMART-угроз указанных предприятий с составом задач этого управления, подходом к оценке степени достижения целей управления и выдачей рекомендаций по практической реализации данной модели. Результаты исследования позволяют риск-менеджерам (в общем случае - стейкхолдерам) предприятий адаптировать концепцию и состав задач, представленных в статье, к конкретным условиям обеспечения экономической безопасности предприятий.

Основная часть.

В исследовании [7] авторами статьи выявлено, что проблема обеспечения экономической безопасности предприятий, требует разработки адекватных моделей управления последствиями SMART-угроз, имеющих по отношению к деятельности предприятий характер внешних негативных воздействий, влияющих на управление, производство, продажу товаров, оказание услуг и прочие процессы, связанные с бизнесом предприятий.

В данной статье под управлением последствиями SMART-угроз предприятиям понимаются непрерывные преимущественно превентивные процессы и соответствующие им методологии и/или методы, которые используются предприятиями для обнаружения, предотвращения и/или уменьшения числа случаев, связанных с внутренними рисками и/или ущербами, вызванными последствиями SMART-угроз, выполняемые в режиме антикризисного управления автоматизированным способом с участием человека.

Анализ практики организации аналогичных видов управления в различных сферах обеспечения безопасности показал [30; 33; 22], что методы его реализации сталкиваются с увеличением объема и сложности информации, необходимой для указанной формы управления, и, как следствие, появлению необходимости в более глубоком понимании совокупности процессов и требований лиц, заинтересованных в результатах управления последствиями SMART-угроз - стейкхолдеров корпоративной ответственности (риск-менеджеров, экспертов, прочих сотрудников и/или руководителей предприятий – далее стейкхолдеров), реализуемых, как правило, в едином информационно-аналитическом пространстве автоматизированной системы поддержки принятия решений (СППР) по управлению этими угрозами. На базе СППР стейкхолдеры предприятий должны иметь средства обмена необходимой информацией, выполнять требования конфиденциальности и организовывать процесс управления последствиями SMART- угроз во всех подразделениях предприятий. С этой целью должны разрабатываться и внедряться соответствующие стратегии управления этими угрозами, которые должны предусматривать следующее. Во-первых, стейкхолдерам необходимо знать общие и частные представления об управлении последствиями SMART-угроз, понимать роль и важность этой формы управления для деятельности предприятий, быть готовыми к новым непредвиденным угрозам и понимать, как поступать в случае их возникновения. Для этого необходимо комплексно осуществлять поиск новой информации в области управления любого рода угрозами и чрезвычайными ситуациями, включая опыт конкурентов в различных отраслях промышленности, организовывать доступ к этой информации для всех стейкхолдеров предприятий. Во-вторых, стейкхолдерам необходимо определять уровни реагирования на последствия SMART-угроз (рисков и ущербов), уделять им необходимое внимание даже если отсутствует возможность дать точное количественное определение их параметров, использовать имеющиеся для этого ресурсы должным образом на основе прагматизма и накопленного опыта реагирования на аналогичные угрозы. В-третьих, стейкхолдерам необходимо понимать, что предприятия должны совершенствовать подход к реагированию на последствия SMART-угроз по всем направлениям деятельности предприятий, включая процессы, связанными с планированием, управлением и контролем ответственности за эффективность и результативность данного вида управления.

Покажем, каким образом качественные результаты анализа указанных выше действий, могут быть интерпретированы стейкхолдерами для управления последствиями SMART-угроз. Для этого воспользуемся методическими рекомендациями по управлению угрозами информационной безопасности для предприятий и прочих организаций, представленными в исследованиях [23; 17], и управления чрезвычайными ситуациями [39-40], которые, по мнению авторов статьи, концептуально и комплементарно соответствуют достижению цели исследования проблемы управления последствиями SMART-угроз.

Представим концепцию управления последствиями SMART-угроз, которая переводит опасный процесс из фазы «SMART-угрозы есть», в фазу процесса обеспечения «последствиями SMART-угроз управляют». В этих целях стейкхолдерами предлагается разработать План действий по организации управления последствиями SMART-угроз (ПД) и План задач управления последствиями SMART-угроз (ПЗУ). Первый план позволяет определить, способны ли стейкхолдеры организовать обеспечение экономической безопасности предприятий в случае возникновения последствий SMART-угроз, располагают ли предприятия для этого необходимыми ресурсами и мероприятиями (эти вопросы в статье не рассматриваются). Как следует из вышеуказанных публикаций, в рамках ПД рекомендуется оценивать управляемость последствиями SMART-угроза на основе качественных критериев, представленных в таблице 1.

Таблица 1

Степень управляемости последствиями SMART-угроз

Степень управляемости	Критерии обеспечения управляемости последствиями SMART-угроз
Очень высокая 5	Предприятие может полностью контролировать последствия SMART-угроз и оказываемое ими влияние на свою деятельность
Высокая 4	Предприятие может в значительной степени контролировать последствия SMART-угрозы и оказываемое ими влияние на свою деятельность
Средняя 3	Предприятие может частично воздействовать на последствия SMART-угроз и оказываемое ими влияние на свою деятельность
Умеренная 2	Предприятие может в очень редких случаях воздействовать на последствия SMART-угрозы и оказываемое ими влияние на свою деятельность
Низкая 1	Предприятие не в состоянии обнаруживать последствия SMART-угроз и оказываемое ими влияние на свою деятельность

Источник: составлено авторами

На основе второго плана (ПЗУ) последствиями SMART-угроз управляют непосредственно путем решения заранее разработанных задач управления аналогичными или подобными угрозами и реализацией мероприятий в соответствии с полученными анализа последствий результатами. С этой целью в СППР формируются информационные банки последствий SMART-угроз, соответствующие им задач управления и необходимых для этого мероприятия (их состав в статье не приводится), которые доступны для стейкхолдеров в отношении всех возникших последствий SMART-угроз. Примерная структура координации взаимодействия стейкхолдеров, осуществляемых в рамках ПД и ПЗУ для управления последствиями SMART-угроз, представлена в таблице 2.

Таблица 2

Координация взаимодействия стейкхолдеров, осуществляемых в рамках ПД и ПЗУ для управления последствиями SMART-угроз (в баллах)

Значи- мость SMART- угрозы	Балл
Высокая	15	ПЗУ + (ПД)	ПД + (ПЗУ)	ПД + (ПЗУ)	ПД	ПД
	12
	10		ПЗУ + (ПД)
Средняя	9	ПД или ПЗУ
	8
	6		ПД или ПЗУ
	5
	4			ПД или ПЗУ	ПД + (ПЗУ)
Низкая	3	ПЧС
	2		ПЗУ
	1
		1	2	3	4	5
		Степень управляемости SMART-угрозами
Управляемость		Низкая	Уме- ренная	Средняя	Высокая	Очень вы- сокая и т.д.

Источник: инфографика работы [14], содержание авторское

Руководствуясь рекомендациями исследования [34] и российскими государственными стандартами [10-11], авторы статьи предлагают стейкхолдерам по аналогии с методами управления рисками взять за основу следующие базовые подходы к управления последствиями SMART-угроз.

1. Мониторинг последствий SMART-угроз: что касается этого вопроса, то для его решения рекомендуется воспользоваться исследованием [6].

2. Идентификация последствий SMART-угроз: т.е. сбор информации о них, выявления причин, источников и характера их возникновения, то рекомендуется использовать методы, применяемые для идентификации угроз, рисков и ситуационной обстановки в целом [27; 7; 32].

3. Предотвращение последствий SMART-угроз: рекомендуется использовать методологию, изложенную в настоящей статье, в качестве основы.

4. Снижение воздействия последствий SMART-угроз: рекомендуется уменьшать количество потенциальных или снизить вероятность этих последствий путем их объединения, или и то, и другое (вариант предназначается только для последствий SMART-угроз с остаточным уровнем управляемости).

5. Передача контроля над последствиями SMART-угроз (аутсорсинг): рекомендуется передавать конкретные последствия третьей стороне с возможностью управления ими. В то же время многие последствия не могут быть переданы полностью, поскольку всегда существуют их остаточные последствия, которые приводят к возникновению вторичных последствий. Но, это может стать эффективным при условии, что эти последствия будут оценены как приемлемые.

6. Принятие последствий SMART-угроз (со страхованием или самострахованием): рекомендуется как вариант, который не предусматривает каких-либо специальных действий против некоторых последствий. Этот план обычно оправдывает себя в тех случаях, когда уровень значимости последствий не превышает приемлемого уровня до принятия мер по их снижению.

7. Полный отказ от контроля за последствиями SMART-угрозами: рекомендуется прекратить хозяйственную деятельность предприятий, в процессе которой возникли эти последствия. Этот вариант используется в отношении последствий SMART-угроз, которые представляют риск прекращения непрерывной деятельности предприятий.

На практике рекомендуется обновлять и модифицировать План действий по организации управления последствиями SMART-угроза и План задач управления последствиями SMART-угроз, вносить в них дополнения, разделы планов могут изменяться, а сроки их выполнения могут объединяться. Необходимо согласовать факты и причины внесения изменений со всеми заинтересованными сторонами предприятия и фиксировать их в соответствующих учётных документах по управлению рисками и ущербами.

Учитывая вышеизложенное, авторы статьи рассмотрят стратегию внедрения цифровых рублей в платежи предприятий как денежно-цифровую инновацию [16] и интерпретируют этот процесс как инновационную трансформацию корпоративных платежей, осуществляемую на внутрисистемном уровне предприятий [42]. Такая точка зрения позволяет авторам использовать обобщённую физическую модель процессов управления инновациями, представленную в исследовании [18], и рассматривать задачи управления последствиями SMART-угроз как институты управления, показатели экономической безопасности как соответствующее «поле значений» этого процесса, адекватно отображающее требования стейкхолдеров, предоставляя им возможность анализировать последствия SMART-угроз и управлять ими как «квантами» (далее – кванты последствий SMART-угроз). Эти кванты как меры соотношения физических сущностей рисков и ущербов предприятий могут формироваться и влиять на деятельность предприятий по цепочке следующих логических зависимостей: «внешние риски предприятий как факторы появления квантов последствий SMART-угроз → кванты последствий SMART-угроз как факторы появления внутренних рисков предприятий → внутренние риски предприятий как факторы возникновения ущербов предприятий → виды ущербов предприятий как факторы, необходимые для получения натуральных показателей ущербов, → натуральные показатели ущербов предприятий» [25]. При этом натуральные показатели ущербов (объемы разрушений объектов предприятий, неполучение и/или недополучение доходов, убытки, вызванные уплатой штрафов, пени и неустоек и др.) могут определяться по методике работы [35]. Однако, в связи с тем, что для предприятий определение величин ущербов приходится рассчитывать с учетом специфики их деятельности, то ниже в статье авторами будет приниматься во внимание только вид ущерба (прямой и/или косвенный), а не его натуральные показатели.

Рассмотрим, как указанная выше физическая модель управления инновациями, но с учетом требований теории и практики обеспечения экономической безопасности [13; 41], может быть использована в качестве основы для разработки концепции квантово-подобной модели управления последствиями SMART-угроз предприятий. В соответствие с этой моделью мы будем полагать, что формат кванта последствий SMART-угроз {риск, ущерб}, в котором под риском понимается внутренний риск предприятия, порождаемый конкретной SMART-угрозой, будет соответствовать известному формату кванта информации {0,1}, в котором «0» будет характеризовать модус «риска», а «1» - характеризовать модус соответствующего этому риску «ущерб». Для раскрытия особенностей и подробностей предложенной концепции управления последствиями SMART-угроз представим результаты некоторых исследований по управлению безопасностью, угрозами и рисками хозяйствующих субъектов, выполненных с точки зрения квантово-подобного подхода к их изучению.

Во-первых, авторами статьи было обнаружено, что квантово-подобный подход к анализу экономических взаимодействий был впервые предложен в монографии [21]. Позже монография многократно дополнялась и переиздавалась и в результате ее автором было доказано, что квант экономического взаимодействия между хозяйствующими субъектами является базовым продуктом аналитической экономики, характеризующим динамичный характер и фундаментальную целостную взаимосвязь между экономическими показателями.

Во-вторых, авторами статьи было выявлено, что квантово-подобный подход к анализу социально-экономических процессов [9] и принятию решений [44] был использован для изучения их в динамике, что позволило интерпретировать реальность в двух режимах существования: {0,1}, т.е. как в режиме «возможного существования», так и в режиме «актуального существования» [28].

В-третьих, авторами статьи было определено, что математический аппарат для изучения квантовых моделей основан на нечеткой логике «мягких» вычислений [26], в рамках которых используются методы анализа неструктурированных данных, извлечения фактов и знаний из больших данных, нейросетевые схемы для машинного обучения и систем искусственного интеллекта, а также для процедур и алгоритмов, предназначенных для исследования неопределённых состояний и опасностей, подстерегающих субъектов современного общества. Тем самым было подтверждено, что вычисления в квантовых моделях реализуются на основе квантовых алгоритмов, в которых квант последствия SMART-угроз {риск, ущерб} можно доказательно определять так: «риск» является модусом «возможных (вероятных) воздействий SMART-угроз», а «ущерб» - модусом «актуальных (реальных) воздействий SMART-угроз».

В-четвертых, авторами статьи было выявлено, что в исследовании [29], основанном на изучении возможностей использования квантового алгоритма с метриками квантовой запутанности и статистики электронных следов между субъектами государственных закупок, осуществлена попытка выявления теневых экономических сговоров между ними. Анализ оценки эффективности данного подхода показал достоверность получения положительных результатов в диапазоне от 40% до 50% после выполнения всего лишь одного обращения к квантовому блоку, что является подтверждением возможности применения квантово-подобного подхода к изучению случаев многостороннего контрактного взаимодействия различных субъектов хозяйствования. При этом важно подчеркнуть, что для получения однозначно правильного результата решения такой задачи, любой классический алгоритм требует вычисления всех ее значений.

В-пятых, авторами статьи было установлено, что в исследовании [20] представлены результаты аналитического обзора и оценки функциональных возможностей международного проекта «Leap» (с англ. – «Прыжок»), в рамках которого была изучена безопасная и квантово-устойчивая ИТ-среда функционирования ряда центрально-европейских банков. В результате, основываясь на оценках безопасности, производительности и криптографической гибкости инструментария этой среды, были предложены рекомендации по развитию квантовых банковских технологий, которые смогут определять стратегии перехода центрально-европейских банков на территориально-распределенную и тотально функционирующую квантово-подобную финансовую систему.

В-шестых, авторами статьи было выявлено, что согласно методологии, основанной на положениях теории социофизики [48], в исследованиях [45; 3] предпринята попытка обосновать квантово-вероятностной модели социального лазера («солазера»), предназначенного для изучения таких явлений цифрового общества, как возникновение социальной поляризации, роста «информационных каскадов» и других аналогичных феноменов современного общества.

В-седьмых, авторами статьи было установлено, что, используя методику, основанную на квантовой механике, в исследовании [46] изучались распределенные интеллектуальные системы, содержащие агентов естественного и искусственного интеллекта (цифровых помощников или аватаров), предназначенных для облегчения принятию решений пользователями систем. На примерах изучения процессов формирования общественного мнения и социального воздействия было показано, что результаты, полученные ходе исследования, открывают новые перспективы в различных областях с сетевой организацией взаимодействия, при которой искусственный интеллект становится эффективным помощником людей в решении рутинных задач и проблем экономики.

В-восьмых, авторами статьи было установлено, что в исследовании [19] представлен аналитический обзор проблем развития и безопасности квантовых технологий, которые оказывают трансформационное воздействие на различные отрасли и сектора экономики. Также показано, что, хотя развитие квантовых технологий приводит к значительному прогрессу в развитии вычислительных мощностей и методов криптографии, в отдельных отраслях и секторах экономики оно также создает новые угрозы информационной безопасности. С этих позиций была проведена оценка тенденций в наращивании потенциала квантовых технологий, что позволило сформулировать рекомендации по стратегиям развития, внедрения и управления рисками, связанными с их внедрением.

Учитывая вышеизложенное и в рамках элементов кванта последствий SMART-угроз {риск, ущерб}, авторы статьи разработали таблицы задач (таблицы 3, 4 и 5), которые позволяют стейкхолдерам управлять последствиями SMART-угроз предприятиями, переходящими на платежи в цифровых рублях (см. выше - вариант 3 «Предотвращение последствий SMART-угроз). В то же время, из-за большого объема информации, содержащейся в этих таблицах, в качестве примеров представлены только первые три позиции последствий SMART-угроз и соответствующие им задачи управления.

Таблица 3

Задачи управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятий, вызванные основными рисками эмитента цифровых рублей – цифровой платформы Банка России, разработанные для элементов кванта SMART-угроз {риск, ущерб}

№ п/п		SMART-угрозы	Задачи управления последствиями SMART-угроз
№ п/п		SMART-угрозы	Для элемента кванта «риск»	Для элемента кванта «ущерб»
1.		Угрозы защиты от потерь данных предприятий-клиентов цифровой платформы Банка России.	Внедрения передовых образцов ИТ-средств противодействия проникновению на предприятия компьютерным программам, шифрующим и похищающим ценные базы данных предприятий (программы вирусов-шифровальщиков).	Ликвидация сбоев в работе баз данных и прочих программно-информационных систем, предназначенных для сбора и обработки информации. Восстановления похищенной корпоративной информации и данных с ограниченными и прочими методами доступа.
2.	Угрозы операционных рисков цифровой платформы Банка России.		Внедрения мероприятий для критической оценки решений и действий государственных и правоохранительных органов, регуляторов и прочих третьих лиц, которые могут провоцировать последствия операционных рисков. Устранения недостатков корпоративных систем управления рисками, внутреннего контроля, учёта и отчётности (автоматизация процессов управления рисками, проведения сценарного анализа рисков, моделирование возможны ситуаций и оценка рисков, создание единой базы инцидентов рисков).	Устранения ущербов от недостаточно совершенной работы систем противодействия и управления внутрикорпоративными ущербами. Устранения ущербов от несанкционированного получения, изменения или удаления корпоративных данных предприятий. Ликвидации последствий ущербов от несвоевременного совершения операций с цифровыми рублями и негативных последствий для участников рынков ассортимента продукции предприятий.
3.	Угрозы хакерских атак на предприятия, осуществляющие платежи и расчеты в цифровых рублях.		Разработки и актуализации организационно-распорядительной документации предприятий с учетом эволюции механизмов и инструментов осуществления хакерских атак, а также изменений в законодательстве и требованиях регуляторов (ФСТЭК, ФСБ, Роскомнадзор, Росфинмониторинг, Банк России).	Восстановления деятельности предприятий (переход на План задач управления последствиями SMART-угроз, включение резервных процессов, переход на ручное управление, восстановление ключевых функций деятельности предприятий). Проведения мероприятий по обновлению и защите бренда и репутации предприятий.

Источник: разработано авторами на основе табл. 3 работы [7].

Таблица 4

Задачи управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятий, вызванные основными рисками Национальной платежной системы (НПС), разработанные для элементов кванта SMART-угроз {риск, ущерб}

№ п/п	SMART-угрозы	Задачи управления последствиями SMART-угроз
№ п/п	SMART-угрозы	Для элемента кванта «риск»	Для элемента кванта «ущерб»
1.	Угрозы компонентам НПС от сбоев и отказов платформы Банка России.	Устранения рисков недоступности предприятий к инфраструктуре сетей/системы НПС для проведения операций с цифровыми рублями в случаях технических сбоев платформы Банка России.	Устранение ущербов предприятий от нефункционирующих сайтов банков-корреспондентов и корпоративных клиентов в НПС и не работающих собственных бизнес-приложений.
2.	Угрозы несвоевременного и безопасного совершения сделок между клиентами предприятий из-за отказов зарубежных компонентов НПС.	Внедрение антирисковых мероприятий, препятствующих нестабильной работе электронные кабинетов банков-контрагентов, через которые те взаимодействуют с платформой Банка России, например, в случаях блокировок Роскомнадзором зарубежных VPN-сервисов и попыток регуляторов ограничивать работу зарубежных DNS-серверов.	Разработки и реализация планов предприятий по политике активизации импортозамещения информационных и программно-технических средств в компонентах корпоративной ИТ-инфраструктуры с учётом размера причиняемого ущерба. Разработки и реализация мероприятий, которые противодействуют срыву и отмены сделок между клиентами предприятий.
3.	Угрозы недостаточной профессиональной подготовке персонала инфраструктуры сетей/системы НПС к проведению операций с цифровыми рублями.	Разработки и реализация методов и мероприятий противодействия рискам предприятий путем разработки системы анализа статистики учёта ошибок персонала НПС, жалоб на персонал НПС и оценки эффективности мер по их устранению.	Разработки и реализация мероприятий, которые противодействуют ущербам от утечки корпоративной информации и персональных данных клиентов предприятий из-за недостаточной профессиональной подготовке персонала инфраструктуры сетей/системы НПС.

Источник: разработано авторами на основе табл. 4 работы [7].

Таблица 5

Задачи управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятий, вызванные основными рисками денежного обращения цифровых рублей, разработанные для элементов кванта SMART-угроз {риск, ущерб}

№ п/п	SMART-угрозы	Задачи управления последствиями SMART-угроз
№ п/п	SMART-угрозы	Для элемента кванта «риск»	Для элемента кванта «ущерб»
1.	Угрозы несоблюдения Банком России баланса между показателями волатильности и/или ликвидности цифровых рублей, уровнем инфляции и/или дефляции при денежном обращении цифровых рублей.	Внедрения средств противодействия рискам изменчивости на индексы потребительских цен на товары, работы и услуги предприятий, оплачиваемые в цифровых рублях, а также биржевых цен на активы, обеспечивающие цифровые рубли с анализом коэффициентов их текущей, быстрой и абсолютной ликвидности.	Ликвидация ущербов от потери ликвидности предприятий из-за замены традиционных денежных средств цифровыми рублями. Ликвидация ущербов от повышения волатильности остатков средств предприятий (проценты будут перераспределяться между наличными деньгами, средствами на счетах в банках и цифровыми рублями в электронных кошельках).
2.	Угрозы наличия программно-технических недоработок в функциональных компонентах и бизнес-приложениях банков-контрагентов.	Внедрения антирисковых мероприятий, основанных на анализе статистики результатов контроля и регулирования предметных областей пользователей цифровых рублей и применения средств ПОД/ФТ.	Устранения ущербов от сбоев в инструментарии обеспечения непрерывности функционирования программно-технической среды предприятий, контроля и регулирования предметных областей пользователей цифровых рублей.
3.	Угрозы потери контроля предприятиями за процессами эмиссии и денежного обращения цифровых рублей.	Внедрения антирисковых мероприятий, предусматривающих временные ограничения на использование цифровых рублей в качестве средств для платежей и расчетов (это может вызвать у предприятий нежелание пользоваться таким платежным средством).	Устранения ущербов от снижения объемов корпоративной ликвидности, потери доходов от комиссионных вознаграждений и от сделок в цифровых рублях, а также снижения уровня популярности цифрового рубля как средства денежного обращения.

Источник: разработано авторами на основе табл. 5 работы [7].

Кратко поясним цель и функции задач управления последствиями SMART-угроз в приведённых выше таблицах 3, 4 и 5. Цель задач управления последствиями SMART-угроз - обеспечить максимально возможную устойчивость деятельности предприятий при потенциальных отклонениях от конкретных видов деятельности из-за ситуаций, связанных с рисками и ущербом, вызванными указанными в таблицах 3, 4 и 5 последствиями SMART-угроз. Из этого следуют основные функции задач управления последствиями SMART-угроз: 1) идентификация потенциальных источников ситуаций рисков и ущербов от SMART-угроз; 2) определение вероятности возникновения ситуаций рисков и ущербов; 3) оценка возможных последствий ситуаций рисков и ущербов; 4) разработка превентивных мер для ситуаций рисков и ущербов; 5) разработка предложений по устранению негативных последствий ситуаций рисков и ущербов; 6) разработка предложений по восстановлению или повышению уровня безопасности объектов предприятия от последствий ситуаций рисков и ущербов.

Далее кратко коснёмся вопроса оценки последствий SMART-угроз, который является ключевым при решении указанных выше задач. Авторы статьи полагают, что результаты решения указанных задач управления последствиями SMART-угроз могут быть представлены в формате математически заданных функционалов принятия решений, которые определяются спецификой решаемой задачи управления (авторы статьи планируют их разработать и анонсировать в последующих публикациях). Покажем, каким образом здесь может быть использован представленный выше квантово-подобный подход. Так, известно, что в классической квантовой нотации представленный выше дуализм «возможное»/«актуальное» математически интерпретируется следующим образом. На входе моделирующей программы задается двоичная функция f, которая удовлетворяет условиям: f: {0,1} → {0,1} является постоянной тогда и только тогда, когда ∃у ∈ {0,1}: ∀x ∈ {0,1}: f (х) = y. Функция f: {0,1} → {0,1} является балансирующей, если |{х ∈ {0,1}: f (х) = 0} = |{х ∈ {0,1}: f (х) = 1}|. Тогда, например, для квантового алгоритма принятия решений Д. Дойча [47; 50] проблема формулируется следующим образом:

Вход: постоянная или балансирующая функция f;

Проблема: решить к какому классу относится функция f.

Далее для четырех возможных вариантов задачи f: {0,1} → {0,1}, задаваемых с помощью матричных отображений, выполняются операции кодирования, формирования квантовых ячеек, декодирования и собственно дальнейшего моделирования алгоритма Д. Дойча. Следует отметить, что из-за отсутствия доступных для массового использования квантовых компьютеров, реализация квантовых алгоритмов осуществляется в настоящее время, как правило, путем их эмуляции на классических персональных компьютерах [36-37], в том числе, с использованием специализированного языка квантового программирования Qiskit, Cirq, Quipper, pyQuil и Q# [38]. С их помощью программируется анализируемый функционал задачи и квантовый алгоритм выявляет его свойства, но только как качественного результата. Поэтому для количественной оценки результатов анализа функционала задачи авторами статьи планируется дополнительно использовать методы использования аналогов, анализа чувствительности, экспертных оценок, статистического, дискретного и численного анализа, многокритериального выбора, сценарного прогнозирования, ситуационного управления как услуги CSaaS (Control System as a Service) [15], но это станет предметом дальнейших исследований.

На основе представленных выше таблиц и указанной квантово-подобной аналитики авторы статьи планируют в дальнейшем создать методологию управления последствиями SMART-угроз предприятий с использованием СППР, разработанной на основе фреймворка «Синдиника» и предназначенной, в том числе, для анализа и управления операциями на финансовых и фондовых рынках [8]. В целях настоящей статьи и с учетом концепции построения коллаборативных систем взаимодействия пользователей в СППР [31] авторами статьи предполагается сформировать на основе фреймворка «Синдиника» единое информационно-аналитическое пространство задач управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятий, представленное в таблице 6.

Таблица 6

Задачи управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятий, которые предлагается решать в структуре компонентов фреймворка «Синдиника» СППР для элементов кванта SMART-угроз {риск, ущерб}

Элементы кванта SMART-угроз {риск, ущерб}	Компоненты фреймворка «Синдиника», источник SMART-угроз (курсив) и задачи управления последствиями SMART-угроз
Элементы кванта SMART-угроз {риск, ущерб}	1. Комплексная хаотичная система: среда денежного обращения ЦР	2. Комплексная сложная система: Национальная платежная система	3. Комплексно-упорядоченная сложная система: платформа эмиссии ЦР	4. Упорядоченная сложная система: финансовая среда предприятия	5. Упорядоченная простая система: информационная среда предприятия
Элемент кванта «риск»	Задачи назначаются из таблицы 3	Задачи назначаются из таблицы 4	Задачи назначаются из таблицы 5	Задачи назначаются из публикаций	Задачи назначаются из публикаций
Элемент кванта «ущерб»	Задачи назначаются из таблицы 3	Задачи назначаются из таблицы 4	Задачи назначаются из таблицы 5	Задачи назначаются из публикаций	Задачи назначаются из публикаций

Источник: составлено авторами

Сделаем краткие пояснения к элементам таблицы 6.

Первая компонента фреймворка «Синдиника» соответствует функциям комплексной хаотичной системы: здесь формируются последствия SMART-угроз экономической безопасности предприятий, вызванные рисками процессов денежного обращения цифровых рублей, поэтому здесь назначаются соответствующие задачи по управлению последствиями этих SMART-угроз.

Вторая компонента фреймворка «Синдиника» соответствует функциям комплексной сложной системы: здесь формируются последствия SMART-угроз экономической безопасности предприятий, вызванные рисками Национальной платежной системы, в рамках которой осуществляются процессы денежного обращения цифровых рублей, поэтому здесь назначаются соответствующие задачи по управлению последствиями этих SMART-угроз.

Третья компонента фреймворка «Синдиника» соответствует функциям комплексно-упорядоченной сложной системы: здесь формируются последствия SMART-угроз экономической безопасности предприятий, вызванные рисками эмитента цифровых рублей - цифровой платформы Банка России, и поэтому здесь назначаются соответствующие задачи по управлению последствиями этих SMART-угроз.

Четвертая компонента фреймворка «Синдиника» соответствует функциям упорядоченной сложной системы: здесь формируются внутренние риски и ущербы финансовой безопасности предприятий, обусловленные последствиями SMART-угроз. Задачи управления этими рисками и ущербами в настоящей статье не приводятся, но авторы статьи планируют в дальнейшем их выявить и вставить в таблицу 6, например, из имеющихся [12; 2; 24] и прочих публикаций.

Пятая компонента фреймворка «Синдиника» соответствует функциям упорядоченной простой системы: здесь формируются внутренние риски и ущербы для информационной безопасности предприятий, обусловленные последствиями SMART-угроз. Авторами статьи планируется, что при практической реализации представленной методики решения задач управления этими рисками и ущербами также, как и в предыдущем случае, задачи управления можно будет выявить и вставить в таблицу 6, например, из имеющихся [4; 43] и других публикаций.

Заключение.

1. В статье путем установления концептуального сочетания между конкретными положениями теорий экономической безопасности и ситуационного управления, квантовой теории и фреймворка «Синдиника» ы будущей СППР, в рамках которой можно будет эффективно выявлять, анализировать и разрабатывать задачи управления последствиями SMART-угроз экономической безопасности предприятий.

2. Для управления последствиями SMART-угроз использован методологический подход к обеспечению экономической безопасности предприятий, ранее апробированный одним из авторов статьи, основанный на теории и практике противодействия угрозам информационно-экономической безопасности предприятий [5; 1], который концептуально подходит для реализации цели статьи. Определено, что управление последствиями SMART-угроз должно основываться на общем Плане действий по организации управления последствиями SMART-угроз и Плане задач по управлению последствиями SMART-угроз, предназначенных для предотвращения как известных, так и вновь возникающих последствий SMART-угроз (этот вопрос требует изучения). С этой целью эти планы должны обновляться и изменяться, некоторые задачи и мероприятия могут отменяться, объединяться и/или распределяться по времени выполнения, а также передаваться третьим лицам для более эффективного исполнения.

3. Прогнозируется, что в связи с масштабным охватом сформулированной в статье проблемы, с необходимостью мониторинга большого количества разнородных процессов управления последствиями SMART-угроз и оценки их соответствующих параметров, будут генерироваться очень большие объемы данных и информации. В связи с этим предложено применить обобщённую физическую модель процессов управления инновациями и квантово-подобные алгоритмы принятия решений для задач управления последствиями SMART-угроз, что потребует в дальнейшем разработки соответствующих методов управления этими угрозами в едином информационно–аналитическом пространстве СППР.

4. Для обеспечения доступа стейкхолдеров к решению задач управления последствиями SMART-угроз и полученным результатам авторами статьи планируют дополнительно разработать следующее: 1) базу знаний по управлению последствиями SMART-угроз с использованием больших данных, прецедентов и паттернов управления чрезвычайными ситуациями, угрозами и рисками различных причин; 2) методы и алгоритмы самообучения фреймворка «Синдиника» на базе нейротехнологий искусственного интеллекта с адаптивным интерфейсом общения со стейкхолдерами в целях прогнозирования и более эффективного управления последствиями SMART-угроз; 3) методологию переноса разработанной СППР в облако с соответствующими методами и алгоритмами доступа к ней (все три перспективы авторами прорабатываются).

5. Следует особо отметить, что предложенный в статье концептуальный подход к решению задачи управления последствиями SMART-угроз предприятиям с использованием квантово-подобных алгоритмов принятия решений и методов обеспечения информационно-экономической безопасности среди известных научных публикаций по схожей тематике исследования выносится на обсуждение впервые.

Источники:

1. Авдийский В.И., Бурак П.И., Бауэр В.П. Онтологическая модель расширенного синдинического гиперпространства // Экономическая безопасность. – 2024. – № 5. – c. 1035-1054. – doi: 10.18334/ecsec.7.5.120983.
2. Аксенова Н.И., Усачева О.В. Угрозы экономической безопасности компании: понятие и классификации // Экономическая безопасность. – 2024. – № 4. – c. 833-848. – doi: 10.18334/ecsec.7.4.120792.
3. Алоджанц А.П. Механизмы усиления информации в сетевых распределенных интеллектуальных системах // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD\'2023): Труды Шестнадцатой международной конференции. М., 2023. – c. 1591-1597.– doi: 10.25728/mlsd.2023.1591.
4. Афанасьева С.В., Черепанова Е.С., Шехова Н.В. Инновационные методы предотвращения киберугроз в целях обеспечения экономической безо-пасности организации // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. – 2023. – № 2. – c. 7-16. – doi: 10.18287/2542-0461-2023-14-2-7-16.
5. Бауэр В.П. Обеспечение экономической безопасности как специфическая управленческая проблема // Экономическая безопасность России: проблемы и перспективы: Материалы IV Международной научно-практической конференции. Нижний Новгород, 2016. – c. 175-179.
6. Бурак П.П. Экономическая безопасность денежного оборота цифрового рубля: постановка проблемы мониторинга // Экономическая безопасность. – 2025. – № 1. – c. 117-136. – doi: 10.18334/ecsec.8.1.122507.
7. Бурак П.П., Бауэр В.П. Анализ внешних SMART-угроз экономической безопасности предприятий, переходящих на расчеты в цифровых рублях // Экономическая безопасность. – 2025. – № 7. – doi: 10.18334/ecsec.8.7.123512.
8. Бурак П.П., Бауэр В.П. Фреймворк «Синдиника» как бизнес-модель робоэдвайзинга // Экономическая безопасность. – 2025. – № 6. – c. 1483-1506. – doi: 10.18334/ecsec.8.6.123401.
9. Вешнева И.В., Большаков А.А. К вопросу об использовании квантово-подобных математических моделей для анализа социально-экономических процессов на базе статусных функций // Математические методы в технологиях и технике. – 2022. – № 9. – c. 79-85. – doi: 10.52348/2712-8873_MMTT_2022_9_79.
10. ГОСТ Р 58771-2019 Менеджмент риска. Технологии оценки риска (утв. и введён в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 17 декабря 2019 г. № 1405-ст). Meganorm.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://meganorm.ru/Data2/1/4293724/4293724640.pdf (дата обращения: 05.08.2025).
11. ГОСТ Р МЭК 31010-2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Надежность в технике. Методы оценки риска (утв. и введён в действие Приказом Росстандарта от 24.09.2021 № 1011-ст). E-ecolog.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://e-ecolog.ru/docs/tLusCg5IBeh_RzEcDGyn5/full (дата обращения: 05.08.2025).
12. Гребенников Н.С. Финансовые угрозы предприятия: понятие, виды и их классификация // Вестник науки. – 2024. – № 4(73). – c. 77-82.
13. Докукина А.А. Теоретические основы концепции экономической безопасности предприятия в контексте цифровой трансформации // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 4. – c. 1105-1124. – doi: 10.18334/epp.13.4.117490.
14. Егоров М.А. Методология применения интегрированной системы управления угрозами // Вестник науки и образования. – 2019. – № 11-2(65). – c. 37-45.
15. Зацаринный А.А., Сучков А.П. Автоматизированная система ситуационного управления как услуга: сервисы целеполагания // Современные сетевые технологии (MONETEC-2022): Труды 4-й Международной конференции (короткие и стендовые доклады). Москва, 2022. – c. 83-86.
16. Иванущенко А.В., Плюснина Е.А., Яцык А.А. Цифровизация национальной валюты: мировой и отечественный опыт // Экономика. Право. Инновации. – 2021. – № 2. – c. 4-11. – doi: 10.17586/2713-1874-2021-2-4-11.
17. Котенко И., Хмыров С.С. Анализ моделей и методик, используемых для атрибуции нарушителей кибербезопасности при реализации целевых атак // Вопросы кибербезопасности. – 2022. – № 4(50). – c. 52-79. – doi: 10.21681/2311-3456-2022-4-52-79.
18. Легчилина Е.Ю., Тодер Г.Б., Захарова В.Д. Физические модели в теории управления инновационным развитием экосистемы предприятия // Инновационная экономика и общество. – 2024. – № 2(44). – c. 93-101.
19. Лещенко Ю.Г. Перспективы развития и безопасности квантовых технологий // Grand Altai Research & Education. – 2025. – № 1(24). – c. 76-88.
20. Лещенко Ю.Г. Квантовая верификация финансовой системы в целях безопасности // Экономическая безопасность. – 2024. – № 3. – c. 535-558. – doi: 10.18334/ecsec.7.3.120696.
21. Мельников В.А. Квантовая экономика. / Монография. - Красноярск: СФУ, 2007. – 152 c.
22. Назарова Е.А. Оперативный мониторинг экономической безопасности отраслей народного хозяйства // Развитие и безопасность. – 2024. – № 1(21). – c. 21-32.
23. Олифиров А.В., Маковейчук К.А., Потапович Н.И. Система информационной безопасности экосистемы цифровых платежей: оптимизация мер защиты // International Journal of Open Information Technologies. – 2025. – № 2. – c. 67-74.
24. Плотников В.С., Плотникова О.В. Анализ требований МСФО (IFRS) 7 к раскрытию в финансовой отчетности информации о финансовых рисках и анализ практики раскрытия. Часть I // Экономический анализ: теория и практика. – 2024. – № 12(555). – c. 2333-2347. – doi: 10.24891/ea.23.12.2333.
25. Портунова А.М., Шехова Н.В. Моделирование системы категорий «вызов», «опасность», «угроза», «ущерб», «риск» на основе сопоставления и анализа их экономического содержания // Теоретическая экономика. – 2023. – № 7(103). – c. 86-97.
26. Потюпкин А.А., Пилькевич С.В., Зайцев В.В. Подход к априорному оцениванию нечетких классификационных моделей в задачах мониторинга // Информатика и автоматизация. – 2024. – № 5. – c. 1339-1366. – doi: 10.15622/ia.23.5.3.
27. Профиль и жизненный цикл угрозы. Bstudy.net. [Электронный ресурс]. URL: https://bstudy.net/818248/informatika/profil_zhiznennyy_tsikl-ugrozy?ysclid=m8gz0ml6iw666305780 (дата обращения: 05.08.2025).
28. Севальников А.Ю. Интерпретации квантовой механики: в поисках новой онтологии. / Изд. 2-е. - М.: ЛЕНАНД, 2016. – 192 c.
29. Семененко Е.К., Белолипецкая А.Г., Юрьев Р.Н., Алоджанц А.П., Бессмертный И.А., Суров И.А. Выявление экономических сговоров метриками квантовой запутанности // Информатика и автоматизация. – 2023. – № 2. – c. 416-446. – doi: 10.15622/ia.22.2.7.
30. Серёдкин С.П. Моделирование угроз безопасности информации на основе банка угроз Федеральной службы по техническому и экспортному контролю России // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. – 2022. – № 1(13). – c. 43-54. – doi: 10.26731/2658-3704.2022.1(13).43-54.
31. Смирнов А.В., Пономарев А.В., Шилов Н.Г., Левашова Т.В., Тесля Н.Н. Концепция построения коллаборативных систем поддержки принятия решений: подход и архитектура платформы // Информатика и автоматизация. – 2024. – № 4. – c. 1139-1172. – doi: 10.15622/ia.23.4.8.
32. Сучков А.П. Некоторые подходы к управлению мониторингом ситуационной обстановки // Системы и средства информатики. – 2025. – № 2. – c. 116-126. – doi: 10.14357/08696527250208.
33. Таловерова Д.В. Сравнительный анализ сценариев реализации угроз безопасности информации методики ФСТЭК РФ и MITRE ATT&CK и их применение на практике // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности: Сборник статей Всероссийской научно-технической конференции. Таганрог, 2023. – c. 34-37.
34. Трифонов Ю.В., Фомина Е.А. Принципы анализа отраслевых рисков предприятий // Экономика и предпринимательство. – 2021. – № 11(136). – c. 673-676. – doi: 10.34925/EIP.2021.11.136.134.
35. Тулупов А.С. Теория ущерба. Общие подходы и вопросы создания методического обеспечения. / Монография. - Москва: Наука, 2009. – 284 c.
36. Тырышкин С.Ю. Эмуляция квантовых вычислительных процессов для автоматизированных систем управления на классическом ПК // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. – 2024. – № 12. – c. 130-134. – doi: 10.37882/2223-2966.2024.12.36.
37. Ульянов В.С., Ульянов С.В. Моделирование квантовых алгоритмов принятия решений на классическом симуляторе: визуализация квантовой программной инженерии в образовательном процессе // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2023. – № 2. – c. 298-323. – doi: 10.25559/sitito.019.202302.298-323.
38. Хидари Д.Д. Квантовые вычисления: прикладной подход. - М.: ДМК Пресс, 2021. – 370 c.
39. Чеботарев С.С., Овсяник А.И., Родионов А.С., Юсупов Р.М. Экономика чрезвычайных ситуаций. Теория. / Монография. Том 1. - М.: КноРус, 2021. – 174 c.
40. Чеботарев С.С., Овсяник А.И., Романченко Л.Н., Годлевский П.П., Строков А.И., Шахраманьян М.А. Экономика чрезвычайных ситуаций. Практика. / Монография. Том 2. - М.: КноРус, 2021. – 134 c.
41. Шиншинов А.Ю., Васильева О.Е. Трансформация систем экономической безопасности хозяйствующих субъектов в условии цифровой экономики // Организатор производства. – 2023. – № 4. – c. 74-85. – doi: 10.36622/VSTU.2023.76.37.007.
42. Щепакин М.Б. Инновационный трансформер как инструмент многомерного экономико-технологического преобразователя системного уровня // Известия вузов. Пищевая технология. – 2024. – № 1(395). – c. 134-144. – doi: 10.26297/0579-3009.2024.1.22.
43. Экономическая безопасность. - М.: Издательство Юрайт, 2023. – 370 c.
44. Юсупова М.М., Гуреев С.А., Мингазов Р.Н., Мингазова Э.Н. О квантово-подобном подходе в понимании моделирования познания и процессов принятия решений (обзор зарубежной литературы) // Вестник Биомедицина и социология. – 2023. – № 3. – c. 31-36. – doi: 10.26787/nydha-2618-8783-2023-8-3-31-36.
45. Alodjants A., Zacharenko P., Tsarev D., Avdyushina A., Nikitina M., Khrennikov A., Boukhanovsky A. Random lasers as social processes simulators // Entropy. – 2023. – № 12. – p. 1601. – doi: 10.3390/e25121601.
46. Alodjants A.P., Tsarev D.V., Avdyushina A.E., Khrennikov A.Yu., Boukhanovsky A.V. Quantum-inspired modeling of distributed intelligence systems with artificial intelligent agents self-organization // Scientific Reports. – 2024. – № 1. – p. 15438. – doi: 10.1038/s41598-024-65684-z.
47. Benenti G., Casati G., Strini G. Principles of quantum computation and information. - Singapore: World Scientific, 2004. – 270 p.
48. Galam S. Sociophysics. - NY: Springer New York, 2012. – 439 p.
49. Peres A. Quantum Theory: Concepts and Methods. - U.S.A.: Kluwer Academic Publishers, 2002. – 464 p.
50. Ulyanov S.V., Litvintseva L.V. Ulyanov S.S. Quantum information and quantum computational intelligence: Design & classical simulation of quantum algorithm gates. – Universita degli Studi di Milano: Polo Didattico e di Ricerca di Crema Publ. – 2005. – Vol. 80

Страница обновлена: 03.11.2025 в 12:54:27

Download PDF | Downloads: 17

The concept and tasks of managing the SMART threat consequences by companies making payments in digital rubles

Burak P.P., Bauer V.P.

Journal paper

Economic security ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 8, Number 8 (August 2025)

Citation:

Abstract:
The activities of companies making payments in digital rubles may be affected by the external risks associated with the issuance of digital rubles on the digital platform of the Bank of Russia, the external risks of the National Payment System and the external risks of the digital ruble circulation. Previously, the authors has identified SMART threats to these companies caused by these risks. In this regard, the company protection from the SMART threat consequences as one of the most important problems of ensuring economic security is becoming relevant. The object of the study is companies that make payments in digital rubles. The subject of the research is general issues of theory, methodology and practice of the company protection from the SMART threat consequences. The article aims to develop the concept and composition of tasks for managing the SMART threat consequences to the economic security of the above-mentioned companies. The theoretical and methodological basis of the research includes general scientific methods of supporting managerial decision-making in the event of threats to the companies' economic, financial and information security. The article presents the concept of a quantum-like model for managing the SMART threat consequences to the economic security of companies making payments in digital rubles and provides some recommendations for their practical implementation. The results of the study allow corporate risk managers to adapt the recommendations presented in the article to the specific conditions of risks and damages when making payments in digital rubles.

Keywords: Bank of Russia, company payments in digital rubles, company economic security, quantum-like model for managing the of SMART threat consequences to companies, tasks for managing the SMART threat consequences to companies, decision support system

JEL-classification: E50, E58, L81

References:

Economic security (2023). M.: Izdatelstvo Yurayt.

Afanaseva S.V., Cherepanova E.S., Shekhova N.V. (2023). Innovative methods for cyber threats prevention to ensure the economic security of organizations. Vestnik Samarskogo universiteta. Ekonomika i upravlenie. 14 (2). 7-16. doi: 10.18287/2542-0461-2023-14-2-7-16.

Aksenova N.I., Usacheva O.V. (2024). Threats to the company's economic security: concept and classifications. Ekonomicheskaya bezopasnost. (4). 833-848. doi: 10.18334/ecsec.7.4.120792.

Alodjants A., Zacharenko P., Tsarev D., Avdyushina A., Nikitina M., Khrennikov A., Boukhanovsky A. (2023). Random lasers as social processes simulators Entropy. 25 (12). 1601. doi: 10.3390/e25121601.

Alodjants A.P., Tsarev D.V., Avdyushina A.E., Khrennikov A.Yu., Boukhanovsky A.V. (2024). Quantum-inspired modeling of distributed intelligence systems with artificial intelligent agents self-organization Scientific Reports. 14 (1). 15438. doi: 10.1038/s41598-024-65684-z.

Alodzhants A.P. (2023). Information amplification mechanisms in networked distributed intelligent systems Management of Large-scale Systems Development (MLSD'2023). 1591-1597. doi: 10.25728/mlsd.2023.1591.

Avdiyskiy V.I., Burak P.I., Bauer V.P. (2024). An ontological model of extended syndinic hyperspace. Economic security. 7 (5). 1035-1054. doi: 10.18334/ecsec.7.5.120983.

Bauer V.P. (2016). Ensuring economic security as a specific management problem Russia\'s economic security: problems and prospects. 175-179.

Benenti G., Casati G., Strini G. (2004). Principles of quantum computation and information Singapore: World Scientific.

Burak P.P. (2025). Economic security of the digital ruble money turnover: setting the problem of monitoring. Ekonomicheskaya bezopasnost. (1). 117-136. doi: 10.18334/ecsec.8.1.122507.

Burak P.P., Bauer V.P. (2025). Analysis of external SMART threats to the economic security of companies switching to settlements in digital rubles. Economic security. 8 (7). doi: 10.18334/ecsec.8.7.123512.

Burak P.P., Bauer V.P. (2025). Syndinica framework as a roboadvising business model. Economic security. 8 (6). 1483-1506. doi: 10.18334/ecsec.8.6.123401.

Chebotarev S.S., Ovsyanik A.I., Rodionov A.S., Yusupov R.M. (2021). Economics of emergency situations. Theory M.: KnoRus.

Chebotarev S.S., Ovsyanik A.I., Romanchenko L.N., Godlevskiy P.P., Strokov A.I., Shakhramanyan M.A. (2021). Economics of emergency situations. Practice M.: KnoRus.

Dokukina A.A. (2023). Theoretical foundations of the enterprise economic security concept in digital transformation. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. 13 (4). 1105-1124. doi: 10.18334/epp.13.4.117490.

Egorov M.A. (2019). Methodology on the application of integrated management system threats. Vestnik nauki i obrazovaniya. (11-2(65)). 37-45.

Galam S. (2012). Sociophysics NY: Springer New York.

Grebennikov N.S. (2024). Financial threats of enterprise: concept, types and their classification. Vestnik nauki. (4(73)). 77-82.

Ivanuschenko A.V., Plyusnina E.A., Yatsyk A.A. (2021). Digitalization of the national currency: world and domestic experience. Ekonomika. Pravo. Innovatsii. (2). 4-11. doi: 10.17586/2713-1874-2021-2-4-11.

Khidari D.D. (2021). Quantum computing: an applied approach M.: DMK Press.

Kotenko I., Khmyrov S.S. (2022). Analysis of models and techniques used for attribution of cyber security violators in the implementation of targeted attacks. Voprosy kiberbezopasnosti. (4(50)). 52-79. doi: 10.21681/2311-3456-2022-4-52-79.

Legchilina E.Yu., Toder G.B., Zakharova V.D. (2024). Physical models in the theory of management of innovative development of the enterprise ecosystem. Innovatsionnaya ekonomika i obschestvo. (2(44)). 93-101.

Leschenko Yu.G. (2024). Quantum verification of the financial system for security purposes. Economic security. 7 (3). 535-558. doi: 10.18334/ecsec.7.3.120696.

Leschenko Yu.G. (2025). Prospects for development and security of quantum technologies. Grand Altai Research & Education. (1(24)). 76-88.

Melnikov V.A. (2007). Quantum Economics Krasnoyarsk: SFU.

Nazarova E.A. (2024). Operational monitoring of economic security of industries of the national economy. Razvitie i bezopasnost. (1(21)). 21-32.

Olifirov A.V., Makoveychuk K.A., Potapovich N.I. (2025). Information security system of the digital payments ecosystem: optimization of protection measures. International Journal of Open Information Technologies. 13 (2). 67-74.

Peres A. (2002). Quantum Theory: Concepts and Methods U.S.A: Kluwer Academic Publishers.

Plotnikov V.S., Plotnikova O.V. (2024). Analysis of ifrs 7 requirements for disclosure of information about financial risks in financial statements and analysis of disclosure practices. part 1. Economic analysis: theory and practice. 23 (12(555)). 2333-2347. doi: 10.24891/ea.23.12.2333.

Portunova A.M., Shekhova N.V. (2023). Modeling of system for categories «challenge», «danger», «threat», «damage», «risk» based on comparison and analysis of their economic content. Theoretical economy. (7(103)). 86-97.

Potyupkin A.A., Pilkevich S.V., Zaytsev V.V. (2024). An approach to a priori assessment of fuzzy classification models in monitoring tasks. Informatika i avtomatizatsiya. 23 (5). 1339-1366. doi: 10.15622/ia.23.5.3.

Schepakin M.B. (2024). Innovative transformer as a tool for a multidimensional economic and technological converter of the system level. Izvestiya vuzov. Pischevaya tekhnologiya. (1(395)). 134-144. doi: 10.26297/0579-3009.2024.1.22.

Semenenko E.K., Belolipetskaya A.G., Yurev R.N., Alodzhants A.P., Bessmertnyy I.A., Surov I.A. (2023). Discovery of economic collusion by metrics of quantum entanglement. Informatika i avtomatizatsiya. 22 (2). 416-446. doi: 10.15622/ia.22.2.7.

Seryodkin S.P. (2022). Modeling of information security threats based on the threat bank of the federal service for technical and export control of Russia. Informatsionnye tekhnologii i matematicheskoe modelirovanie v upravlenii slozhnymi sistemami. (1(13)). 43-54. doi: 10.26731/2658-3704.2022.1(13).43-54.

Sevalnikov A.Yu. (2016). Interpretations of quantum mechanics: in search of a new ontology M.: LENAND.

Shinshinov A.Yu., Vasileva O.E. (2023). Transformation of economic security systems of economic entities in the digital economy. Organizer of Production. 31 (4). 74-85. doi: 10.36622/VSTU.2023.76.37.007.

Smirnov A.V., Ponomarev A.V., Shilov N.G., Levashova T.V., Teslya N.N. (2024). A conception of collaborative decision support systems: approach and platform architecture. Informatika i avtomatizatsiya. 23 (4). 1139-1172. doi: 10.15622/ia.23.4.8.

Suchkov A.P. (2025). Some approaches to managing situational monitoring. Sistemy i sredstva informatiki. 35 (2). 116-126. doi: 10.14357/08696527250208.

Taloverova D.V. (2023). Comparative analysis of scenarios for the implementation of information security threats using the FSTEC RF and MITRE ATT&CK methods and their practical application Fundamental and applied aspects of computer technology and information security. 34-37.

Trifonov Yu.V., Fomina E.A. (2021). Principles of analysis of industrial risks of enterprises. Journal of Economy and Entrepreneurship. (11(136)). 673-676. doi: 10.34925/EIP.2021.11.136.134.

Tulupov A.S. (2009). Theory of damage. General approaches and issues of creating methodological support Moscow: Nauka.

Tyryshkin S.Yu. (2024). Emulation of quantum computing processes for automated control systems on a classical pc. Sovremennaya nauka: aktualnye problemy teorii i praktiki. Seriya: Estestvennye i tekhnicheskie nauki. (12). 130-134. doi: 10.37882/2223-2966.2024.12.36.

Ulyanov S.V., Litvintseva L.V. Ulyanov S.S. Quantum information and quantum computational intelligence: Design & classical simulation of quantum algorithm gates. – Universita degli Studi di Milano: Polo Didattico e di Ricerca di Crema Publ. – 2005. – Vol. 80

Ulyanov V.S., Ulyanov S.V. (2023). Quantum decision-making algorithms modeling in the classical simulator: the quantum software engineering visualization for the educational process. Modern Information Technology and IT-education. 19 (2). 298-323. doi: 10.25559/sitito.019.202302.298-323.

Veshneva I.V., Bolshakov A.A. (2022). To the question of the use of quantum-like mathematical models for the analysis of socio-economic processes on the basis of status functions. Matematicheskie metody v tekhnologiyakh i tekhnike. (9). 79-85. doi: 10.52348/2712-8873_MMTT_2022_9_79.

Yusupova M.M., Gureev S.A., Mingazov R.N., Mingazova E.N. (2023). A quantum-like approach in understanding modeling cognition and decisionmaking processes (review of foreign literature). Vestnik Biomeditsina i sotsiologiya. 8 (3). 31-36. doi: 10.26787/nydha-2618-8783-2023-8-3-31-36.

Zatsarinnyy A.A., Suchkov A.P. (2022). Automated situational management system as a service: goal-setting services Modern network technologies (MONETEC-2022). 83-86.

Подробнее об авторах:

The concept and tasks of managing the SMART threat consequences by companies making payments in digital rubles