Интеллектуальная поддержка управленческих решений при выявлении эмоциональных атак социальной инженерии
Радченко Ю.В.1 , Серпенинов О.В.1 
, Черкезов С.Е.1
1 Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростов-на-Дону, Россия
Статья в журнале
Информатизация в цифровой экономике (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 7, Номер 2 (Апрель-июнь 2026)
Аннотация:
Цифровизация управленческой деятельности сопровождается ростом числа социально-инженерных угроз, реализуемых через корпоративные каналы коммуникации. Особую опасность в этой среде представляют эмоциональные атаки, ориентированные на снижение критичности восприятия информации, формирование ложного доверия, провоцирование срочности, вины, страха либо ожидания выгоды и, как следствие, на побуждение адресата к действиям, противоречащим интересам организации. Несмотря на активное развитие исследований в области социальной инженерии, когнитивных механизмов принятия решений и интеллектуальных систем поддержки управления, проблема формализации признаков эмоционального воздействия и их использования в системах поддержки управленческих решений остается недостаточно разработанной. В статье предложена типология эмоциональных атак, включающая доверительность, очарование, общность, добродушие, перспективу выгоды, дефицит времени, обвинение и критицизм. Выделены четыре группы формализуемых индикаторов их распознавания: лингвистические, эмоциональные, поведенческие и контекстные. На этой основе разработана концептуальная модель интеллектуальной системы, обеспечивающей сбор и предобработку данных цифровой коммуникации, извлечение признаков эмоционального воздействия, оценку риска, интерпретацию результатов и формирование рекомендаций для руководителя либо ответственного специалиста.
Ключевые слова: искусственный интеллект, поддержка принятия решений, управленческие решения, эмоциональная атака, социальная инженерия, анализ цифровых коммуникаций
JEL-классификация: C63, D81, M15, G41
Источники:
2. Зуб А.Т., Петрова К.С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. Электронный вестник. – 2022. – № 94. – c. 173-187. – doi: 10.24412/2070-1381-2022-94-173-187.
3. Кара-Мурза С.Г. Манипуляция сознанием в России сегодня. - Москва: Алгоритм, 2001. – 538 c.
4. Лапкин В.В., Семененко И.С. «Человек политический» перед вызовами infomodernity // Полис. Политические исследования. – 2013. – № 6. – c. 64-81.
5. Михненко П.А. Математическая модель и интеллектуальная система анализа интенсивности изменений мегапроектов: роль временных центров управления // Бизнес-информатика. – 2025. – № 2. – c. 54-76. – doi: 10.17323/2587-814X.2025.2.54.76.
6. Незамайкин В.Н., Морковкин Д.Е., Кирпичева М.А. Методология разработки и внедрения систем поддержки принятия управленческих решений на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник евразийской науки. – 2025. – № 2.
7. Никулин Л.Ф., Великороссов В.В., Филин С.А., Ланчаков А.Б. Искусственный интеллект и трансформация менеджмента // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2020. – № 4(385). – c. 600-612. – doi: 10.24891/ni.16.4.600.
8. Палютина Г.Н., Тищенко Е.Н., Радченко Ю.В. 1.7 Разработка интеллектуальных алгоритмов адаптивного выявления аномалий функционирования информационной системы на основе когнитивных моделей. / В книге: Искусственный интеллект: от фундаментальных проблем к прикладным задачам. - Ростов-на-Дону: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2025. – 85-96 c.
9. Савин С.В., Мурзин А.Д. Системы поддержки принятия решений на базе искусственного интеллекта: интеграция, адаптация и оценка эффективности // Экономика и управление. – 2024. – № 12. – c. 1521-1534. – doi: 10.35854/1998-1627-2024-12-1521-1534.
10. Серпенинов О.В., Прокопенко А.В. Использование информационных технологий в целях деструктивного воздействия на общественное сознание. / В книге: Технологии и человеческий капитал: ключевые факторы устойчивого роста. - Ростов-на-Дону: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2024. – 623-634 c.
11. Тищенко Е.Н., Радченко Ю.В., Егорова А.О. Методы построения систем защиты информации от утечки по техническим каналам. / В книге: Технологии и человеческий капитал: ключевые факторы устойчивого роста. - Ростов-на-Дону: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2024. – 251-261 c.
12. Хэднаги К. Социальная инженерия. Искусство взлома человека. - Москва: Бомбора, 2020. – 322 c.
13. Хэднаги К. Искусство обмана: социальная инженерия в мошеннических схемах. - М.: Альпина Паблишер, 2023. – 430 c.
14. Чалдини Р. Психология влияния. Убеждай, воздействуй, защищайся. / Перевод с английского. - СПб.: Питер, 2010.
15. Черкезов С.Е. Эмоциональная атака в цифровом пространстве // Азимут научных исследований: педагогика и психология. – 2024. – № 4(49). – c. 163-165.
16. Черкезов С.Е., Ефимова Е.В. Эмоциональная атака как основа контент-маркетинга в цифровом пространстве // Информатизация в цифровой экономике. – 2025. – № 1. – c. 33-44. – doi: 10.18334/ide.6.1.122836.
17. Чижевский М.А., Серпенинов О.В., Лапсарь А.П. Оптимизация использования индикаторов компрометации в задачах информационной безопасности // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. – 2025. – № 1(63). – c. 9-20. – doi: 10.48612/jisp/t99x-zeux-75er.
18. Damasio A. Self Comes to Mind: Constructing the Conscious Brain. - New York: Pantheon, 2010. – 268 p.
19. Gupta S., Modgil S., Bhattacharyya S., Bose I. Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: review and future scope of research // Annals of Operations Research. – 2021. – p. 215-274. – doi: 10.1007/s10479-020-03856-6.
20. Jarrahi M.H. Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making // Business Horizons. – 2018. – № 4. – p. 577-586. – doi: 10.1016/j.bushor.2018.03.007.
21. Kahneman D., Sibony O., Sunstein C. Noise: A Flaw in Human Judgment. - London: William Collins, 2021. – 452 p.
22. Milgram S. Behavioral Study of Obedience // Journal of Abnormal and Social Psychology. – 1963. – p. 1-9.
23. Sadeghi R. K., Ojha D., Kaur P., Mahto R.V., Dhir A. Explainable artificial intelligence and agile decision-making in supply chain cyber resilience // Decision Support Systems. – 2024. – p. 114194. – doi: 10.1016/j.dss.2024.114194.
24. Storey V.C., Hevner A.R., Yoon V.Y. The design of human-artificial intelligence systems in decision sciences: A look back and directions forward // Decision Support Systems. – 2024. – p. 114230. – doi: 10.1016/j.dss.2024.114230.
Страница обновлена: 20.07.2026 в 18:47:16
Intellectual support for management decisions in detecting emotional attacks of social engineering
Radchenko Y.V., Serpeninov O.V., Cherkezov S.E.Journal paper
Informatization in the Digital Economy
Volume 7, Number 2 (April-June 2026)
Abstract:
Digitalization of management activities is accompanied by an increase in the number of social engineering threats implemented through corporate communication channels. Emotional attacks are particularly dangerous in this environment. These attacks are aimed at reducing the criticality of information perception, creating false trust, provoking urgency, guilt, fear, or expectation of benefit, and, as a result, encouraging the recipient to take actions contrary to the interests of the organization.
Despite the active development of research in social engineering, cognitive decision-making mechanisms and intelligent management support systems, the problem of formalizing signs of emotional impact and their application in management decision support systems remains insufficiently developed.
The article suggests a typology of emotional attacks, including trust, charm, community, good-naturedness, the prospect of benefits, lack of time, accusation and criticism. Four groups of formalized indicators of their recognition are identified. They are: linguistic, emotional, behavioral, and contextual ones. On this basis, a conceptual model of an intelligent system has been developed.
The model provides the collection and preprocessing of digital communication data, the extraction of signs of emotional impact, risk assessment, interpretation of results and the development of recommendations for the head of the company or responsible specialist.
Keywords: artificial intelligence, decision support, management decisions, emotional attack, social engineering, digital communications analysis
JEL-classification: C63, D81, M15, G41
References:
Chaldini R. (2010). Psychology of influence. Convince, influence, defend yourself SPb.: Piter.
Cherkezov S.E. (2024). Emotional Attack in the Digital Space. Azimut nauchnyh issledovaniy: pedagogika i psikhologiya. 13 (4(49)). 163-165.
Cherkezov S.E., Efimova E.V. (2025). Emotional Attack as the Foundation of Content Marketing in the Digital Space. Informatizatsiya v tsifrovoy ekonomike. 6 (1). 33-44. doi: 10.18334/ide.6.1.122836.
Chizhevskiy M.A., Serpeninov O.V., Lapsar A.P. (2025). Optimization of Indicator of Compromise Utilization in Information Security Tasks. Problemy informatsionnoy bezopasnosti. Kompyuternye sistemy. (1(63)). 9-20. doi: 10.48612/jisp/t99x-zeux-75er.
Damasio A. (2010). Self Comes to Mind: Constructing the Conscious Brain New York: Pantheon.
Delyagin M.G. (2023). The world after information. Stability from that side Moscow: Institut problem globalizatsii.
Gupta S., Modgil S., Bhattacharyya S., Bose I. (2021). Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: review and future scope of research Annals of Operations Research. 308 215-274. doi: 10.1007/s10479-020-03856-6.
Jarrahi M.H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making Business Horizons. 61 (4). 577-586. doi: 10.1016/j.bushor.2018.03.007.
Kahneman D., Sibony O., Sunstein C. (2021). Noise: A Flaw in Human Judgment London: William Collins.
Kara-Murza S.G. (2001). Manipulation of consciousness in Russia today Moscow: Algoritm.
Khednagi K. (2020). Social Engineering. The Art of Human Hacking Moscow: Bombora.
Khednagi K. (2023). The Art of Deception: Social Engineering in Fraudulent Schemes M.: Alpina Pablisher.
Lapkin V.V., Semenenko I.S. (2013). A political man facing the challenges of infomodernity. Polis. Politicheskie issledovaniya. (6). 64-81.
Mikhnenko P.A. (2025). Mathematical Model and Intelligent System for Analyzing the Intensity of Megaproject Changes: The Role of Temporary Change Management Hubs. Biznes-informatika. 19 (2). 54-76. doi: 10.17323/2587-814X.2025.2.54.76.
Milgram S. (1963). Behavioral Study of Obedience Journal of Abnormal and Social Psychology. 67 1-9.
Nezamaykin V.N., Morkovkin D.E., Kirpicheva M.A. (2025). Methodology for Development and Implementation of Management Decision Support Systems Based on Artificial Intelligence Technologies. Vestnik evraziyskoy nauki. 17 (2).
Nikulin L.F., Velikorossov V.V., Filin S.A., Lanchakov A.B. (2020). Artificial Intelligence and the Management Transformation. Natsionalnye interesy: prioritety i bezopasnost. 16 (4(385)). 600-612. doi: 10.24891/ni.16.4.600.
Palyutina G.N., Tischenko E.N., Radchenko Yu.V. (2025). 1.7 Development of intelligent algorithms for adaptive detection of anomalies in the functioning of the information system based on cognitive models Rostov-on-Don: Rostovskiy gosudarstvennyy ekonomicheskiy universitet (RINKh).
Sadeghi R. K., Ojha D., Kaur P., Mahto R.V., Dhir A. (2024). Explainable artificial intelligence and agile decision-making in supply chain cyber resilience Decision Support Systems. 180 114194. doi: 10.1016/j.dss.2024.114194.
Savin S.V., Murzin A.D. (2024). Artificial Intelligence-Based Decision Support Systems: Integration, Adaptation, and Performance Evaluation. Ekonomika i upravlenie. 30 (12). 1521-1534. doi: 10.35854/1998-1627-2024-12-1521-1534.
Serpeninov O.V., Prokopenko A.V. (2024). The use of information technology for the purpose of destructive influence on public consciousness Rostov-on-Don: Rostovskiy gosudarstvennyy ekonomicheskiy universitet (RINKh).
Storey V.C., Hevner A.R., Yoon V.Y. (2024). The design of human-artificial intelligence systems in decision sciences: A look back and directions forward Decision Support Systems. 182 114230. doi: 10.1016/j.dss.2024.114230.
Tischenko E.N., Radchenko Yu.V., Egorova A.O. (2024). Methods of building information protection systems against leakage through technical channels Rostov-on-Don: Rostovskiy gosudarstvennyy ekonomicheskiy universitet (RINKh).
Zub A.T., Petrova K.S. (2022). Artificial Intelligence in Corporate Governance: Perspectives and Boundaries of Use. Gosudarstvennoe upravlenie. Elektronnyy vestnik. (94). 173-187. doi: 10.24412/2070-1381-2022-94-173-187.