Abstract
Қазіргі заманғы ақпараттық қауіпсіздік жүйелерін (АҚЖ) жобалау және олардың ақпараттық қауіпсіздік (АҚ) саясатын құру үшін сыртқы және ішкі қауіптерді бағалау және түсіну үшін бастапқы деректердің дәлдігін қамтамасыз ету қажеттілігі көрсетілген. Байес желілері (БЖ) әртүрлі оқиғалар арасындағы ықтималдық тәуелділіктерді модельдеу қабілетіне байланысты ақпараттық қауіпсіздік объектілерінің (АҚО) компьютерлік жүйелеріне (КЖ) қауіптер мен ену кезеңдерін болжау мәселесін шешуге көмектесе алады. Бұл әсіресе көптеген факторлар қауіптердің туындау ықтималдығына әсер ететін ақпараттық қауіпсіздік тапсырмасы контексінде пайдалы. Мақала ұйымдар мен компаниялардағы қызметкерлердің инсайдерлік мінез-құлқын анықтау және алдын алу мәселесіне арналған. Ақпараттық қауіпсіздік және ішкі қауіптерді тану саласындағы пәндік білімдерді тиімді біріктіруге болатын шешімдерді қабылдауды қолдау жүйесін (ШҚҚЖ) құру ұсынылады. Ең алдымен қызметкерлердің инсайдерлік мінез-құлқына байланысты қауіптер, сондай-ақ Python кітапханалары - Pandas, NumPy және т.б. арқылы жүзеге асырылатын аналитикалық және операциялық басқару құралдары қарастырылады. Персоналдың инсайдерлік сипаттамаларын анықтау және талдау үшін ШҚҚЖ-нің есептеуіш ядросы қолданылады.