ӨНЕРКӘСІПТІК МАҢЫЗДЫ ИНФРАҚҰРЫЛЫМДАРДЫҢ АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІГІН САРАПТАУ

2024

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-132-3-185-193
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Қазақстан кәсіпорындарының технологиялық процестерін басқару жүйелерінде ақпараттық қауіпсіздікке сараптама жүргізудің жаңа әдістерін енгізудің өзектілігі үнемі өзгеріп отыратын киберқауіптер ландшафтында және ақпараттық технологиялар эволюциясында жатыр. Өнеркәсіптік процестердің жоғары сыни дәрежесін ескере отырып, өндіріс пен кәсіпорындардың қауіпсіздігіне елеулі әсер етуі мүмкін кибершабуылдардан сенімді қорғауды қамтамасыз ету қажет. Бұлыңғыр жиынтықтар мен нейрондық желілер теориясының аппаратын қолдана отырып, иерархияларды талдау әдісін өзгерту қарастырылды, бұл технологиялық процестерді басқару жүйелерінің ақпараттық қауіпсіздігін тексеру процедураларының тиімділігін арттыруға жаңа перспективалар береді. Бұл тәсіл технологиялық процестерді басқару жүйелерінің жеке ерекшеліктерін дәлірек қарастыруға мүмкіндік береді, сонымен қатар қауіпсіздіктің сандық және сапалық сипаттамаларын бағалау қабілетін жақсартады. Бұл тәсілдің өзектілігінің негізгі аспектілерінің бірі - тез өзгеретін жағдайларға және киберқауіптердің жаңа түрлеріне бейімделу мүмкіндігі, өйткені бұлыңғыр жиындар теориясы деректердегі белгісіздік пен бұлыңғырлықты икемді түрде қарастыруға мүмкіндік береді, бұл әсіресе киберқауіпсіздік контекстінде маңызды. Нейрондық желілер өз кезегінде тәжірибеге негізделген оқыту механизмін қамтамасыз етеді және өзгеретін жағдайларға дәлірек бейімделуге ықпал етеді