ОҚУШЫЛАРДЫҢ ЦИФРЛЫҚ ІЗДЕРІН ТАЛДАУ НЕГІЗІНДЕ КИБЕРҚАУІПСІЗДІК ЖӘНЕ КИБЕРҚАУІПТІ МІНЕЗ-ҚҰЛЫҚ ҮЛГІЛЕРІН ЗЕРТТЕУ

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-138-3-344-354
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Мақалада цифрлық іздерді секвенциалды талдау негізінде пайдаланушылардың киберқауіпсіздік мінез-құлқының максималды дәйекті үлгілерін(паттерн) алу әдісі университеттің кибернетикалық білім беру жүйесінің (УКББЖ) ақпараттық қауіпсіздігін (АҚ) қамтамасыз етуде бірқатар артықшылықтарға ие екендігі көрсетілген. Атап айтқанда, цифрлық іздің дәйекті талдау негізінде пайдаланушылардың киберқауіпсіздік тәртібінің максималды ретті үлгілерін алу әдісіне сүйене отырып, УКББЖ-да пайдаланушылардың аномальды мінез-құлқын анықтауға болады.Бұл жалпы УКББЖ-ның ақпараттық қауіпсіздігіне және оның жеке құрамдас бөліктеріне, мысалы, оқу пәндері мен студенттердің цифрлық егіздері (ЦЕ) үшін ықтимал қауіптерді көрсетуі мүмкін. Цифрлық іздің дәйекті талдауы жүйеге Ақпараттық қауіпсіздікке жаңа немесе бұрын белгісіз қауіптерді анықтауға мүмкіндік беретіні анықталды, өйткені УКББЖ және оның қауіпсіздік контурлары оқу пәндерінің цифрлық егіздерімен өзара әрекеттесу кезінде пайдаланушылардың мінез-құлық үлгілеріндегі өзгерістерге тез бейімделе алады. Пайдаланушылардың киберқауіпті мінез-құлқының дәйекті үлгілерін (паттерндерін) зерделеу арқылы жүйені пайдаланудың типтік сценарийлерін анықтауға болатыны көрсетілген, бұл пайдаланушының қалыпты әрекетін қалыпсыздан анықтауға көмектеседі.