УНИВЕРСИТЕТТІҢ АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕЛЕРІНДЕГІ ІШКІ ҚАУІПТЕРДІ АНЫҚТАУ ҮШІН КРИПТОГРАФИЯЛЫҚ БЕЛСЕНДІЛІКТІҢ ЦИФРЛЫҚ ІЗДЕРІН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ТАЛДАУ

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-142-1-242-254
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

Жоғары білім беру жүйесін белсенді цифрландыру және университеттерде, атап айтқанда Қазақстан Республикасы мен Украинада Smart Campus модельдерін енгізу жағдайында жоғары оқу орындарының ақпараттық жүйелері деректердің бұзылу қаупінің жоғарылау объектісіне айналуда. Оның ішінде ішкі бұзушылар және студенттердің есептік жазбаларын рұқсатсыз пайдалану, оның ішінде электрондық цифрлық қолтаңбаны (ЭЦҚ) қолдану қатер төндіреді. Мақала цифрлық іздерді (ЦІ) интеллектуалды талдау негізінде пайдаланушылардың атипті іс-әрекетін анықтау әдісін әзірлеуге арналған. BYOD саясаты аясында студенттердің жеке құрылғыларының негізгі инфрақұрылымын және желілік трафиктің метадеректерін пайдалану журналдары деректер көзі болып табылады. Зерттеуде ЭЦҚ белсенділігінің уақыт қатарын жіктеу үшін Isolation Forest, мұғалімінсіз машиналық оқыту алгоритмі, сондай-ақ жасырын трафикті анықтау үшін Шеннон бойынша энтропиялық талдау, пайдалы жүктемені шифрын ашпай криптоконтейнерлер қолданылды. Қолдану Шепли векторы сандық іздердің маңыздылығын бағалау жүргізілді. Эксперименттердің нәтижелері қарастырылған жоғары оқу орындарында заңды білім беру белсенділігі аясында бұзылған сессияларды анықтауда ұсынылған модельдің тиімділігін растады. Ұсынылған модель нәтижесінде университеттің ақпараттық қауіпсіздік мониторингі жүйелеріне есептеу жүктемесін оңтайландыра отырып, академиялық ортаның ақпараттық қауіпсіздік деңгейін арттыруға мүмкіндік береді.