Electronic footprint analysis and cluster analysis techniques for information security risk research of university digital systems

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.24425/ijet.2024.149559
Деректер сенімділігі 85 жоғары
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

In the article there are presented results of the study of the state of user competencies for different specialties of the university digital educational environment (UDEE) on issues related to information security (IS). The methods of cluster analysis and analysis of digital (electronic) traces (DT) of users are used. On the basis of analyzing the DTs of different groups of registered users in the UDEE, 6 types of users are identified. These types of users were a result of applying hierarchical classification and k-means method. Users were divided into appropriate clusters according to the criteria affecting IS risks. For each cluster, the UDEE IS expert can determine the probability of occurrence of high IS risk incidents and, accordingly, measures can be taken to address the causes of such incidents. The algorithms proposed in this study enable research during log file analysis aimed at identifying breaches of information security within the university's DEE.