ӨНЕРКӘСІПТІК МАҢЫЗДЫ ИНФРАҚҰРЫЛЫМДАРДЫҢ АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІГІН САРАПТАУ

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-132-3-185-193
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

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