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

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-142-1-242-254
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.