ӨНЕРКӘСІПТІК МАҢЫЗДЫ ИНФРАҚҰРЫЛЫМДАРДЫҢ АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІГІН САРАПТАУ

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-132-3-185-193
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

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