Найти

Результаты поиска

• МЕТОДОЛОГИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ФОРЕНЗИКИ И ФОРМАЛЬНАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ ВЫВОДОВ

  Е.С. Абрамов

  45-68

  2026-07-07

  Аннотация ▼

  Рассматривается фундаментальная проблема преодоления системного гносеологического кризиса в судебной компьютерно-технической экспертизе. Данный кризис вызван нарастающим смысловым (семантическим) разрывом между вероятностной, стохастической природой цифровых следов, подверженных влиянию анти-форензики, и строгими требованиями состязательного правосудия к юридической определённости доказательств. Настоящая статья носит концептуальный характер и закладывает теоретический базис вычислительной форензики как самостоятельной научной дисциплины.
  В работе обосновывается необходимость смены парадигмы: от традиционного эвристического поиска артефактов и субъективного мнения эксперта к методологии, опирающейся на принципы алгоритмической воспроизводимости, измеримости неопределённости и формальной верифицируемости. Автором разработана теоретико-множественная онтологическая модель компьютерного инцидента, базирующаяся на триаде «субъект – способ – объект» (S-M-O) и аксиоме сохранения следа процесса. Эта модель позволяет взаимно-однозначно проецировать технические индикаторы (IoA, IoB, IoC) на юридические признаки состава преступления. Предложена методология формальной проверки истинности гипотез, включающая критерии структурной полноты, причинно-следственной связности, непротиворечивости и фактической обоснованности. Впервые в научный оборот введена математическая модель оценки достоверности экспертного вывода с использованием логистической функции (функции доверия). Данная модель позволяет рассчитать вероятность юридически значимого факта путём агрегации метрик таксономического соответствия, силы каузальных связей на графе инцидента и штрафа за энтропию среды. Применение разработанного подхода трансформирует реконструкцию инцидента из обратной некорректной задачи в детерминированную процедуру, обеспечивая математически доказуемую объективность доказательной базы даже в условиях неполноты данных и активного противодействия расследованию.

• РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИНТЕГРАЦИИ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ В ПРОЦЕССЫ ЦЕНТРА МОНИТОРИНГА ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

  В. А. Частикова , А. С. Бахтин , П.А. Меркулов

  57-69

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Показана важность интеграции больших языковых моделей (БЯМ) в процессы центров мониторинга информационной безопасности (SOC) для повышения их эффективности в условиях растущих киберугроз. Цель исследования – разработка методики интеграции БЯМ в SOC, направленной на автоматизацию процессов анализа данных и реагирования на инциденты. Задачи исследования включают теоретическое обоснование и разработку платформы для безопасного внедрения БЯМ, а также оценку существующих процессов и технической инфраструктуры SOC. В статье анализируются ключевые метрики эффективности работы SOC, такие как среднее время обнаружения инцидента и количество нерешенных инцидентов, и предлагается использование подхода GQM (Goal-Question-Metric) для разработки этих метрик. Рассматривается также необходимость оценки рисков, связанных с использованием БЯМ, с учетом уязвимостей и угроз, а также методов их минимизации, включая использование списка критических уязвимостей от OWASP. В статье предложены основные этапы разработки и внедрения системы, включая инвентаризацию существующих ресурсов, анализ сложности интеграции и развертывание системы. Рассматриваются ключевые аспекты, такие как оценка сложности интеграции, эксплуатационные и поддерживающие факторы, а также оценка рисков, связанных с внедрением новых технологий в инфраструктуру SOC. В заключение подчеркивается актуальность использования БЯМ для улучшения оперативности и качества работы SOC, что способствует повышению уровня информационной безопасности и ускорению реакции на киберугрозы. Внедрение таких технологий позволит SOC не только быстрее реагировать на инциденты, но и повысить точность анализа данных, снижая риски, связанные с человеческим фактором

• СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ ДОКУМЕНТООБОРОТА И МОНИТОРИНГА ИНЦИДЕНТОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

  А.Е. Анпилогова , В.А. Анпилогов

  31-41

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Автоматизация документооборота - ключевой элемент оптимизации процессов и повышения эффективности. Автоматизация документооборота на базе искусственного интеллекта улучшает управление инцидентами экономической безопасности, оптимизируя рабочие процессы и снижая затраты. Переход на автоматизированный документооборот в России связан со сложной нормативно-правовой базой и масштабными затратами на внедрение на предприятиях. Автоматизация помогает соблюдать требования законодательства и снижает риски юридических и финансовых последствий. Интеграция цифровых подписей повышает эффективность утверждения документов. Внедрение систем автоматизации поддерживает национальные цели цифровой трансформации. Автоматизация документооборота сокращает зависимость от бумажных процессов и способствует созданию централизованных цифровых хранилищ. Внедрение систем автоматизации документооборота требует стратегического подхода и тщательного планирования. Автоматизация документооборота обеспечивает экономию времени, сокращение ошибок и повышение соответствия нормативным стандартам. В статье рассмотрены теоретические основы BPM, интеграция цифровых технологий и нормативные аспекты, специфичные для России. Предложенная система сочетает мониторинг с ИИ и IoT, обеспечивает обработку данных в реальном времени, автоматизирует создание юридических документов и отчетов. Система автоматизации рабочих процессов базируется на интеграции данных, технологиях искусственного интеллекта и seamless-решениях. Система объединяет технологии мониторинга, алгоритмы распознавания лиц и анализа поведения, централизованную базу данных и модуль связи. Система формирует отчеты и юридические документы, заверенные QES, и обеспечивает взаимодействие с правоохранительными органами и службами безопасности.  Результаты внедрения: снижение операционных расходов на 30–40% и уменьшение потерь на 50%. Система соответствует стандартам цифровой трансформации и поддерживает модернизацию национальной экономики