Перейти к основному контенту Перейти к главному меню навигации Перейти к нижнему колонтитулу сайта
##common.pageHeaderLogo.altText##
Известия ЮФУ
Технические науки
  • Текущий выпуск
  • Предыдущие выпуски
    • Архив
    • Выпуски 1995 – 2019
  • Редакционный совет
  • О журнале
    • Официально
    • Основные задачи
    • Основные рубрики
    • Специальности ВАК РФ
    • Главный редактор
English
ISSN 1999-9429 print
ISSN 2311-3103 online
  • Вход
  1. Главная /
  2. Найти

Найти

Расширенные фильтры
Опубликовано после
Опубликовано до

Результаты поиска

Найдено результатов: 2.
  • 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

1 - 2 из 2 результатов

links

Для авторов
  • Подать статью
  • Требования к рукописи
  • Редакционная политика
  • Рецензирование
  • Этика научных публикаций
  • Политика открытого доступа
  • Сопроводительные документы
Язык
  • English
  • Русский

journal

* не является рекламой

index

Индексация журнала
* не является рекламой
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Адрес редакции: 347900, г. Таганрог, ул. Чехова, д. 22, А-211 Телефон: +7 (8634) 37-19-80 Электронная почта: iborodyanskiy@sfedu.ru
Публикация в журнале бесплатна
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.
logo Сайт разработан командой ЦИИР