Найти

Результаты поиска

• МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННЫЙ НА КОГНИТИВНОМ НЕЧЕТКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ И РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ

  А.И. Гусева , Р.М. Романов

  157-178

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Актуальность исследования определяется низкой эффективностью традиционных методов прогнозирования временных рядов в условиях высокой неопределённости и ограниченного объёма данных, характерных для слабо формализованных систем. Цель работы заключается в разработке и обосновании метода прогнозирования временных рядов на основе гибридного подхода, объединяющего когнитивное нечеткое моделирование, регрессионный анализ и метод аналитических сетей. В рамках исследования проведён системный обзор и сравнительный анализ существующих методов прогнозирования, включая подходы на основе нечеткой логики, нейросетевого и когнитивного моделирования, ансамблевых и гибридных методов, и выявлены их ограничения при работе с малыми выборками, нелинейными зависимостями и неопределённостью. Разработанный метод включает: построение нечетких когнитивных карт, дефаззификацию лингвистических оценок, кластеризацию факторов, применение метода аналитических сетей для определения приоритетов и формирование взвешенной регрессионной модели. Модель проходит статистическую валидацию по метрикам , ,  и , а также проверку предпосылок регрессионного анализа, включая тесты на мультиколлинеарность и автокорреляцию. Применение метода обеспечило снижение  с 0,38 до 0,22,  с 0,30 до 0,18 и  с 11,65 % до 7,12 %, что подтверждает повышение точности и устойчивости прогнозов при ограниченном объёме данных по сравнению с классической многофакторной регрессией. Новизна разработанного метода заключается в интеграции когнитивного моделирования, регрессионного анализа и метода аналитических сетей, при которой преимущества каждого компонента компенсируют их индивидуальные ограничения, обеспечивая более точное и устойчивое прогнозирование в условиях неопределённости исследуемой системы. Практическая значимость работы состоит в возможности применения предложенного метода для поддержки принятия решений и повышения обоснованности прогнозов в различных предметных областях и ситуациях, где имеется ограниченный объёма наблюдений, а существенную роль играют экспертные оценки, а также сложная структура причинно-следственных связей между показателями во времени

• УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ В ПРОЦЕССЕ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ: МОДЕЛИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ГЕТЕРОГЕННЫХ ГРАФОВ И МЕТРИК РИСКА

  К.В. Якименко , В. В. Золотарев

  246-256

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Данное исследование посвящено критической проблеме обеспечения информационной безопасности (ИБ) организаций в условиях активной цифровой трансформации (ЦТ), которая неизбежно влечет за собой увеличение поверхностей атаки, появление новых уязвимостей и рисков дестабилизации систем защиты. Авторы предлагают процессно-ориентированный подход, основанный на моделировании бизнес-процессов (БП) и ИТ-ландшафта с использованием гетерогенных графов. Данная модель, представляет три ключевых типа сущностей: операции, информационные системы (ИС) и данные как объекты защиты, а также атрибутированные ребра, отражающие каналы передачи и их характеристики защищенности. Такой подход обеспечивает полноценную идентификацию объектов КИИ в соответствии с требованиями ФСТЭК и позволяет анализировать сложные взаимосвязи в переходных состояниях ЦТ. В рамках исследования разработан комплекс ключевых количественных метрик для управления рисками ИБ: 1. Количество Критических Путей (ККП): Отражает изменение поверхности атаки при добавлении/удалении ИС и маршрутов данных. 2. Уровень Центральности Узлов (УЦУ): Определяет наиболее критичные для связности и уязвимые ИС (точки концентрации риска). 3. Индекс Распределённости Данных (ИРД): Характеризует соотношение облачных и локальных узлов хранения/обработки данных и связанные с этим риски контроля и безопасности. 4. Время Восстановления (ВВ): Оценивает устойчивость БП к сбоям и атакам. 5. Уровень Автоматизации Защиты (УАЗ): Показывает долю автоматизированных задач ИБ для оперативного реагирования. На основе модели и метрик предложен динамический алгоритм управления ИБ процесса ЦТ. Алгоритм предусматривает: 1. Построение графовых моделей БП "как есть" и "как должно быть". 2. Непрерывное динамическое обновление модели текущего состояния в ходе ЦТ. 3. Регулярный расчет метрик для оценки рисков в переходных состояниях. 4. Актуализация перечня рисков и защитных мер на основе анализа метрик. Результаты включают практические рекомендации по: снижению поверхности атаки; приоритезации защиты узлов с высоким уровнем критичности; оптимизации распределения данных с учетом требований безопасности и отказоустойчивости. Предложенный подход обеспечивает прозрачность и управляемость ИБ на всех этапах ЦТ, повышает устойчивость
  ИТ-ландшафта к угрозам и соответствие требованиям регуляторов.