ivdon3@bk.ru
Постоянный рост кибератак на финансовый сектор требует построения современной системы защиты, основанной на использовании искусственного интеллекта или машинного обучения. В работе приведен анализ конкретных продуктов и решений мирового рынка, основанных на технологиях искусственного интеллекта, которые могут быть использованы для защиты критической информационной инфраструктуры.
Ключевые слова: кибератаки, критическая инфраструктура, искусственный интеллект, информационная безопасность, машинное обучение
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Работа посвящена разработке концепции обеспечения безопасности для защиты критической информационной инфраструктуры финансового сектора. Проведен анализ критической информационной инфраструктуры финансового сектора, рассмотрены основные виды кибератак применительно к объектам в данной области. Предложена концепция безопасности, включающая управление доступом, многоуровневую защиту, шифрование данных, непрерывный мониторинг и другие меры. Приводятся модели основных угроз безопасности объектов информационной инфраструктуры финансового сектора. Поднимается вопрос о значимости сотрудничества и обмена информацией между финансовыми институтами, регулирующими органами и правоохранительными органами для обеспечения коллективной безопасности финансового сектора. Статья будет полезна для специалистов в области информационной безопасности, финансового сектора и руководителей организаций, заинтересованных в разработке и улучшении системы безопасности информационной инфраструктуры предприятия.
Ключевые слова: информационная безопасность, информационная инфраструктура, финансовый сектор, математическое моделирование, программный комплекс
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Для информационного обеспечения поддержки принятия решений по выдаче банковских гарантий на исполнение контракта в сфере госзакупок банкам важно получить исторически накопленную информацию по исполнению госконтрактов. Это необходимо для оценки возможности исполнения поставщиком его будущего контракта. Сделать это можно при помощи сбора и агрегирования сведений о контрактах из Единой информационной системы в сфере закупок. В работе предлагается использовать ИТ-технологии и анализ данных для построения прогноза исполнения контракта и выявления добросовестных поставщиков. В работе сформирована выборка первичных данных о контрактах для моделирования при помощи парсинга FTP-сервера Единой информационной системы в сфере закупок, а также произведена предобработка распарсенных данных для применения в моделях машинного обучения.
Ключевые слова: информационная система, анализ данных, государственный контракт, парсинг данных, машинное обучение
2.3.4 - Управление в организационных системах , 5.2.2 - Математические, статистические и инструментальные методы в экономике