Источники киберрисков в условиях функционирования экосистем
Автор: Ревенков Павел Владимирович, Чебарь Александр Геннадьевич, Бердюгин Александр Александрович
Журнал: В центре экономики @vcec
Рубрика: Математические методы и информационные технологии в экономике
Статья в выпуске: 1 т.3, 2022 года.
Бесплатный доступ
В статье дается характеристика понятия «Цифровая экосистема», под которой подразумевается совокупность продуктов одной группы компаний или компании и её партнёров (а иногда и конкурентов), предоставляющая набор финансовых и нефинансовых сервисов. Получению коммерческой выгоды-прибыли и повышению уровня эффективности бизнеса способствует использование цифровых платформ. Авторами применены общенаучные методы проведения исследований: анализ, синтез, дедукция, индукция, аналогия, а также графическое отображение информации. В статье приведены наиболее распространенные модели построения цифровых экосистем в нашей стране и основные источники рисков для них, дана характеристика основных типов кибератак на цифровые экосистемы и «цифровой профиль клиента», уделено внимание возрастанию рисков кибермошенничества при использовании клиентами «цифровых помощников».
Цифровые экосистемы, бигтех-компании, GAFA, цифровой профиль клиента, киберриски, атака, кибербезопасность
Короткий адрес: https://sciup.org/14122766
IDR: 14122766
Список литературы Источники киберрисков в условиях функционирования экосистем
- Греф Г.О. Лидерство – это ответственность за свою жизнь // Прямые инвестиции. 2013. № 12 (140). С. 5–6. ISSN: 1727-1304.
- Скиннер К. ValueWeb. Как финтех-компании используют блокчейн и мобильные технологии для создания интернета ценностей. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018. – 416 с. ISBN 978-5-00100-948-1.
- Ivanyuk V., Slovesnov E., Soloviev V. Credit risk assessment in the banking sector based on neural network analysis // Lecture Notes in Computer Science. 2021. Vol. 12855 LNAI. Pp. 267–277. ISSN: 0302-9743, eISSN: 1611-3349. DOI: 10.1007/978-3-030-87897-9_25.
- Osipov A., Pleshakova E., Gataullin S., Korchagin S., Ivanov M., Finogeev A., Yadav V., Deep Learning Method for Recognition and Classification of Images from Video Recorders in
- Difficult Weather Conditions. Sustainability. 2022, vol. 14(4), no. 2420. 16 p. ISSN: 2071-1050. DOI: 10.3390/su14042420.
- Прокопайло А.А. Целевой фишинг // StudNet. 2021. Т. 4. № 7. С. 1645–1650. ISSN: 2658-4964. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tselevoy-fishing (дата обращения 03.03.2022).
- Diogenes Y., Ozkaya E. Cybersecurity – Attack and Defense Strategies: Infrastructure security with Red Team and Blue Team tactics. Birmingham – Mumbai: Packt Publishing, 2018. – 384 p. ISBN: 978-1-78847-529-7.
- Дудка А.Б., Ревенков П.В., Силин Н.Н. и др. Кибербезопасность в условиях электронного банкинга: практическое пособие. М.: Прометей, 2020. – 522 с. ISBN: 978-5-907244-61-0.
- Славин Б.Б. Зачем и кому необходим ИТ-аудит? // БИТ. Бизнес & Информационные технологии. 2021. № 2 (105). С. 32–35. ISSN: 2313-8718.
- Ревенков П.В., Бердюгин А.А., Чебарь А.Г. Экосистемы: преимущества платформенных моделей, особенности построения и сопутствующие киберриски // Банковское дело. 2022. № 1. С. 65–72. ISSN: 2071-4904
- Королёва Е.В., Солган Л.А. Экосистема в экосистеме: развитие финансовых технологий в России // Финансы и кредит. 2021. Т. 27. № 5 (809). С. 1116–1131. DOI: 10.24891/fc.27.5.1116. ISSN: 2071-4688, eISSN: 2311-8709. DOI: 10.24891/fc.27.5.1116.
- Лукацкий А.В. Обзор мировых трендов по промышленной кибербезопасности // Релейщик. 2020. № 1 (36). С. 60–62.
