Подход к разграничению доступа в информационных системах на основе интеллектуального анализа данных

Автор: Краснов Сергей Александрович, Нечай Александр Анатольевич, Бамбурова Ольга Николаевна

Журнал: Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление @vestnik-rosnou-complex-systems-models-analysis-management

Рубрика: Управление сложными системами

Статья в выпуске: 4, 2021 года.

Бесплатный доступ

Рассматриваются различия между тематическим разграничением доступа и другими известными политиками безопасности, обосновывается выбор тематического подхода. Представлена модель подхода к тематическому разграничению доступа на основе интеллектуального анализа данных. Приведено сравнение существующих методов интеллектуального анализа данных и предложено использовать нейронные сети в качестве решения задачи классификации при тематическом подходе к разграничению доступа.

Тематическое разграничение доступа, политика безопасности, интеллектуальный анализ данных, информационные системы, нейронные сети

Короткий адрес: https://readera.org/148323539

IDR: 148323539   |   DOI: 10.18137/RNU.V9187.21.04.P.095

Список литературы Подход к разграничению доступа в информационных системах на основе интеллектуального анализа данных

  • Бабошин В.А., Нечай А.А., Вылегжанин А.Н. Цифровая трансформация телекоммуникационных систем железнодорожной отрасли // Специальная техника и технологии транспорта: сборник научных статей. СПб.: Петергоф, 2021. С. 180–188.
  • Баглюк С.И., Нечай А.А. К вопросу о выборе исходных данных при автоматизации тестирования программ // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2020. № 4. С. 103–107.
  • Баранов Ю.А. Тематическое разграничение доступа в информационно-поисковой системе на основе авторубрикации: автореф. дис. … канд. техн. наук. СПБ., 2009. 29 с.
  • Бубнов В. П. Модели информационных систем: учебное пособие. М.: Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2015. 188 с.
  • Гайдамакин Н.А. Учебно-методический комплекс «Теоретические основы компьютерной безопасности». Екатеринбург: УрГУ, 2008. 212 с.
  • Краснов С.А. О возможности смыслового анализа информации для выявления информационных интересов пользователей // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2019. № 2. С. 157–163.
  • Краснов С.А., Борисов А.А., Нечай А.А. Технология блокчейн и проблемы ее применения в различных информационных системах // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2018. № 2. С. 63–67.
  • Краснов С.А., Нечай А.А. Аналитическая модель обеспечения информационной безопасности образовательных организаций системы общего и среднего образования // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2020. № 4. С. 77–84.
  • Макаренко С.И., Ковальский А.А., Краснов С.А. Принципы построения и функционирования аппаратно-программных средств телекоммуникационных систем: учебное пособие. Ч. 2. Сетевые операционные системы и принципы обеспечения информационной безопасности в сетях. СПБ.: Наукоемкие технологии, 2020. 357 с.
  • Модели и методы исследования информационных систем: монография / А.Д. Хомоненко, А.Г. Басыров, В.П. Бубнов, А. В. Забродин, С. А. Краснов [и др.]; под общ. ред. А.Д. Хомоненко. СПБ.: Лань, 2019. 204 с.
  • Нечай А.А., Котиков П.Е. Актуальные проблемы защиты информации в современных автоматических телефонных станциях // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2015. № 2. С. 65–69.
  • Нечай А.А., Котиков П.Е. Методика комплексной защиты данных, передаваемых и хранимых на различных носителях информации // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2015. № 1. С. 92–95.
  • Применение Big Data для анализа околоземного космического пространства / А.И. Гладышев, А.И. Зимовец, А.А. Нечай, А.В. Обухов // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2020. № 4. С. 127–134.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2016619650. Программное средство анализа распределенной информации / Калиниченко С.В., Краснов С.А., Илатовский А.С. 2016.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2019616036. Программное средство выявления ключевых признаков негативного интернет-контента в мультимедийных объектах на основе метода латентно-семантического анализа с динамическим определением ранговых значений / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Краснов С.А., Дудкин А.С., Иванов О.С. 2019.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2019616488. Программное средство разработки онтологических моделей стратифицированного представления состояний сложных иерархических систем / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Краснов С.А., Дудкин А.С., Иванов О.С. 2019.
  • Синтез модели автоматизированной информационной системы радиоэлектронного мониторинга объектов наблюдения на основе логико-алгебраического подхода / Е.Г. Мысливец, И.А. Пучкова, А.А. Нечай, Д.А. Антонов // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2020. № 4. С. 135–142.
  • Чубукова И.А. Электронная книга Data Mining / Интернет-университет информационных технологий (ИНТУИТ). Бином. Лаборатория знаний, 2008. 383 с.
  • Krasnov S., Lokhvitckii V., Dudkin A. (2020) On the applicability of the modernized method of latent-semantic analysis to identify negative content in multimedia objects. Studies in Computational Intelligence, vol. 868, pp. 224–229.
Еще
Статья научная