ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ УГРОЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Читать

Жук Роман Владимирович, Дзьобан Павел Игоревич, Власенко Александра Владимировна ОПРЕДЕЛЕНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ УГРОЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2020. — №1. — Стр. 169-178.

Жук Роман Владимирович - Филиал «Макрорегион Юг» ООО ИК «СИБИНТЕК», goonerkrd@gmail.com

Дзьобан Павел Игоревич - Кубанский государственный технологический университет, antiemoboy@mail.ru

Власенко Александра Владимировна - Кубанский государственный технологический университет, Alex_Vlasenko@list.ru

Рассмотрены методики определения угроз информационной безопасности в информационных системах обработки персональных данных. В связи с отсутствием согласованности существующей утвержденной методики с применяемой банком данных угроз информационной безопасности (https://bdu.fstec.ru/) был проведен анализ параметров актуальности угроз информационной безопасности и предложен способ определения актуальности угроз информационной безопасности с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей. Для реализации этого способа был выполнен анализ топологий искусственных нейронных сетей и методов вычисления ошибок в них. Разработана искусственная нейронная сеть на основании топологии многослойного перцептрона с обратным распространением ошибки. Проведено обучение разработанной искусственной нейронной сети путем подготовки и использования обучающей выборки. Осуществлено сравнение быстродействия функционирования разработанной искусственной нейронной сети с быстродействием привлеченной группы экспертов, действующих по существующей утвержденной методике определения актуальности угроз информационной безопасности в информационных системах обработки персональных данных.

Ключевые слова: показатель исходной защищенности, потенциал нарушителя информационной безопасности, искусственная нейронная сеть, перцептрон, искусственный нейрон, слой, входной сигнал, выходной сигнал, функция активации, сигмоидальная функция, обучающая выборка, угроза