Разработка интеллектуальных моделей проактивной защиты критической инфраструктуры финансового сектора на примере информационного обеспечения контрактных систем

В работе предлагается подход к разработке интеллектуальных моделей проактивной защиты, ориентированный на информационное обеспечение контрактных систем в финансовом секторе. Представлена методология разработки интеллектуальных моделей, включающая в себя компоненты мониторинга, прогнозирования и предупреждения кибератак. Предложенная методология легла в основу практической реализации на языке Python с использованием библиотек Numpy и Scirket Learn. Особое внимание уделяется использованию передовых алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для выявления и предотвращения потенциальных угроз в режиме реального времени. В качестве практического примера рассматривается применение разработанных интеллектуальных моделей для защиты информационного обеспечения контрактных систем, используемых в финансовом секторе. Анализируются ключевые уязвимости, потенциальные атаки и методы их упреждающего обнаружения и блокирования. Результаты исследования подтверждаются данными вычислительного эксперимента и демонстрируют высокую эффективность предлагаемого подхода в повышении устойчивости критической информационной инфраструктуры финансового сектора к кибератакам. Внедрение интеллектуальных моделей проактивной защиты позволяет значительно снизить риски нарушения целостности и доступности ключевых данных, минимизировать финансовые и репутационные потери, а также прогнозировать и предупреждать потенциальные угрозы.

1. Просветова А.А., Дубкова Е.В. Кибер-страхование как способ обеспечения информационной безопасности. Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2020;(4-3):138–141.

2. Белозёров С.А., Соколовская Е.В. Кибер-риски в условиях геополитических конфликтов: вызовы и возможности для страхования. В сборнике: Роль управления рисками и страхования в обеспечении устойчивости общества и экономики: Сборник трудов XXIV Международной научно-практической конференции, 01 июня 2023 года, Москва, Россия. Москва: Издательский дом Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова; 2023. С. 190–194.

3. Duo W., Zhou M., Abusorrah A. A Survey of Cyber Attacks on Cyber Physical Systems: Recent Advances and Challenges. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2022;9(5):784–800. https://doi.org/10.1109/JAS.2022.105548

4. Ahmetoglu H., Das R. A comprehensive review on detection of cyber-attacks: Data sets, methods, challenges, and future research directions. Internet of Things. 2022;20. https://doi.org/10.1016/j.iot.2022.100615

5. Shandler R., Gomez M.A. The hidden threat of cyber-attacks – undermining public confidence in government. Journal of Information Technology & Politics. 2023;20(4):359–374. https://doi.org/10.1080/19331681.2022.2112796

6. Saheed Y.K., Arowolo M.O. Efficient Cyber Attack Detection on the Internet of Medical Things-Smart Environment Based on Deep Recurrent Neural Network and Machine Learning Algorithms. IEEE Access. 2021;9:161546–161554. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3128837

7. Корчагин С.А., Сердечный Д.В., Раздьяконов Е.С., Беспалова Н.В. Разработка концепции обеспечения безопасности критической инфраструктуры финансового сектора. Инженерный вестник Дона. 2024;(4):177–186.

8. Валова Ю.И., Жмуркин И.М. Информационное обеспечение органов государственной власти РФ. Экономика. Информатика. 2022;49(2):243–255. https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-2-243-255

9. Преображенский Ю.П., Чопоров О.Н., Ружицкий Е. Особенности информационного обеспечения службы качества компании. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2021;15(3):67–71.

10. Patterson C.M., Nurse J.R.C., Franqueira V.N.L. Learning from cyber security incidents: A systematic review and future research agenda. Computers & Security. 2023;132. https://doi.org/10.1016/j.cose.2023.103309

11. AI-Enhanced Cybersecurity Events Dataset. Kaggle. URL: https://www.kaggle.com/datasets/hassaneskikri/ai-enhanced-cybersecurity-events-dataset [Accessed 5th September 2024].