ВОТТП - 2025 рік

Постійне посилання зібрання

https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/18106

Переглянути

Перегляд ВОТТП - 2025 рік за Ключові слова "004.023"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Методика оцінювання ризиків інформаційної безпеки фінансової установи
    (Хмельницький національний університет, 2025) Тітова, Віра; Кльоц, Юрій; Колба, Сергій; Сиротенко, Дмитро; Рикун, Костянтин; Titova, Vira; Klots, Yurii; Kolba, Serhii; Syrotenko, Dmytro; Rykun, Kostiantyn
    У статті розглядається питання аналізу ризиків інформаційної безпеки, зокрема ризиків інформаційної безпеки у фінансових установах. Це питання заслуговує на особливу увагу, оскільки подібні установи переважно працюють із персональними даними клієнтів, заволодіння якими може надати несанкціонований доступ до фінансових ресурсів. Крім того, кожна подібна установа зобов’язана забезпечувати захист збережених клієнтських даних і дотримуватися режиму банківської таємниці. На сьогоднішній день не існує стандартизованої методики аналізу та оцінювання ризиків інформаційної безпеки для фінансових установ. Тому у даній роботі розроблено конкретну методику аналізу та оцінювання ризиків інформаційної безпеки в подібних установах, створену на основі чинних стандартів і методик побудови системи захисту інформації на підприємств
  • Ескіз
    Документ
    Порівняльний аналіз класичних і машинних методів виявлення аномалій у слабонавантажених мережах
    (Хмельницький національний університет, 2025) Пирч, Олена; Мостовий, Сергій; Pyrch, Olena; Mostovyi, Serhii
    У даній статті проведено порівняльний аналіз сучасних методів виявлення аномалій у слабонавантажених комп'ютерних мережах. До аналізованих методів віднесено: алгоритм Isolation Forest, метод One-Class SVM, щільнісну кластеризацію DBSCAN та нейромережевий підхід на основі LSTM-Autoencoder. Порівняння методів проведено за групами характеристик: точність виявлення аномалій, обчислювальна складність, вимоги до навчальних даних та адаптивність до специфіки слабонавантажених мереж. У результаті проведеного аналізу виявлено, що вибір оптимального методу залежить від конкретних умов застосування. Для систем реального часу з обмеженими ресурсами найбільш придатним є Isolation Forest, тоді як для складних багатовимірних аномалій перевагу має LSTM-Autoencoder