Технология интеллектуального анализа угроз информационной безопасности предприятия

Диплом 2021 года. Оригинальность высокая.

Целью данной выпускной квалификационной работы является исследование данных угроз информационной безопасности при помощи методов интеллектуального анализа данных.

В соответствии с поставленной целью в работе будут решены следующие задачи:

-     изучить теоретические основы интеллектуального анализа данных;

-     рассмотреть существующие методы интеллектуального анализа;

-     изучить актуальные угрозы информационной безопасности предприятия;

-     применить методы интеллектуального анализа данных для анализа угроз информационной безопасности;

-     сделать выводы по эффективности применения методов интеллектуального анализа данных.

Объектом исследования данной работы является процесс интеллектуального анализа данных угроз информационной безопасности предприятия ООО «Профинтег», а предметом - методы, алгоритмы и технологии интеллектуального анализа данных.

Перечень используемых сокращений. 4

Введение. 5

1 Теоретические основы технологии интеллектуального анализа данных. 8

1.1 Понятие технологий интеллектуального анализа данных. 8

1.2 Классификация технологий интеллектуального анализа данных. 12

1.3 Инструментальные средства технологий интеллектуального анализа данных. 23

2 Анализ деятельности ООО «Профинтег» в области обеспечения информационной безопасности. 26

2.1 Общая характеристика деятельности компании ООО «Профинтег». 26

2.2 Классификация основных угроз информационной безопасности ООО «Профинтег» с учетом требований ФСТЭК России. 29

3 Совершенствование методики оценки угроз информационной безопасности на основе языка программирования R.. 52

3.1 Описание данных угроз информационной безопасности в ООО «Профинтег». 52

3.2 Реализация методики оценки угроз информационной безопасности с помощью интеллектуального анализа данных в среде R-Studio. 54

3.3 Анализ результатов методики оценки угроз информационной безопасности в компании ООО «Профинтег». 59

Заключение. 63

Список использованной литературы.. 65

Приложение А.. 69

Приложение Б 71

1.   Поручиков М.А. Анализ данных: учебное пособие - Самара: Издво Самарского университета, 2016. - 88 с.

2.   Курс: Анализ данных [Электронный ресурс]: [б.и.], 2013, - Электрон. текстовые дан. on-line.

3.   Чернышова Г.Ю. Интеллектуальный анализ данных: учеб. пособие для студентов специальности 080801.65 «Прикладная информатика (в экономике)» - Саратовский государственный социально-экономический университет. – Саратов, 2012. – 92 с.

4.   Афанасьева С.В. Технология интеллектуального анализа данных: учеб. пособие – М.:Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики», 2013. – 152 с.

5.   Мосягин А.Б.. Использование методологии Data Mining при решении задач обработки социальных данных. Статья, журнал «Мониторинг общественного мнения» 2 (126), март-апрель 2015 г.

6.   Маслова Н.А. О применении интеллектуального анализа данных для защиты информации корпоративных систем. Статья, журнал «Искусственный интеллект» 4, 2009 г.

7.   Чубукова И.А. Data Mining – ознакомительный курс.

8.   Андреев, И.М. Описание алгоритма CART / И.М.Андреев // Exponenta Pro. Математика в приложениях. 2004. - № 3-4. - С.48-53. [Статья]. 89

9.   Роднин А.В., Турчик В.Ю. Концепция применения интеллектуального анализа данных в средствах защиты информации базы данных. [Статья].

10.Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СССР-США СП «Параграф», 1990. 160с.

11.Левитин А.В. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ. М.: Вильямс, 2006. 576с.

12.Тебайкина Н.И. Методическое пособие «Бизнес-модель компании» [Презентация] / УрФУ 2015. Слайды 10-35

13.Норкина О.С. Экономика предприятия: учебное пособие – Екатеринбург: УрФУ, 2011. – 155с.

14.Е.Л. Кантор. Экономика предприятия: Учебник для вузов. [Текст] – СПб.: «Питер», 2009.

15.Елиферов, В.Г. Бизнес-процессы: Регламентация и управление: Учебник В.Г. Елиферов. [Текст] - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - с.319.

16.Заботина Н. Н. Проектирование информационных систем: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности 080801 "Прикладная информатика (по областям.)" и другим экономическим специальностям / Н. Н. Заботина. [Текст] — Москва: ИНФРА-М, 2013. — с.331.

17.Шелухин О. И. Моделирование информационных систем: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям "Сети и системы коммуникации", "Многоканальные телекоммуникационные системы" / О. И. Шелухин. [Текст] - 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Горячая линия-Телеком, 2012. – с.536.

18.Ширяев, В.И. Управление бизнес-процессами: учеб.-метод. Пособие. [Текст] / В.И. Ширяев. - М.: ФиС, ИНФРА-М, 2009. - с.464. 92

19.Кислова О.Н., Сокурянская Л.Г. Методология интеллектуального анализа данных: перспективы применения в исследовании ценностных ориентаций студенчества – М.:2010. – с 87.

20.Информационный сайт с описанием методов интеллектуального анализа данных / [Электронный ресурс] URL: https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/ba-data-mining-techniques/ (дата обращения 24.04.2021).

21.Информационный сайт с основными понятия Data Mining / [Электронный ресурс] URL: https://www.sites.google.com/site/upravlenieznaniami/tehnologii-upravleniaznaniami/data-mining (дата обращения 01.05.2021).

22.Информационный сайт с классами систем Data Mining / [Электронный ресурс] URL https://blog.iteam.ru/data-mining-intellektualnyjanaliz-dannyh/ (дата обращения 01.05.2021).

23.Информационный сайт с определением Big Data / [Электронный ресурс] URL https://rb.ru/howto/chto-takoe-big-data/ (дата обращения 01.05.2021).

24.Информационный сайт с данными по объему накопленной информации в мире / [Электронный ресурс] URL http://aboutdata.ru/2017/04/27/volume-of-data-by-2025/ (дата обращения 01.05.2021).

25. Информационный сайт с построением матрицы зависимости / [Электронный ресурс] URL: https://studfiles.net/preview/383022/page:7/ (дата обращения 01.05.2021).

26.Информационные технологии и информационные системы / [Электронный ресурс] URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/3735/977/lecture/14671?page=3. 93

27.Информационный сайт с / [Электронный ресурс] URL: https://www.moex.com (дата обращения 30.05.2021).

28.Некипелов Николай, Арустамов Алексей. Методика анализа данных. BaseGroup Labs / [Электронный ресурс] URL: www.basegroup.ru/.

29.Продукты для интеллектуального анализа данных. — Рынок программных средств, 1997, №14-15,-С.32-39.

30.Деревья решений / [Электронный ресурс] URL: https://studfiles.net/preview/5996807/page:43//

31.Рузайкин Г.И. Орудие Data Mining: успех в анализе данных. — Мир ПК, 1997, №1.

32.Сахаров А.А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. — Системы управления базами данных, 1996, №4, С. 55-70.

33.Саймон А. Склады данных. Системы управления базами данных, 1997, №3, - С. 87-96.

34.Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений. Открытые системы, 1998, №1, - С. 30-35.

35.Щавелев Л. В. Системы управления базами данных. — Открытые системы, 1998, № 04-05.

36.Киселев М. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах / Киселев М., Соломатин Е. — Открытые системы, 1997, №4.

37.Ильин Е.С. Архитектура гибридной сети для решения задачи классификации // Региональная научная конференция «Наука. Техника. Инновации.». Новосибирск: НГТУ, 2003. - С. 105-107.

38.Дюк В.А. Data Mining: учебный курс / Дюк В.А., Самойленко А.П. -СПб: «Питер», 2001. 368 С.

39.Зиновьев А. Ю. Визуализация многомерных данных. — Красноярск : Изд. Красноярского государственного технического университета, 2000. — 180 с