Информатика и её применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и её применения, 2020, том 14, выпуск 3, страницы 71–75
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264200310
(Mi ia681)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Методы математической статистики в задаче поиска инсайдера

А. А. Грушоa, М. И. Забежайлоb, Д. В. Смирновc, Е. Е. Тимонинаa, С. Я. Шоргинa

a Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
b Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
c ПАО Сбербанк России, Департамент кибербезопасности
Список литературы:
Аннотация: Исследованы подходы к выявлению враждебных инсайдеров организации, использующих сговор. Проблема выявления организованной группы нарушителей информационной безопасности — одна из самых сложных задач обеспечения безопасности организации. Исходное множество данных для анализа состоит из множества малых выборок, описывающих функционал информационных технологий (ИТ) организации. Это множество можно считать большими данными. Для сокращения объема исходных данных использован метод кластеризации. Это позволило эффективно использовать методы математической статистики, т. е. выявить малые выборки, несущие информацию о враждебных инсайдерах. Сложность задачи заключалась в том, чтобы как можно меньше потерять искомых малых выборок. Найдены условия, когда в схеме серий вероятность выявления инсайдеров, использующих сговор, стремится к 1.
Ключевые слова: выявление организованной группы враждебных инсайдеров, малые выборки, большие данные, математическая статистика.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-29-03081_мк
Работа частично поддержана РФФИ (проект 18-29-03081).
Поступила в редакцию: 02.06.2020
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. А. Грушо, М. И. Забежайло, Д. В. Смирнов, Е. Е. Тимонина, С. Я. Шоргин, “Методы математической статистики в задаче поиска инсайдера”, Информ. и её примен., 14:3 (2020), 71–75
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GruZabSmi20}
\by А.~А.~Грушо, М.~И.~Забежайло, Д.~В.~Смирнов, Е.~Е.~Тимонина, С.~Я.~Шоргин
\paper Методы математической статистики в~задаче поиска инсайдера
\jour Информ. и её примен.
\yr 2020
\vol 14
\issue 3
\pages 71--75
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia681}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264200310}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia681
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia/v14/i3/p71
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и её применения
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:199
    PDF полного текста:68
    Список литературы:15
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024