Обеспечения информационной безопасности хранения и обработки
жүктеу/скачать 57.15 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Ключевые слова
|
№ УДК 004.056.55 ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ Аннотация. Большие данные несут в себе несколько угроз безопасности, которые могут негативно сказаться на бизнес-процессах критически важных объектов информатизации. Для массированных компьютерных атак (МКА) динамика поведения больших данных – Big data (BD) непредсказуемы, а сами события относятся к редким. Значимость и новизна исследования заключаются в положительной оценке применимости метода Монте-Карло для оценки живучести восстанавливаемого BD, подверженного МКА и обладающего временной избыточностью (восстанавливаемостью). Приводятся постановка задачи, алгоритм моделирования, примеры решения, на основании которых можно рекомендовать метод Монте-Карло для решения поставленной задачи. Полученные результаты исследования могут представлять интерес в направлении совершенствования процессов выработки решений по обеспечению устойчивости функционирования BD в условиях целенаправленных агрессивных воздействий. Ключевые слова: большие данные, проблемы безопасности, конфиденциальность информации. Введение. Сегодня большие данные имеют решающее значение для успеха любого бизнеса в мире, управляемом данными. Однако большие данные несут в себе несколько угроз безопасности, которые могут негативно сказаться на организациях. Благодаря передовым решениям инновационных технологии в области больших данных инфраструктуры организации могут оптимизировать поток данных информационных ресурсов для предоставления в режиме реального времени и более эффективного принятия решений. Основные преимущества, которые бизнес может извлечь при использовании технологии больших данных: Большие данные позволяют улучшать свои продукты и создавать индивидуальный маркетинг, получая всесторонний обзор поведения и мотивации своих клиентов. Это позволяет отслеживать мошеннические действия в режиме реального времени, выявляя необычные модели и поведение с помощью прогнозной аналитики. Прогнозный анализ позволяет сканировать и анализировать каналы социальных сетей, чтобы понять настроения клиентов. Большие объемы данных, имеют больше шансов изучить неиспользованную область, а также провести более глубокий и подробный анализ в интересах всех заинтересованных сторон. Большие данные используются для обучения моделей машинного обучения выявлению закономерностей и принятию обоснованных решений с минимальным вмешательством человека или без него. Аналитики данных используют различные типы данных, прежде всего, для принятия более эффективных и эффективных бизнес-решений за счет понимания поведения участников. [3,4] жүктеу/скачать 57.15 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|