Семиотический подход к построению информационных систем в области обеспечения безопасности :: Единая Редакция научных журналов БФУ им. И. Канта

×

Ваш логин
Зарегистрироваться
Пароль
Забыли свой пароль?
Войти как пользователь:
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
   
Наука одна: двух наук нет, как нет двух вселенных...
Александр Герцен

DOI-генератор Поиск по DOI на Crossref.org

Семиотический подход к построению информационных систем в области обеспечения безопасности


Автор Березкин Д. В.
Страницы 47-54
Статья Загрузить
Ключевые слова семиотические системы, модели рисков и угроз, извлечение знаний, искусственный интеллект, системы поддержки принятия решений, экспертные системы
Ключевые слова (англ.) semiotic systems, risk and threats models, knowledge extraction, artificial intelligence, decision support systems, expert systems
Аннотация Предложен семиотический подход к проектированию информационных систем в области безопасности, основанный на извлечении знаний из слабоструктурированных источников. Рассмотрены вопросы выработки оптимальных вариантов по предотвращению угроз для систем поддержки принятия решений. Предложена методика постоянного мониторинга текстовых сообщений, выявления событий и ситуаций, выработки сценариев возможного развития кризисных ситуаций.
Аннотация (англ.) The paper is devoted to issues of semiotic approach for the design of information security systems, based on knowledge extraction from semistructured sources. The problems of developing of optimal variants for the prevention of threats to decision support systems. The technique continuous monitoring of text messages, identify the events and situations and develop scenarios possible development of crisis situations is proposed.
Список литературы 1. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации (утв. Указом Президента РФ от 31 декабря 2015г. №683) : [Интернет-портал Российской газеты]. URL: http://www.rg.ru/2015/12/31/nac-bezopasnost-site-dok.html (дата обращения: 05.03.2016).
2. Березкин Д.. Технология управления разнородными знаниями // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы : матер. 2-го Междунар. Поспеловского симпозиума. Калининград, 2014. С. 45—53.
3. Тарасов В. Б. Логико-лингвистические модели в искусственном интеллекте: прошлое, настоящее, будущее. URl: http://posp.raai.org/data/posp2005/Tarasov/tarasov.html (дата обращения: 07.03.2016).
4. Поспелов Д. А. Прикладная cемиотика и искусственный интеллект // Программные системы и продукты. 1996. № 3. С. 14—28.
5. Осипов Г. С. От ситуационного управления к прикладной семиотике // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 6. С. 3—7.
6. Махутов Н. А. Научные основы задачи по формированию системы оценки рисков // Проблемы анализа риска. 2009. Т. 6, № 3. С. 82—91.
7. Подиновский В. В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М., 2007.
8. Осипов Г. С. Динамические интеллектуальные системы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 47—54.
9. Жожикашвили А. В., Стефанюк В. Л. Динамические интеллектуальные системы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 4—14.

Назад в раздел