https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62721| Title: | Выявление потенциальных угроз со стороны внутренних пользователей на основе их действий и истории работы |
| Other Titles: | Detection of potential threats from internal users based on their actions and work history |
| Authors: | Фатеев, Р. Р. Шигапов, А. В. |
| Keywords: | материалы конференций;информационная безопасность;киберугрозы;машинное обучение;мониторинг активности;поведенческий анализ |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Уфимский университет науки и технологий |
| Citation: | Фатеев, Р. Р. Выявление потенциальных угроз со стороны внутренних пользователей на основе их действий и истории работы = Detection of potential threats from internal users based on their actions and work history / Р. Р. Фатеев, А. В. Шигапов // Информационные технологии обеспечения комплексной безопасности в цифровом обществе : материалы VII Всероссийской молодёжной научно-практической конференции с международным участием, Уфа, 23–24 мая 2025 г. / Уфимский университет науки и технологий ; редкол.: Д. С. Юнусова (отв. ред.) [и др.]. – Уфа, 2025. – С. 198–201. |
| Abstract: | В статье рассматривается методика выявления потенциальных угроз информационной безопасности, исходящих от внутренних пользователей организации. Основное внимание уделяется анализу их поведенческой активности, мониторингу действий и истории работы в корпоративной системе. Применение поведенческих моделей и систем выявления аномалий позволяет своевременно обнаруживать подозрительную активность, предотвращая утечки данных и внутренние атаки. Также обсуждаются современные программные решения, направленные на усиление защиты от инсайдерских угроз и формирование профилей пользователей на основе их цифрового поведения. |
| Alternative abstract: | This article presents a methodology for detecting potential information security threats originating from internal users of an organization. The focus is on analyzing behavioral activity, monitoring actions, and evaluating user work history within corporate systems. The use of behavioral models and anomaly detection systems allows for timely identification of suspicious activity, thereby preventing data leaks and internal attacks. The paper also discusses modern software solutions aimed at enhancing protection against insider threats and building user profiles based on their digital behavior. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62721 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии обеспечения комплексной безопасности в цифровом обществе (2025) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Fateev_Vyyavlenie.pdf | 331.03 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.