Arxiv
Elmi iş - 2024 Elmi iş - 2023 Elmi iş - 2022 Elmi iş - 2021 Elmi iş - 2020 Elmi iş - 2019 Elmi iş - 2018 Elmi iş - 2017 Elmi iş - 2016 Elmi iş - 2015 Elmi iş - 2014 Elmi iş - 2013 Elmi iş - 2012 Elmi iş - 2011 Elmi iş - 2010 Elmi iş - 2009 Elmi iş - 2008 Elmi iş - 2007
Rəsmiyyə İsrayıl qızı Əmiraslanova
Mingəçevir Dövlət Universiteti
dissertant
amiraslanova.ras@mail.ru

SÜNİ İNTELLEKTİN TƏTBİQİLƏ İNFORMASİYA TƏHLÜKƏSİZLİYİ
RİSKLƏRİNİN QİYMƏTLƏNDİRİLMƏSİ METODİKASI
Xülasə
Müasirdə informasiya təhlükəsizliyinin təmini hər bir müəssisənin idarəetmə fəaliyyətində vacib rol oynayır. Bu da verilənlərin toplanması, saxlanması, emalı və tətbiqi texnologiyalarının əsasını təşkil edir. Bu proseslər informasiya riskləri səviyyələrinin kəmiyyət və keyfiyyət şkalalarına görə vaxtaşırı təhlilinə əsaslanır. Bunlar da, informasiya təhlükəsizliyi təhdidlərinin, zəifliklərinin vaxtında müəyyən edilməsi, zərərsizləşdirilməsi üçün müvafiq tədbirlər kompleksini həyata keçirməyə imkan verir. Təqdim olunan məqalədə, informasiya təhlükəsizliyi risklərinin analitik təhlili süni intellekt texno­logiyalarının bir istiqaməti olan neyro-qeyri-səlis şəbəkəyə əsaslanan metodika ilə qiymətləndirilməsi aparılmışdır. 
Açar sözlər: kompüter riyaziyyatı sistemləri, informasiya təhlükəsizliyi riski, süni intellekt, neyron şəbəkə, risklərinin qiymətləndirilməsi metodikası

Rasmiyya Israil Amiraslanova

Methodology for assessing information security risks with the use of artificial intelligence
Abstract
Today, information security plays an important role in the management of every enterprise. It is the basis of data collection, storage, processing and application technologies. These processes are based on periodic analysis of information risk levels on quantitative and qualitative scales. They also allow for the implementation of a set of appropriate measures to identify and neutralize information security threats and vulnerabilities in a timely manner. In the presented article, the analytical analysis of information security risks was assessed using a neuro-fuzzy network-based methodology, which is one of the directions of artificial intelligence technologies.
Key words: computer mathematical systems, information security risk, artificial intelligence, neuro network, risk assessment methodology




Baxış: 541