38. Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных (англ. Data Mining) — выявление скрытых закономерностей или взаимосвязей между переменными в больших массивах необработанных данных. ИАД включает методы и модели статистического анализа и машинного обучения, дистанцируясь от них в сторону автоматического анализа данных. Инструменты ИАД позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими соответствующими математическими знаниями.

Задачи решаемые ИАД: 1) Классификация — отнесение входного вектора (объекта, события, наблюдения) к одному из заранее известных классов. 2) Кластеризация — разделение множества входных векторов на группы (кластеры) по степени «похожести» друг на друга. 3) Сокращение описания — для визуализации данных, лаконизма моделей, упрощения счета и интерпретации, сжатия объемов собираемой и хранимой информации. 4) Ассоциация — поиск повторяющихся образцов. 5) Прогнозирование, 6) Анализ отклонений — Например, выявление нетипичной сетевой активности позволяет обнаружить вредоносные программы. 7) Визуализация

Управление знаниями— это методология, направленная на повышение уровня конкурентоспособности и защищенности компании за счет использования полного набора инструментов охраны, управления и экономики нематериальных активов компании. Рассматривает стратегии, направленные на предоставление вовремя нужных знаний тем членам сообщества, которым эти знания необходимы для того, чтобы повысить эффективность деятельности сообщества.

Причины появления управлением знаниями:

1. Социальная причина В компании материальное производство становится вторичным по отношению к нематериальному(информации и знанию), появляется новая роль компании, это работник со знаниями. Характеристики работника: 1) безраздельно владеет средствами производства: интеллект, память, опыт, инициатива. 2) его знания специфичны и м.б. применены в рамках строго определенного бизнес процесса.

2. Экономическая причина Экон. оценка от внедрения IT строится с учетом знаний, как экон. фактора, следовательно IT сами по себе не явл. прибыльными, прибыль формируется через операции со знаниями(данными).

3. Технологическая причина Техн. причина заключается в эволюционном процессе развития IT: 1. Вычисление 2. Коммуникация 3. Поддержка мыслительной деятельности

41.Методы и средста защиты инф кис

Для обеспечения ИБ использ. след. методы:законодательный (комплекс мер, направл. на создание и поддержание в общ-ве негативного отношения к нарушениям и нарушителям ИБ), админ-организ методы (администрация организации должна сознавать необходимость поддержания режима безопасности и выделять на эти цели соотв. ресурсы) программно-технич. методы и средства (защищ. виртуальные частные сети для защиты инф, передаваемой по открытым каналам связи; межсетевые экраны для защииты корпор. сети от внешних угроз при подключении к общедоступным сетям связи; управление доступом на уровне пользователей и защита от несанкцион. доступа; гарантионная идентификпция пользователей путем применения токенов и других средств аутентификации; защита инф. на файловом уровне для обеспеч. ее надежного хранения; защита от вируов; обнаружение вторжений и активного исследования защищенности инф ресурсов; криптографичекое преобразование данных для обеспечения целостности, подлинности и конфиденциальности инф-и)

43. . Фак­торы угроз: глобальные, региональные и локальные.

Полит.факторы угроз (изменение геопоит. обстановки, инф экспансия, изменеие полит системы, системы управления, нарушения инф связей в рез-те образования новых гос-в, стремление стран к более тесному сотрудничеству),экономически (переход к рыночной экономике, критическое состоние отраслей промышленности, расширяющаяся кооперация с зарубежными странами) ,организац-технические (недостаточная нормативно-правовая база в сфере информ.отношений, рост объемов информации, передаваемой по каналам связи, обострение криминогенной обстановки)