Инновационные технологии в сфере кибербезопасности
Аннотация
Цифровая трансформация любой организации должна включать вопросы кибербезопасности, без соблюдения требований которой невозможно выстроить надёжную информационную систему. Сегодня многие существующие программные продукты, средства защиты и ИТ-системы не соответствуют новым условиям, в которых им предстоит выполнять свои функции.
После ухода зарубежных поставщиков программного обеспечения, Президентом России было принято решение о развитии программы импортозамещения и установлен срок перехода на отечественные средства защиты до 1 января 2025 года. В том числе, был введён запрет на использование любого иностранного софта на объектах критической информационной инфраструктуры России.
В связи с текущей геополитической обстановкой и современной картиной киберугроз необходима разработка собственных решений в области информационной безопасности. Сбербанк активно занимается импортозамещением средств защиты информации с использованием инновационных технологий. Банк успешно преодолевает зависимость от западных поставщиков и от западных моделей и методик, меняет устаревшие подходы к оценке и управлению рисками, что помогает результативно решать задачи замены средств киберзащиты как для текущих задач, так и для работы в условиях возрастающей киберагрессии.
Литература
2. Zakalkin P.V. Evolution of Cyberspace Management Systems. Voprosy kiberbezopasnosti = Cybersecurity issues. 2022; (1):76-86. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.21681/2311-3456-2012-1-76-86
3. Savonin A.P. Economic Security in the Conditions of the Digital Economy. Finansovaja jekonomika = Financial Economics. 2021; (4):82-84. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=45676973 (accessed 20.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
4. Koryakovsky D., Terenin A. Iskusstvennyj intellekt na strazhe bankovskih dannyh: opyt Sberbanka [Artificial Intelligence on guard of banking data: Sberbank's experience]. BIS Journal ‒ Information Security of Banks. 2020; (2):42-48. Available at: https://ib-bank.ru/bisjournal/post/1319 (accessed 20.06.2022). (In Russ.)
5. Revenkov P.V., Oshmankevich K. R., Berdyugin A. A. Phishing schemes in the banking sector: Recommendations to Internet users on protection and development of regulatory tasks. Finance: Theory and Practice. 2021; 25(6):212-226. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-6-212-226
6. Afanaseva N.S., Elizarov D.A., Myznikova T.A. Classifying and countering phishing attacks. Engineering journal of Don. 2022; (5):169-182. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48925602 (accessed 20.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
7. Revenkov P.V., Berdyugin A.A. Quantitative approach to assessing the risk of cyberattacks in using electronic banking technology. Zaŝita informacii. Inside. 2020; (2):36-42. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42615396 (accessed 20.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
8. Ameen N., Tarhini A., Shah M.H., Madichie N., Paul J., Choudrie J. Keeping customers' data secure: A cross-cultural study of cybersecurity compliance among the Gen-Mobile workforce. Computers in Human Behavior. 2021; 114:106531. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106531
9. Li Y., Saxunová D. A perspective on categorizing Personal and Sensitive Data and the analysis of practical protection regulations. Procedia Computer Science. 2020; 170:1110-1115. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.060
10. Choi J.P., Jeon D.-S., Kim B.-C. Privacy and personal data collection with information externalities. Journal of Public Economics. 2019; 173:113-124. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2019.02.001
11. Ivanov K.V., Balyakin A.A., Malyshev A.S. Big Data Technologies as a National Security Instrument. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. 2020; 13(1):7-19. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.18721/JE.13101
12. Larionova S.L., Ryakhovski E.E. Organization of counteraction to financial transactions without the client’s consent. Financial Markets and Banks. 2021; (6):60-67. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46287383 (accessed 20.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
13. Gushchina E.A., Makarenko G.I., Sergin M.Y. Ensuring information and technological sovereignty of the state under the conditions of development of digital economy. Pravo.bu. 2018; (6):59-63. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36983674 (accessed 20.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
14. Romashkina N.P. Global military political problems in international informational security: trends, threats and prospects. Voprosy kiberbezopasnosti = Cybersecurity issues. 2019; (1):2-9. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.21681/2311-3456-2019-1-2-9
15. Markov A.S., Sheremet I.A. Software Safety in the Context of Strategic Stability. Vestnik Akademii voennyh nauk. 2019; (2):82-90. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41590117 (accessed 20.06.2022). (In Russ.)
16. Erokhin S.D., Borisenko B.B., Martishin I.D., Fadeev A.S. Analysis of existing methods to reduce the dimensionality of input data. T-Comm. 2022; 16(1):30-37. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.36724/2072-8735-2022-16-1-30-37
17. Alsova O.K., Stubarev I.M. Heterogeneous ensemble algorithm for classification of different types of data. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2017; 19(6):118-123. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=34964637 (accessed 20.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
18. Kiselev A.S. On the Expansion of Legal Regulation in the Field of Artifi cial Intelligence: Deepfake as a Threat to National Security. Bulletin of Moscow Region State University. Series: Jurisprudence. 2021; (3):54-64. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.18384/2310-6794-2021-3-54-64–
19. Chen S., Yao T., Chen Y., Ding S., Li J., Ji R. Local Relation Learning for Face Forgery Detection. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2021; 35(2):1081-1088. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16193
20. Tolosana R., Vera-Rodriguez R., Fierrez J., Morales A., Ortega-Garcia J. DeepFakes and Beyond: A Survey of Face Manipulation and Fake Detection. Information Fusion. 2020; 64:131-148. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2020.06.014
21. Bonettini N., Cannas E.D., Mandelli S., Bondi L., Bestagini P., Tubaro S. Video Face Manipulation Detection Through Ensemble of CNNs. 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE Computer Society; 2021. p. 5012-5019. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412711
22. Chai L., Bau D., Lim S.N., Isola P. What Makes Fake Images Detectable? Understanding Properties that Generalize. In: Vedaldi A., Bischof H., Brox T., Frahm J.M. (eds.) Computer Vision – ECCV 2020. ECCV 2020. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12371. Springer, Cham; 2020. p. 103-120. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58574-7_7
23. Klyueva A.A., Belov D.A. Current legal research of deepfake technologies and new challenges for the Russian legal system. Voprosy rossijskoj justicii. 2021; (14):601-609. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46458856 (accessed 20.06.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
24. Svirsh A.O., Oleinikova P.A. Razvitie tehnologii deepfake [Development of deepfake technology]. Modern Science. 2021; (12-4):309-320. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47460071 (accessed 20.06.2022). (In Russ.)
25. Nechai A.A. Use of Innovative Methods and Modern Technologies for Advanced Training in Cybersecurity. Azimut nauchnyh issledovanij: pedagogika i psihologija = Azimuth of Scientific Research: Pedagogy and Psychology. 2020; 9(3):193-196. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.26140/anip-2020-0903-0043
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
