Архив статей журнала
Обеспечение информационной безопасности органов государственной власти требует применение специализированных инструментов, учитывающих существование разных источников информационных угроз, их постоянное изменение, а также проблемы интеграции оценок вероятности их реализации и степени возможного ущерба. Данное исследование направлено на разработку методики анализа угроз информационной безопасности органов государственной власти с помощью нейронных сетей. В исследовании использованы методы машинного обучения, нейросетевого анализа и систематизации. Для достижения задач исследования авторами была адаптирована архитектура MLP, проведена работа по настройкегиперпараметров нейронной сети. Обучение нейронной сети было реализовано на языке программирования Python. Эффективность работы нейронной сети в решении поставленной задачи оценивалась метриками accuracy, precision, recall, f1. Результатами исследования стали: разработка способа формирования набора данных, включающего оценки угроз информационной безопасности органов государственной власти различных видов и источников происхождения, оценка эффективности работы нейронной сети по решению задач классификации органов государственной власти, интерпретация результатов нейросетевого анализа о степени устойчивости органов государственной власти угрозам информационной безопасности.