2026 №4 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://voenvestnik.ru/36es426.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 143.4 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Бянкина Е.Е., Матафонова А.Н. Применение методов машинного обучения для обеспечения безопасности интеллектуальной собственности и прогнозирования ее утечек // Экономика и безопасность. — 2026 №4. — URL: https://voenvestnik.ru/PDF/36ES426.pdf

Применение методов машинного обучения для обеспечения безопасности интеллектуальной собственности и прогнозирования ее утечек

Бянкина Е.Е.
cтудент
ФГБОУ ВО «Тихоокеанский государственный университет»
г. Хабаровск, Россия
Матафонова А.Н.
ст. преподаватель
ФГБОУ ВО «Тихоокеанский государственный университет»
г. Хабаровск, Россия

Аннотация. В статье рассматриваются возможности применения методов машинного обучения для обеспечения безопасности интеллектуальной собственности и прогнозирования ее утечек в корпоративных информационных системах. Анализируются основные причины возникновения внутренних угроз, особенности поведения инсайдеров и современные подходы к выявлению аномальной активности пользователей. Рассматриваются алгоритмы классификации и обнаружения аномалий, используемые для анализа действий сотрудников и оценки вероятности инцидентов информационной безопасности. Особое внимание уделяется интеграции технологий машинного обучения с системами DLP и UEBA. Показаны преимущества интеллектуального анализа данных для повышения уровня защиты конфиденциальной информации, а также существующие ограничения, связанные с качеством данных, ложными срабатываниями и необходимостью постоянного обновления моделей.
Ключевые слова: машинное обучение, интеллектуальная собственность, утечка данных, инсайдерская угроза, информационная безопасность, анализ поведения пользователей, обнаружение аномалий, прогнозирование, DLP, UEBA.

Скачать