Розробка алгоритму відслідковування несанкціонованих дій користувачів у корпоративній інформаційній системі
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
В даній статті розглянуто поняття та основні форми несанкціонованих дій, проаналізовано механізми їх запобігання. За для забезпечення безпеки корпоративної інформаційної системи розроблено загальний алгоритм відслідковування несанкціонованих дій користувачів.
This article examines the concept and main forms of unauthorized actions, analyzes the mechanisms of their prevention. In order to ensure the security of the corporate information system, a general algorithm for tracking unauthorized user actions has been developed.
This article examines the concept and main forms of unauthorized actions, analyzes the mechanisms of their prevention. In order to ensure the security of the corporate information system, a general algorithm for tracking unauthorized user actions has been developed.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Гладка В. Розробка алгоритму відслідковування несанкціонованих дій користувачів у корпоративній інформаційній системі [Електронний ресурс] / В. Гладка, О. В. Салієва
// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/18105.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Wimpelmann C. Detecting and Responding to Unauthorized Access [Електронний ресурс] / Christian Wimpelmann. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.code42.com/blog/detecting-andresponding-to-unauthorized-access/.
- rown, C. Anomaly Detection Techniques for User Behavior Analysis in Corporate Networks / Brown, C, Williams, E., 2020. – 52 с.
- Yagiz Kaymak. Tracking User Application Activity by using Machine Learning Techniques on Network Traffic [Електронний ресурс] / Yagiz Kaymak, Roberto Rojas-Cessa. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/publication/331953548_Tracking_User_Application_Activity_by_using_ Machine_Learning_Techniques_on_Network_Traffic.
- Cypress Data Defense. How to Protect Your Data from Unauthorized Access [Електронний ресурс] / Cypress Data Defense. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://www.cypressdatadefense.com/blog/unauthorized-data-access/.