Управление корпоративными данными промышленного предприятия с применением искусственного интеллекта и больших данных
DOI:
https://doi.org/10.25806/mevriz-405Ключевые слова:
управление корпоративными данными, большие данные, искусственный интеллект, устойчивое развитие, промышленные предприятия, менеджмент в РоссииАннотация
В статье критически проанализирована существующая модель управления корпоративными данными промышленного предприятия, в качестве недостатков которой обоснованы значительное влияние «человеческого фактора» и открытость системы управления корпоративными данными, препятствующие обеспечению кибербезопасности данной системы. В качестве перспективного решения проблемы совершенствования модели управления корпоративными данными промышленного предприятия предложено внедрение в неё искусственного интеллекта и больших данных. Разработана усовершенствованная модель управления корпоративными данными промышленного предприятия. В качестве технологий управления данными промышленного предприятия выступают искусственный интеллект, большие данные и блокчейн. Авторская модель позволит гарантировать кибербезопасность отечественных промышленных предприятий, а также поддержит промышленный рост экономики, укрепит технологический суверенитет и санкционную устойчивость России.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=9628
Библиографические ссылки
4. – С. 39–47.
2. Королёв В.И. Развитие менеджмента в условиях его цифровой трансформации / В.И. Королёв, Е.В. Дикуль // Менеджмент в России и за рубежом. – 2024. – №
2. – С. 41–47.
3. Морозова И.А. ESG-менеджмент устойчивого развития бизнеса в контексте цифровой трансформации экономики России / И.А. Морозова, А.И. Сметанина, А.С. Сметанин // Journal of Applied Economic Research. – 2023. – № 22 (2). – С. 425–449 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.2.018
4. Саттарова А.Т. Корпоративная информационная система в системе корпоративного управления / А.Т. Саттарова // Научный аспект. – 2023. – № 3 (2). – С. 296–298.
5. Пашковский Д.А. Управление рисками устойчивого развития как фактор повышения эффективности корпоративного управления / Д.А. Пашковский // Известия С.-Петерб. гос. экон. ун-та. – 2023. – № 3-1 (141). – С. 122–128.
6. Khan M.A. Application of Machine Learning Algorithms for Sustainable Business Management Based on Macro-Economic Data: Supervised Learning Techniques Approach / M.A. Khan, K. Abbas, M.M. Su’ud, A.A. Salameh, M.M. Alam, N. Aman, M. Meehreen, A. Jan, N.A.A.B.N. Hashim, R.C. Aziz // Sustainability (Switzerland). – 2022. – № 14 (16). – S. 9964 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.3390/su14169964
7. Леонтьев С.М. Кибербезопасность в эпоху распределённых систем: защита данных и информации в условиях облачных технологий и интернета вещей / С.М. Леонтьев // Вестник магистратуры. – 2023. – № 8 (143). – С. 60–61.
8. Aliyeva M.L.K. A review of big data management, benefits and challenges / M.L.K. Aliyeva, R.R.K. Misirli // Journal of Monetary Economics and Management. – 2023. – № 1. – S. 8–14 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.47576/2782-4586_2023_1_8
9. Сидорова М.Е. Разведка по открытым источникам данных и её применение для решения задач кибербезопасности / М.Е. Сидорова, А.Р. Кузьмин // Вестник Рос. нового ун-та. Сер.: Сложные системы: модели, анализ и управление. – 2023. – № 1. – С. 61–74 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.18137/RNU.V9187.23.01.P.61
10. Chung M.-H.M. Enhancing cybersecurity situation awareness through visualization: A USB data exfiltration case study / M.-H.M. Chung, Y.A. Yang, L. Wang, C. Cento, K. Jerath, P. Taank, A. Raman, J.H. Chan, M.H. Chignell // Heliyon. – 2023. – No. 9 (1). – S. e13025 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13025
11. Восс У.Г. Трансграничные потоки данных, общий регламент защиты персональных данных и управление данными / У.Г. Восс // Вестник междунар. орг-ций: образование, наука, новая экономика. – 2022. – № 17 (1). – С. 56–95 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.17323/1996-7845-2022-01-03
12. Dotsenko S. Integrated Information Model of an enterprise and Cybersecurity Management System: From data to Activity / S. Dotsenko, O. Illiashenko, V. Kharchenko, O. Morozova // International Journal of Cyber Warfare and Terrorism. – 2022. – No. 12 (2) [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.4018/IJCWT.305860
13. Зонова Н.О. Автоматизация процесса управления профессиональными рисками с учётом влияния человеческого фактора / Н.О. Зонова // Вестник Науч. центра ВостНИИ по пром. и экол. безопасности. – 2023. – № 1. – С. 86–96 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.25558/VOSTNII.2023.46.61.013
14. Маткаримов Ш.А. Роль человеческого фактора при управлении современными устройствами / Ш.А. Маткаримов // Universum: технические науки. – 2023. – № 6-1 (111). – С. 27–28 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.32743/UniTech.2023.111.6.15591
15. Киселев И.В. Кибербезопасность компании: сравнительный анализ отечественных систем управления событиями и информацией о безопасности (SIEM) / И.В. Киселев, К.А. Рубан // Корпоративная экономика. – 2022. – № 4 (32). – С. 34–39.
16. Lam W.M.W. Regulating Data Privacy and Cybersecurity / W.M.W. Lam, J. Seifert // Journal of Industrial Economics. – 2023. – No. 71 (1). – S. 143–175 [Электронный ресурс]. URL: doi.org/10.1111/joie.12316
