О САМООБУЧАЮЩИХСЯ МАШИННЫХ СИСТЕМАХ В ПРОЦЕССЕ АВТОРИЗАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ БАНКОМАТОВ

Авторы

  • М.В. Бирюков Белгородский университет кооперации, экономики и права
  • Н.А. Климова Белгородский университет кооперации, экономики и права
  • Т.В. Гостищева Белгородский университет кооперации, экономики и права

DOI:

https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-354-361

Ключевые слова:

информационная безопасность, банковские карты, искусственный интеллект, платёжные системы, авторизация, самообучающиеся машины

Аннотация

Целью данной статьи является дополнение комплекса мер безопасности, направленных на предотвращение мошеннических действий в процессе авторизации клиентов банкоматов и платежных терминалов. Необходимость исследования проблемы безопасности банкоматов в процессе авторизации клиентов обусловлена тем, что процент мошенничеств и хищений средств банкоматов не снижается, и на каждое средство повышения безопасности появляются меры противодействия мошенников. В связи с тем, что временной интервал между появлением нового мошеннического алгоритма и появлением средства противодействия ему все еще высок, мы видим необходимость создания и внедрения самообучающихся машинных алгоритмов в процессе авторизации клиентов банкоматов. В работе предложен алгоритм создания программного обеспечения онлайн-мониторинга авторизации клиентов на базе искусственного интеллекта. В ходе исследования использовались общенаучные методы (наблюдение, сравнение); экономико-статистические методы обработки данных (группировка, сравнение, анализ воздействия на бизнес (BIA)), анализ причин и следствий, техническое обслуживание, направленное на обеспечение надежности. Результатом исследования является алгоритм создания ПО, анализирующего легитимность авторизации клиентов банкоматов, обоснование целесообразности его применения.

Биографии авторов

М.В. Бирюков, Белгородский университет кооперации, экономики и права

старший преподаватель кафедры организации и технологии защиты
информации Белгородского университета кооперации, экономики и
права

Н.А. Климова, Белгородский университет кооперации, экономики и права

старший преподаватель кафедры организации и технологии защиты
информации Белгородского университета кооперации, экономики и
права

Т.В. Гостищева, Белгородский университет кооперации, экономики и права

старший преподаватель кафедры организации и технологии защиты
информации Белгородского университета кооперации, экономики и
права

Библиографические ссылки

Акулич И.Л. 2011. Математическое программирование в примерах и задачах: учебное пособие. СПб., Издательство «Лань», 352.

Асадуллаев Р.Г., Ломакин В.В., Белоконь Ю.Ю., Зайцева Т.В., Резниченко О.С. 2017. Модели и средства поддержки принятия решений в системах переподготовки кадров предприятия Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. 23 (272), вып. 44: 148–158.

Бегунов Н.А., Клебанов Б.И., Рапопорт И.А. 2010. Объединение подходов интеллектуального анализа данных и имитационного моделирования для прогнозирования доходов бюджета. Автоматизация и современные технологии, 12: 37–40.

Вахитов А.Р., Силич В.А. 2010. Использование нечеткого логического вывода для интеллектуального анализа данных. Известия Томского политехнического университета, 317 (5): 171–174.

Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. 2016. Инженерия знаний. Модели и методы. М., Издательство «Лань», 324.

Гладких Н.А. 2010. Оптимизация систем электронного документооборота на основе интеллектуального анализа данных. В мире научных открытий, 4 (11): 122–123.

Дюк В.А., Флегонтов А.В., Фомина И.К. 2011. Применение технологий интеллектуального анализа данных в естественнонаучных, технических и гуманитарных областях. Известия российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена, 138: 77.

Егоров И.А., Маторин С.И., Жихарев А.Г. 2018. Системно-объектное имитационное моделирование химических загрязнений подземных вод в горнопромышленном кластере. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика, 45 (3): 510–523.

Ефимов С.Н., Якимов Л.С. 2009. Применение технологии нейронных сетей для интеллектуального анализа данных. Сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. 2 (2): 64–70.

Жихарев А.Г., Болгова Е.В., Гурьянова И.В., Маматова О.П. 2014. О перспективах развития системно-объектного метода представления организационных знаний. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика, 1 (172): 110–114.

Жихарев А.Г., Корчагина К.В., Бузов П.А., Акулов Ю.В., Жихарева М.С. 2016. Об имитационном моделировании производственно-технологических систем. Сетевой журнал «Научный результат», серия «Информационные технологии», 3 (3): 25–31.

Жихарев А.Г., Маторин С.И. 2014. Системно-объектное моделирование технологических процессов. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика, 21 (192): 137–142.

Жихарев А.Г., Маторин С.И., Зайцева Н.О. 2015. Системно-объектное имитационное моделирование транспортных и технологических процессов. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика,7 (204): 159–170.

Жихарев А.Г., Маторин С.И., Зайцева Н.О. 2015. Системно-объектный инструментарий для имитационного моделирования технологических процессов и транспортных потоков. Искусственный интеллект и принятие решений, 4: 95–103.

Жихарев А.Г., Маторин С.И., Маматов Е.М., Смородина Н.Н. 2013. О системно-объектном методе представления организационных знаний. Научные ведомости БелГУ. Сер. Информатика, 8 (151): 137–146.


Просмотров аннотации: 256

Опубликован

2020-08-03

Как цитировать

Бирюков, М., Климова, Н., & Гостищева, Т. (2020). О САМООБУЧАЮЩИХСЯ МАШИННЫХ СИСТЕМАХ В ПРОЦЕССЕ АВТОРИЗАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ БАНКОМАТОВ. Экономика. Информатика, 47(2), 354-361. https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-354-361

Выпуск

Раздел

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ