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.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

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: 623

Поделиться

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