Розробка методології синтезу інтелектуальної системи управління національною безпекою
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.274258Ключові слова:
система національної безпеки, гібридні загрози, інтелектуальні методи управління, прийняття управлінських рішеньАнотація
Внаслідок російської агресії проти України деякі засадничі тези щодо характеру гібридних воєнних дій потребуватимуть уточнення та навіть перегляду. Насамперед це стосується поширеного уявлення про асиметричний характер гібридних загроз як таких, що застосовуються слабшим противником проти сторони з відчутно більшим військовим, технологічним, людським потенціалом, в основному недержавними акторами проти національних держав. Це в свою чергу потребує використання сучасного та апробованого математичного апарату, що здатний за короткий проміжок часу провести обробку великого масиву різнотипних даних з заданою достовірністю прийняття управлінських рішень. Об’єктом дослідження є система стратегічного управління національною безпекою. Предмет дослідження – методологія синтезу інтелектуальної системи стратегічного управління національною безпекою. В дослідженні проведено розробку методології синтезу інтелектуальної системи управління національною безпекою. Новизна дослідження: врахування оперативності при обранні того чи іншого методу при дослідженні стану системи національної безпеки; розрахунку достовірності при обранні того чи іншого методу при дослідженні стану системи національної безпеки. Також елементом новизни є врахування оперативності прийнятих рішень щодо дослідження стану системи національної безпеки при вборі одного або іншого методу дослідження; адаптація до нових викликів і загроз національній безпеці. Наступним елементом новизни є обґрунтованість управлінських рішень при управлінні системою національної безпеки; врахування різних вихідних даних, що є різні за походженням та одиницями виміру; проведення аналізу великих масивів даних.
Зазначену методологію доцільно реалізувати в алгоритмічному та програмному забезпеченні при дослідженні стану системи національної безпеки.
Спонсор дослідження
- Presentation of research in the form of publication through financial support in the form of a grant from SUES (Support to Ukrainian Editorial Staff).
Посилання
- Shishatckii, A. V., Bashkirov, O. M., Kostina, O. M. (2015). Rozvitok іntegrovanikh sistem zv’iazku ta peredachі danikh dlia potreb Zbroinikh Sil. Ozbroennia ta vіiskova tekhnіka, 1 (5), 35–40.
- Timchuk, S. (2017). Methods of Complex Data Processing from Technical Means of Monitoring. Path of Science, 3 (3), 4.1–4.9. doi: http://doi.org/10.22178/pos.20-4
- Sokolov, K. O., Hudyma, O. P., Tkachenko, V. A., Shyiatyi, O. B. (2015). Main directions of creation of IT infrastructure of the Ministry of Defense of Ukraine. Zbirnyk naukovykh prats Tsentru voienno-stratehichnykh doslidzhen, 3 (6), 26–30.
- Shevchenko, D. G. (2020). The set of indicators of the cyber security system in information and telecommunication networks of the armed forces of Ukraine. Suchasnі іnformatcіinі tekhnologіi u sferі bezpeki ta oboroni, 38 (2), 57‒62. doi: https://doi.org/10.33099/2311-7249/2020-38-2-57-62
- Makarenko, S. I. (2017). Perspektivy i problemnye voprosy razvitiia setei sviazi spetcialnogo naznacheniia. Sistemy upravleniia, sviazi i bezopasnosti, 2, 18–68. Available at: http://sccs.intelgr.com/archive/2017-02/02-Makarenko.pdf
- Zuiev, P., Zhyvotovskyi, R., Zvieriev, O., Hatsenko, S., Kuprii, V., Nakonechnyi, O. (2020). Development of complex methodology of processing heterogeneous data in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (106)), 14‒23. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.208554
- Brownlee, J. (2011). Clever algorithms: nature-inspired programming recipes. LuLu, 441.
- Gorokhovatsky, V., Stiahlyk, N., Tsarevska, V. (2021). Combination method of accelerated metric data search in image classification problems. Advanced Information Systems, 5 (3), 5–12. doi: http://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.3.01
- Meleshko, Y., Drieiev, O., Drieieva, H. (2020). Method of identification bot profiles based on neural networks in recommendation systems. Advanced Information Systems, 4 (2), 24–28. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.05
- Rybak, V. A., Shokr, A. (2016). Analysis and comparison of existing decision support technology. System analysis and applied information science, 3, 12–18.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Qasim Abbood Mahdi, Andrii Shyshatskyi, Halyna Andriishena, Larisa Degtyareva, Nadiia Protas, Yuliia Vakulenko, Elena Odarushchenko, Anna Lyashenko, Oksana Havryliuk, Bohdan Kovalchuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
