Елена Константиновна Баранова — доцент кафедры информационной безопасности факультета информационных технологий и анализа больших данных
Москва
Elena K. Baranova — Assoc. Prof., Department of Information Security, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis
Moscow
Егор Сергеевич Крючков — магистрант кафедры информационной безопасности факультета информационных технологий и анализа больших данных
Москва
Egor S. Kriuchkov — Master’s Student, Department of Information Security, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis
Moscow
В статье исследуется применение искусственных нейронных сетей в задачах управления рисками информационной безопасности систем электронного документооборота. Рассмотрены предпосылки перехода от традиционных средств защиты, основанных преимущественно на сигнатурных правилах и экспертных регламентах, к адаптивным моделям анализа событий безопасности. Особое внимание уделено специфике электронного документооборота как цифровой среды, в которой одновременно циркулируют юридически значимые документы, персональные данные, служебная переписка и технологические журналы. Показано, что рост объемов электронных документов, распределенность организационных процессов и усложнение сетевой инфраструктуры требуют пересмотра подходов к мониторингу и ранжированию угроз. В качестве перспективного направления предложена концепция нейросетевого риск-ориентированного контура, включающего сенсорный слой сбора событий, модуль интеллектуальной корреляции TrafficLLM и механизм непрерывного дообучения на основе параметрически эффективной адаптации EA-PEFT. Такая архитектура позволяет учитывать дрейф данных, выявлять нетиповые сценарии пользовательского и сетевого поведения, а также формировать оценку риска без существенного увеличения нагрузки на эксплуатационный персонал. Научная новизна работы заключается в представлении целостной модели применения нейросетевых технологий к управлению рисками информационной безопасности СЭД: от классификации организационных, административных, субъективных и технологических рисков до описания интеграции модели в инфраструктуру электронного документооборота. Практическая значимость состоит в возможности использования предложенного подхода в организациях с распределенной структурой, интенсивным обменом юридически значимыми электронными документами и повышенными требованиями к непрерывности бизнес-процессов.
The article examines the use of artificial neural networks for managing information security risks in electronic document management systems. The paper considers the transition from traditional protection tools based mainly on signature rules and expert procedures to adaptive models for security event analysis. Particular attention is paid to the specifics of electronic document management as a digital environment that simultaneously processes legally significant documents, personal data, business correspondence and technological logs. The study shows that the rapid growth of electronic document flows, the distributed nature of organizational processes and the increasing complexity of network infrastructure require a revision of approaches to monitoring and prioritizing threats. As a promising solution, the article proposes a neural network-based risk-oriented security framework that includes a sensor layer for event collection, an intelligent TrafficLLM correlation module and a continuous retraining mechanism based on EA-PEFT parameter-efficient adaptation. This architecture makes it possible to take data drift into account, detect non-standard patterns of user and network behavior, and generate risk assessments without significantly increasing the operational workload. The scientific novelty of the study lies in the development of an integrated model for applying neural network technologies to EDMS information security risk management: from the classification of organizational, administrative, subjective and technological risks to the description of model integration into electronic document management infrastructure. The practical significance consists in the possibility of applying the proposed approach in organizations with distributed structures, intensive circulation of legally significant electronic documents and strict requirements for business process continuity.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.