CC BY
9Решетневскуе чтения. 2013
Библиографические ссылки
1. David L. Managing the human factor in information security how to win over staff and influence business managers. West Sussex, Англия : John Wiley & Sons Ltd., 2009. 400 c.
2. Козырев Г. И. Основы социологии и политологии : учебник. М. : Форум : Инфра-М, 2007. 240 с.
References
1. David L. Managing the human factor in information security how to win over staff and influence business managers. West Sussex, England : John Wiley & Sons Ltd., 2009. 400 p.
2. Kozyrev G. I. Oshovy sociologii I politologii: ychebnik. Moscow: ID «Forum» : Infra-M, 2007. 240 p.
© Пятков А. Г., Золотарев В. В., 2013
УДК 004.056
О РАЗРАБОТКЕ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ИНТЕРНЕТ-КОНТЕНТА ДЛЯ ОЦЕНКИ РЕПУТАЦИИ БИЗНЕСА
И. С. Силина
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Россия, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 Е-mail: Ilonasilina89@mail.ru
Рассматривается влияние интернет-среды на позицию компании на рынке, а также важность проведения мониторинга и анализа информации в Интернете.
Ключевые слова: репутация компании, мониторинг информации, интеллектуальный анализ.
THE DEVELOPMENT OF ADAPTIVE INTERNET-CONTENT ANALYSIS SYSTEM FOR ASSESSMENT OF BUSINESS REPUTATION
I. S. Silina
Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660014, Russia. Е-mail: Ilonasilina89@mail.ru
The impact of Internet environment on the company's position in the market is shown, and the importance of monitoring and analysis of information on the Internet is revealed.
Keywords: reputation of the company, monitoring of Information, intellectual analysis.
В современном мире все больше сведений о юридических лицах появляется в сети Интернет. Какую бы деятельность ни вела компания, информация об этой деятельности рано или поздно попадает во Всемирную сеть. Информация о компании в открытом доступе вызывает интерес у клиентов, конкурентов рассматриваемой фирмы, ее партнеров, а также других лиц или структур [1]. Разные справочные ресурсы, независимые порталы, на страницах которых клиенты, конкуренты, бывшие недовольные сотрудники имеют возможность оставлять отзывы самого разнообразного содержания, различные блоги, форумы, сайты, сервисы типа «вКонтакте», «Твиттер» и др. являются мощным и практически неуправляемым механизмом формирования контента, влияющим на репутацию компании.
Репутация - ценный материальный актив, который накапливается годами, но может быть разрушен в одночасье. Хорошая репутация делает компанию более привлекательной для инвесторов, обеспечивает более сильные позиции при выходе на новые рынки и поддержку широких слоев населения. Клиенты поддер-
живают более стабильные отношения с фирмами, обладающими хорошей репутацией. Лучшие специалисты стремятся работать в компаниях с хорошей репутацией. То есть репутация - это значительное конкурентное преимущество. Да и просто компанию с хорошей репутацией труднее «подавить» на рынке.
Отсутствие реакции на комментарии пользователей, игнорирование информационных запросов своей аудитории, отсутствие адресности в размещаемом контенте и т. д., безусловно, отрицательно сказывается на репутации в интернет-среде.
Благодаря современным технологиям любой человек или организация может без особого труда, практически мгновенно и бесплатно создавать и распространять контент. Этот факт оказывает значительное влияние как на саму коммуникацию, так и на область ее исследований. С каждым днем появляется все больше разнообразных методов и методик исследования интернет-среды нового поколения, инструментов и сервисов интеллектуального анализа и обработки данных, веб-аналитики, ряд компаний разрабатывают собственные уникальные методики анализа социаль-
Методы и средства защиты информации
ных медиа, и, в частности, все более актуализируется проблема измерения репутации в социальных медиа.
Вследствие чего возникают задачи сбора актуальной информации во Всемирной сети о какой-либо компании, ее анализе и принятии на этой основе выводов по репутации компании [2].
Своевременный автоматизированный мониторинг информации позволяет оперативно обнаруживать источники распространения информации и, при необходимости, ее блокировать. Также с помощью мониторинга происходит отслеживание неправомерного распространения корпоративной информации, а также быстрое обнаружение фактов ненадлежащего поведения сотрудников в Интернете.
В настоящее время существует множество поисковых программ в сети Интернет, способных по запросу аналитика выдавать достаточно большие массивы данных по интересующей аналитика организации или фирме. Однако найденную информацию нужно еще и проанализировать, отсеять лишнее, выбрать наиболее значимое. При увеличении объема найденной информации сделать эту работу человеку за достаточно короткий срок и качественно становится сложнее. Таким образом, возникают актуальные задачи по автоматизации процессов анализа контентной информации с целью поиска взаимосвязей между массивами информации, ее источников и уровня доброжелательности.
На сегодняшний день существуют коммерческие разработки, направленные на оценку репутации бизнеса. Однако подобных продуктов в России совсем немного, можно сказать, единицы. И строятся они на применении методов лингвистического анализа, т. е. ищется источник, оценивается его контентная составляющая и делается вывод о наличии негативной либо позитивной информации.
Применение подобных систем не позволяет найти взаимосвязь между источниками информации, так как
выводы делаются на простом превышении «пороговых» значений. Между тем, источник на самом деле может быть один - просто он «размножает» свои «высказывания» в социальных сетях, на нескольких сайтах, в различных блогах и т. д., а система оценки рассматривает каждый источник по отдельности. Применение интеллектуальных методов поиска, распознавания и оценки позволит избежать данной проблемы, так как на найденных ресурсах текст не просто распознается и оценивается уровень позитива или негатива в написанных предложениях, но и ищутся взаимосвязи между источниками, пересечение их на других ресурсах и т. д.
Для построения подобных систем необходимо не только провести анализ возможных источников информации, но и выбрать адаптивный метод поиска сетевых ресурсов, так как от эффективности поискового алгоритма будет зависеть и качество получаемой для анализа информации. На данный момент ведутся разработки в области построения поискового алгоритма с последующим включением его в систему анализа контентной информации.
Библиографические ссылки
1. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Основы системного анализа (framework for system analysis). Томск, 2001.
2. Randall F., Farmer B. Glass Web reputation systems. USA, 2010. 316 p.
References
1. Peregudov F. I. Tarasenko F. P. Osnovy systemnogo analiza (framework for system analysis). Tomsk, 2001.
2. Randall F. Farmer, B. Glass, Web reputation systems. USA, 2010. 316 p.
© Силина И. С., 2013
УДК 004.056
О ВЫБОРЕ ФУНКЦИИ РАССТОЯНИЯ В ЗАДАЧЕ ПРЕЦЕДЕНТНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИНЦИДЕНТОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ*
М. М. Соколов
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Россия, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 E-mail: info@mail.sibsau.ru
Исследуется влияние функций нахождения расстояния и использование весовых коэффициентов на эффективность работы системы прецедентного обнаружения инцидентов информационной безопасности. Для оценки эффективности функций нахождения расстояния используется статистический анализ, основанный на сопоставлении результатов прецедентного обнаружения с использованием различных функций нахождения расстояния. С помощью регрессионного анализа выведены весовые коэффициенты, улучшающие точность определения расстояния между прецедентами информационной безопасности.
Ключевые слова: инцидент, прецедент, функция нахождения расстояния.
*Работа поддержана грантом Президента молодым кандидатам наук, договор № 14.124.13.473-МК от 04.02.2013.
