10.14489/vkit.2023.08.рр.052-057

DOI: 10.14489/vkit.2023.08.рр.052-057

Квасильчук В. И.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СПЕЦИАЛИСТА ПО ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
(c. 52-57)

Аннотация. Исследуется проблема обеспечения кадрового потенциала в области информационной безопасности в Российской Федерации. На начальном этапе обучения невозможно предсказать оптимальный выбор будущего направления деятельности выпускников высших учебных заведений. Для прогнозирования успешности профессиональной деятельности специалиста по информационной безопасности предлагается использовать методы интеллектуального анализа данных, машинного обучения и алгоритмов на основе искусственных нейронных сетей. Для успешного применения методов интеллектуального анализа данных следует учитывать несколько факторов: набор данных должен быть достаточно большим; данные должны быть структурированы и анализируемы, чтобы извлечь наиболее важную информацию; методы анализа данных должны быть адекватными и точными, чтобы определить предназначение выпускника с наивысшей точностью. С учетом этого предложен способ формирования исходного набора данных и его подготовки статистическими методами. Результаты данной работы могут быть полезны для высших учебных заведений, специалистов в области информационной безопасности, руководителей отделов кадров, которые заинтересованы в оптимизации процесса подбора квалифицированных сотрудников.

Ключевые слова: информационная безопасность; кадровый потенциал; специалисты по защите информации; машинное обучение; интеллектуальный анализ данных; набор данных.

Kvasilchuk V. I.
PREPARATION OF DATA BY STATISTICAL METHODS FOR FORECASTING THE SUCCESS OF THE PROFESSIONAL ACTIVITY OF AN INFORMATION SECURITY SPECIALIST
(рр. 52-57)

Abstract. An urgent problem in the field of information security – the provision of human resources in the field of information security in the Russian Federation is presented. One of the factors influencing this is the lack of the possibility of determining at the initial stage the optimal choice of the future direction of activity of graduates of higher educational institutions with specialization in this field. To solve this problem, it is proposed to use methods of data mining, machine learning and algorithms based on artificial neural networks. For the successful application of data mining methods, several factors should be taken into account: the data set must be large enough. Secondly; the data must be structured and analyzed to extract the most important information; the data analysis methods must be adequate and accurate in order to determine the purpose of the graduate with the highest accuracy. Taking into account these factors, the article suggests a way to form the initial data set and prepare it using statistical methods to predict the success of the professional activity of an information security specialist. The results of this work can be useful for higher educational institutions, specialists in the field of information security, heads of personnel departments who are interested in optimizing the process of selecting qualified employees in this field.

Keywords: Information security; Human resources; Information security specialists; Machine learning; Data mining; Data set.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

В. И. Квасильчук (Краснодарское высшее военное орденов Жукова и Октябрьской Революции Kраснознаменное училище имени генерала армии С. М. Штеменко, Краснодар, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

V. I. Kvasilchuk (Krasnodar Higher Military awarded by the Order of Zhukov and by the Orders the October Revolution and the Red Banner School named after the General of the Army S. M. Shtemenko, Krasnodar, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Помельникова Е. А. Формирование готовности будущих специалистов информационной безопасности к успешной профессиональной деятельности: дис. … канд. пед. наук: 13.00.08 / Помельникова Елена Александровна. Самара, 2021. 200 с.
2. Практическая статистика для специалистов Data Science: Пер. с англ. / П. Брюс, Э. Брюс. СПб.: БХВ-Петербург, 2020. 304 с.
3. Unnikrishnan A., Jacob K. P. Development of Hierarchical Clustering Techniques for Gridded Data from Mixed Data Sequences. India: Cochin University of Science and Technology, 2013. 176 p.
4. Наглядная статистика. Используем R! / А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников и др. М.: ДМК Пресс, 2014 г. 296 с.
5. Мастицкий С. Э., Шитиков В. К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R [Электронная книга]. URL: https://ranalytics.github.io/ tsa-with-r/ [дата обращения: 22.07.2023].
6. Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных: Пер. с англ. СПб.: Диалектика, 2018. 592 с.

Eng

1. Pomel'nikova E. A. (2021). Formation of readiness of future information security specialists for successful professional activity. Samara. [in Russian language]
2. Bryus P., Bryus E. (2020). Practical statistics for Data Scientists Data Science. Saint Petersburg: BHV-Peterburg. [in Russian language]
3. Unnikrishnan A., Jacob K. P. (2013). Development of Hierarchical Clustering Techniques for Gridded Data from Mixed Data Sequences. India: Cochin University of Science and Technology.
4. Shipunov A. B., Baldin E. M., Volkova P. A., Korobeynikov A. I. et al. (2014). Visual statistics. Use R! Moscow: DMK Press. [in Russian language]
5. Mastitskiy S. E., Shitikov V. K. Statistical analysis and data visualization with R. Available at: https://ranalytics.github.io/tsa-with-r/ [Accessed: 22.07.2023]. [in Russian language]
6. R language in data science tasks: import, preparation, processing, visualization and data modeling. (2018). Saint Petersburg: Dialektika. [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2023.08.рр.052-057

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2023.08.рр.052-057

and fill out the form