Разработка автоматизированной системы учёта инцидентов

Дипломная работа 38.03.05 Цифровая экономика: «Разработка автоматизированной системы учёта инцидентов»

→ Бесплатная консультация по вашей теме: Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru, Telegram: @Diplomit

Актуальность темы дипломной работы

Актуальность темы обусловлена ростом количества инцидентов в различных сферах деятельности и необходимостью их эффективного учета и анализа. Согласно данным Национального центра кибербезопасности, в 2023 году количество зарегистрированных инцидентов в России выросло на 47% по сравнению с 2021 годом, достигнув 1,2 млн случаев. При этом 63% организаций сталкиваются с проблемами неэффективного учета инцидентов, что приводит к увеличению времени реагирования и снижению качества анализа причин произошедших событий.

Современные организации нуждаются в интеллектуальных системах, способных автоматизировать процесс учета инцидентов, классифицировать их по типам и приоритетам, а также выявлять закономерности для предотвращения повторных случаев. Разработка автоматизированной системы учета инцидентов позволит повысить оперативность реагирования, снизить риски и увеличить уровень безопасности. Внедрение таких систем соответствует требованиям национальной стратегии кибербезопасности и стандартам ISO/IEC 27001, что делает тему особенно актуальной для российского рынка Написание ВКР по методичке Московский университет имени С. Ю. Витте (МУИВ).

Цель и задачи исследования

Цель исследования: Разработка концепции и архитектуры автоматизированной системы учета инцидентов с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать существующие решения в области учета инцидентов и выявить их недостатки
• Определить ключевые параметры инцидентов и этапы процесса их обработки
• Разработать модель данных для хранения информации об инцидентах, их классификации и обработке
• Создать алгоритмы классификации инцидентов и прогнозирования их повторного возникновения
• Разработать прототип системы и провести его тестирование на реальных данных

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процесс учета и обработки инцидентов в организации.

Предмет исследования: Методы и алгоритмы автоматизированного учета инцидентов с использованием современных технологий анализа данных и машинного обучения.

Примерный план (Содержание) работы

Структура дипломной работы будет включать следующие главы:

• Введение: Обоснование актуальности, формулировка цели и задач, определение объекта и предмета исследования
• Глава 1. Теоретические основы учета инцидентов: Анализ современных подходов к классификации и обработке инцидентов, стандарты и методологии
• Глава 2. Проектирование архитектуры системы: Разработка модели данных, выбор технологического стека, проектирование алгоритмов классификации
• Глава 3. Реализация и тестирование системы: Описание реализованного прототипа, результаты тестирования, оценка эффективности
• Заключение: Итоги исследования, практическая значимость, рекомендации по внедрению
• Список использованных источников и приложения

Ожидаемые результаты и практическая значимость

В результате исследования будет разработан прототип автоматизированной системы учета инцидентов, способной классифицировать инциденты по типам и приоритетам, выявлять закономерности и прогнозировать возможные повторные случаи. Система будет использовать методы машинного обучения для анализа исторических данных и выявления скрытых паттернов.

Практическая значимость работы заключается в возможности внедрения разработанного решения в различные организации для повышения эффективности учета и обработки инцидентов. Согласно исследованиям Gartner, использование автоматизированных систем учета инцидентов может сократить время реагирования на 30-40% и снизить количество повторных инцидентов на 25-35%. Разработанная система может быть адаптирована для использования в различных сферах, включая информационную безопасность, техническую поддержку, охрану труда и управление рисками.

Пример введения для дипломной работы

Современные организации все чаще сталкиваются с необходимостью эффективного учета и анализа инцидентов в условиях растущего числа угроз и происшествий. По данным Национального центра кибербезопасности, в 2023 году количество зарегистрированных инцидентов в России превысило 1,2 млн случаев, что на 47% больше, чем в 2021 году. Однако эффективность обработки инцидентов остается низкой: большинство организаций продолжают использовать устаревшие методы учета, что приводит к увеличению времени реагирования и снижению качества анализа причин произошедших событий.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки современного программного решения, способного автоматизировать процесс учета инцидентов с использованием передовых технологий анализа данных и машинного обучения. Существующие коммерческие решения часто ориентированы на крупные компании и требуют значительных затрат на внедрение, что делает их недоступными для среднего и малого бизнеса.

Целью данного исследования является разработка архитектуры и прототипа автоматизированной системы учета инцидентов, учитывающего потребности организаций различного масштаба и специфику различных сфер деятельности. Для достижения цели предстоит решить ряд задач: анализировать существующие решения, разработать модель данных, создать алгоритмы классификации и прогнозирования, и реализовать прототип системы.

Объектом исследования выступает процесс учета и обработки инцидентов в организации, а предметом — методы и алгоритмы автоматизированного учета инцидентов. В работе будут использованы методы системного анализа, методы проектирования информационных систем, алгоритмы машинного обучения и методы тестирования программного обеспечения.

Что написать в заключении?

В результате проведенного исследования была разработана концепция и архитектура автоматизированной системы учета инцидентов, учитывающей потребности организаций различного масштаба и специфику различных сфер деятельности. В первой главе работы проведен анализ современных подходов к классификации и обработке инцидентов и выявлены ключевые проблемы существующих решений. Было установлено, что 67% российских организаций используют упрощенные методы учета инцидентов, не обеспечивающие эффективную классификацию и анализ причин происшествий.

Во второй главе разработана модель данных и архитектура системы, включающая модуль регистрации инцидентов, модуль классификации, модуль анализа причин и модуль прогнозирования. Предложенные алгоритмы классификации и прогнозирования на основе методов машинного обучения позволяют учитывать более 20 различных параметров, включая тип инцидента, время возникновения, уровень критичности, задействованные системы и историю аналогичных случаев.

Практическая значимость исследования заключается в возможности внедрения разработанного решения в различные организации для повышения эффективности учета и обработки инцидентов. Результаты тестирования прототипа на данных реальной компании показали, что использование предложенной системы сокращает время реагирования на 35,2% и снижает количество повторных инцидентов на 28,7% по сравнению с традиционными методами. В перспективе разработанная система может быть расширена за счет интеграции с системами мониторинга безопасности и платформами для автоматизации процессов, что сделает ее комплексным решением для управления инцидентами.

Примерный список источников

1. Национальный центр кибербезопасности. Отчет о состоянии кибербезопасности в России. 2023. 186 с.
2. Соколов А.Б., Петров В.Г. Современные методы учета и анализа инцидентов в информационной безопасности. // Журнал "Информационная безопасность". 2022. № 3. С. 102-117.
3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27035-2018. Информационная технология. Безопасность информации. Управление информационной безопасностью. М.: Стандартинформ, 2018.
4. Smith J., Johnson M. Incident Management Systems: A Comprehensive Review. // Journal of Information Security and Applications. 2021. Vol. 60. P. 102-118.
5. Иванов Д.Е. Анализ данных в управлении инцидентами. М.: ДМК Пресс, 2023. 240 с.
6. Chen L., Wang Y. Machine Learning for Incident Classification and Prediction. // Computers & Security. 2022. Vol. 115. P. 102-120.
7. Сайт Национального центра кибербезопасности: https://nccs.fstec.ru/analytics/ (дата обращения: 05.06.2024)

Полезные материалы для самостоятельного написания

• Как написать введение для дипломной работы: инструкция и пример
• 7 проверенных способов повысить оригинальность диплома
• Как подготовить killer-презентацию для защиты