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信息安全风险评估中交易对手选择的数学模型( Mathematical Model for Choosing Counterparty When Assessing Information Security Risks )
Koltays, Andrey Konev, Anton Shelupanov, Alexander
评估交易对手可信度风险的需要每年都在增加。对交易对手之间日益增多的不公平行为案例的认定只是证实了这一主题的相关性。信息和经济安全领域的现有工作没有形成一种合理的方法，以便对软件设计和开发领域的对手方（例如开发公司）进行全面研究和充分评估。这项工作的目的是评估在经济数字化转型背景下交易对手可信度的风险，这反过来将减少对组织安全构成威胁的违法和犯罪的风险。本文讨论了在建立评估交易对手可信度的数学模型时所使用的主要方法。确定了评估模型准确性和完整性的主要困难。描述了使用交叉验证来消除建立模型中的困难。该模型利用机器学习的方法，以较少的比较对手数给出了准确的结果，与实际系统中检查对手的顺序相对应。该模型的计算结果表明，机器学习方法在评估交易对手可信度风险中的应用是可行的。
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