Интернаука - Интернаука №16 (часть1) 2020

3) DBA-категория. Самый высокий уровень до-

СУБД Линтер, предлагает дополнительное деление

ступа из трех возможных, с максимальными права-

пользователей на:

ми, включающими права Resource-категории и воз-

 группы доступа (не путать с ролями);

можность создавать новых пользователей БД.

 иерархию по уровням доступа (десять уров-

Только имеющие DBA-категорию имеют право

ней с номерами от 1 до 10);

создания новых пользователей БД.

 иерархию по уровням доверия (десять уров-

Это первое и достаточно важное деление субъ-

ней с номерами от 1 до 10).

ектов контроля, принятое в СУБД Линтер.

При этом существуют два глобальных правила:

Соединение пользователей, не прошедших про-

1) доступ к объектам, имеющим дискреционную

верку подлинности имени при процедуре аутенти-

и мандатную защиту, должен быть санкционирован

фикации, и не идентифицированных пользователей,

ими обоими. Если хотя бы одна из них (дискреци-

исключается системой.

онная или мандатная) отвергает доступ, то запрос на

Все действия пользователя, совершенные им в

доступ будет отвергнут по обоим правилам (прин-

процессе сеанса работы (от удачного прохождения

цип эквивалентности);

идентификации и аутентификации до отсоединения

2) при отсутствии у субъекта доступа к какому-

от системы), надежно связываются с результатом

либо объекту по одному из принципов (если в от-

идентификации.

ношении субъекта и объекта действуют оба прин-

Стоит отметить, что в отличие от нормального

ципа), он не сможет ни управлять доступом к этому

отключения, при отключении пользователя админи-

объекту, ни получить доступ к этому объекту. В

стратором, или в случае аварийного удаления канала

этом отношении среди пользователей выделяется

связи, пользователь будет проинформирован о том,

только администратор безопасности имеющий пра-

что все совершенные им действия в таблицах баз

во вносить изменения в метки доступа пользовате-

данных, вплоть до последней фиксации изменений,

лей (но не данных и их меток).

будут аннулированы.

В любом случае идентифицированный пользо-

ватель, пока идет сеанс работы, является субъектом

контроля для КСЗ СУБД Линтер.

Список литературы:

1. Закон РФ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 14.07.2006 № 149-

ФЗ

2. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года / утверждена Указом Президен-

та Российской Федерации от 12 мая 2009 г. № 537.

3. ГОСТ Р 50922-2006. Защита информации. Основные термины и определения. – М.: Изд-во стандартов, 2006

г.

4. ГОСТ Р 51275-2007. Защита информации. Объект информатизации. Факторы, воздействующие на инфор-

мацию. – М.: Изд-во стандартов, 2007 г.

5. ГОСТ Р 51241-1998. Средства и системы контроля и управления доступом. Классификация. Общие техни-

ческие требования. Методы испытаний. – М.: Изд-во стандартов, 1998 г.

6. ГОСТ Р 50739-1995. Средства вычислительной техники. Защита от несанкционированного доступа к ин-

формации. Общие технические требования. – М.: Изд-во стандартов, 1995 г

7. Термины и определения. Утверждено решением председателя Гостехкомиссии России от 30 марта 1992 г.

8. Базовая модель угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах

персональных данных. Утверждена. ФСТЭК РФ 15 февраля 2008 г.

9

Журнал «Интернаука»

№ 16 (145), часть 1, 2020 г.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ГЛАВНЫЙ СОВРЕМЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТ

ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ

Мухамедалиева Салтанат Абзаловна

магистрант Казахского национального университета имени Аль-Фараби, Казахстан, г. Алматы

АННОТАЦИЯ

В статье интерпретируется применение искусственного интеллекта при обработке медицинских данных как

«второе мнение» для врача.

ABSTRACT

The article interprets the use of artificial intelligence in the processing of medical data as a “second opinion” for a doctor.

Ключевые слова:медицинские данные, обработка данных, искусственный интеллект.

Keywords:medical data, processing of data, artificial intelligence.

Сегодня сложно представить какую-либо дея-

Все взаимосвязано, то есть качество медицин-

тельность без информационных систем. Ведь новые

ской информации влияет на качество диагностики

технологии так прочно вошли в жизнь людей, что

заболеваний и, исходя из этого, на требуемое лече-

порой без них и не обойтись. В таких сферах, как

ние. Для улучшения качества медицинских данных,

экономика, банковская деятельность, производство,

их обрабатывают и сохраняют в информационных

маркетинг, телекоммуникация, веб-аналитика, ме-

системах, подобное возможно, так как произошло

дицина зачастую присутствуют данные больших

изменение взгляда на управление данными [5-8].

объемов. То есть они не просто присутствуют, но и

На сегодняшний день мы можем встретить мно-

стремительно увеличиваются с каждым днем. Эти

го различных разработок в данной области, и с каж-

данные нуждаются в обработке и анализе, что по-

дым днем появляются новые, доработанные версии.

рождает потребность в пользу выполнения разрабо-

И это доказывает, что нельзя останавливаться на

ток систем, построенные на оптимальных методах и

достигнутом, есть куда расти, что открывать.

алгоритмах. В свою очередь главным критерием для

Бесспорно, внедрение информационных систем

данных разработок будет качественная и быстрая

для обработки медицинских данных облегчит труд

обработка данных.

специалистов, освободит их от рутинной работы, то

Одним из главных этапов является сбор данных.

есть это может быть в моментах прохождения все-

Сбор данных - это постоянный систематический

общего скрининга. Ведь специалист обрабатывая

процесс сбора, анализа и интерпретации различных

большое количество однотипных данных может

типов информации полученных из различных ре-

ошибиться, на это может повлиять разные факторы:

сурсов. Если ответить на вопрос для чего осуществ-

специалиста могут отвлечь; завершение работы в

ляется сбор данных, можно в целом сказать, в целях

определенные сроки. Отличительная черта машины

исследовательских, чтобы понять полную картину

от человека это то, что на машину не могут

области, которую изучаем и заложить основу для

повлиять такие факторы, то есть машине все равно,

принятия решений [9].

что обрабатывать одно изображение, или же тысячу.

Успешность исследований зачастую определя-

Одной из главных задач искусственного интел-

ется эффективностью применяемых методов, то есть