The object of research, development or design (in Russian) : Методы и технологии обеспечения информационной безопасности в медицинских информационных системах, где осуществляется сбор, хранение, обработка и передача персональных и медицинских данных. Исследуются алгоритмы двойной аутентификации, применение технологии блокчейн для журналирования действий и контроля целостности, а также методы искусственного интеллекта (ИИ), включая машинное обучение и нейросети, для выявления и предотвращения киберугроз.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Дербес және медициналық деректерді жинау, сақтау, өңдеу және беру жүзеге асырылатын медициналық ақпараттық жүйелердегі ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету әдістері мен технологиялары. Киберқауіптерді анықтау және алдын алу үшін қос аутентификация алгоритмдері, іс-әрекеттерді тіркеу және тұтастықты бақылау үшін блокчейн технологиясын қолдану және жасанды интеллект (AI) әдістері, соның ішінде Машиналық оқыту және нейрондық желілер зерттеледі.

Aim of work (in Russian) : Разработка системы защиты медицинских данных с использованием блокчейна и искусственного интеллекта. Система обеспечивает аутентификацию пользователей, контроль целостности и безопасную передачу информации. Для обнаружения атак применяются алгоритмы машинного обучения и нейросети, анализирующие трафик и выявляющие аномалии. Блокчейн обеспечивает неизменяемость журналов действий, а криптографические протоколы и многофакторная аутентификация предотвращают утечку и подмену данных.

Aim of work (in Kazakh) : Блокчейн мен жасанды интеллектті қолдана отырып, медициналық деректерді қорғау жүйесін әзірлеу. Жүйе пайдаланушының аутентификациясын, тұтастығын бақылауды және ақпараттың қауіпсіз берілуін қамтамасыз етеді. Шабуылдарды анықтау үшін трафикті талдайтын және ауытқуларды анықтайтын Машиналық оқыту және нейрондық желі алгоритмдері қолданылады. Блокчейн әрекет журналдарының өзгермейтіндігін қамтамасыз етеді, ал криптографиялық хаттамалар мен көп факторлы аутентификация деректердің ағып кетуіне және өзгеруіне жол бермейді.

Методы исследования (на русском) : Включают анализ современных подходов в информационной безопасности, моделирование архитектуры защищённых систем с использованием блокчейна, разработку и тестирование алгоритмов двойной аутентификации. Используются методы машинного обучения и нейросетей для выявления атак (DoS, DDoS, фишинг и др.) на основе специализированных датасетов, криптографические технологии и проектирование программно-аппаратных решений для защиты каналов связи.

Методы исследования (на казахском) : Ақпараттық қауіпсіздіктің заманауи тәсілдерін талдауды, блокчейнді қолдана отырып қорғалған жүйелердің архитектурасын модельдеуді, Қос аутентификация алгоритмдерін әзірлеуді және сынауды қамтиды. Арнайы деректер желілері негізінде шабуылдарды (DoS, DDoS, фишинг және т.б.) анықтау үшін машиналық оқыту және нейрондық желілер әдістері, криптографиялық технологиялар және байланыс арналарын қорғау үшін бағдарламалық-аппараттық шешімдерді жобалау қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Заключается в создании модульной системы защиты медицинских данных с облачной двойной аутентификацией, исключающей риски, связанные с человеческим фактором. Блокчейн обеспечивает контроль целостности данных, а нейросетевые алгоритмы – оперативное выявление угроз. Решение адаптировано под инфраструктуру здравоохранения и не увеличивает нагрузку на серверы.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Бұл адам факторына байланысты тәуекелдерді болдырмайтын бұлтқа негізделген Қос аутентификациясы бар медициналық деректерді қорғаудың модульдік жүйесін құрудан тұрады. Блокчейн деректердің тұтастығын бақылауды қамтамасыз етеді, ал нейрондық желі алгоритмдері қауіп – қатерді жедел анықтайды. Шешім Денсаулық сақтау инфрақұрылымына бейімделген және серверлерге жүктемені арттырмайды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Проект представляет собой модульную систему защиты медицинских данных, обеспечивающую двухфакторную аутентификацию, контроль целостности информации с применением технологии блокчейн, а также выявление киберугроз с использованием алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Система включает программно-аппаратные средства, не увеличивает нагрузку на основные серверы, поддерживает масштабируемость и легко интегрируется в существующую ИТ-инфраструктуру медицинских учреждений. Использование криптографических протоколов обеспечивает безопасную передачу данных, а ведение неизменяемого журнала действий — прозрачность и подотчётность. Экономическая эффективность достигается за счёт снижения рисков утечки данных, затрат на устранение последствий инцидентов и повышения доверия к цифровым медицинским сервисам

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба екі факторлы аутентификацияны, блокчейн технологиясын қолдану арқылы ақпараттың тұтастығын бақылауды, сондай-ақ Машиналық оқыту алгоритмдері мен нейрондық желілерді пайдалану арқылы киберқауіптерді анықтауды қамтамасыз ететін медициналық деректерді қорғаудың модульдік жүйесі болып табылады. Жүйе бағдарламалық жасақтаманы қамтиды, негізгі серверлерге жүктемені арттырмайды, масштабтауды қолдайды және денсаулық сақтау мекемелерінің қолданыстағы ат инфрақұрылымына оңай енеді. Криптографиялық хаттамаларды пайдалану деректердің қауіпсіз берілуін қамтамасыз етеді, ал өзгермейтін Әрекеттер журналын жүргізу ашықтық пен есеп беруді қамтамасыз етеді. Экономикалық тиімділікке деректердің бұзылу қаупін азайту, оқиғалардың салдарын жою шығындары және цифрлық медициналық қызметтерге деген сенімділікті арттыру арқылы қол жеткізіледі

Level of implementation (in Russian) : Степень внедрения системы определяется её модульной архитектурой, которая позволяет поэтапно интегрировать решения в существующие медицинские информационные системы без остановки работы и с минимальными затратами на адаптацию.

Level of implementation (in Kazakh) : Жүйені енгізу дәрежесі оның модульдік архитектурасымен анықталады, ол шешімдерді жұмыс тоқтаусыз және бейімделудің минималды шығындарымен қолданыстағы медициналық ақпараттық жүйелерге кезең-кезеңімен біріктіруге мүмкіндік береді.

Efficiency (in Russian) : Эффективность системы достигается за счёт комплексного подхода к защите медицинских данных, включающего многофакторную аутентификацию, использование технологии блокчейн для обеспечения неизменяемости и прозрачности журналов действий, а также применение методов искусственного интеллекта для оперативного обнаружения и предотвращения киберугроз. Это позволяет значительно снизить риск несанкционированного доступа, утечек и подмены информации, повысить надёжность и устойчивость информационных систем здравоохранения, а также минимизировать человеческий фактор в обеспечении безопасности.

Efficiency (in Kazakh) : Жүйенің тиімділігіне көп факторлы аутентификацияны, іс-қимыл журналдарының өзгермейтіндігі мен ашықтығын қамтамасыз ету үшін блокчейн технологиясын пайдалануды және киберқауіптерді жедел анықтау және алдын алу үшін жасанды интеллект әдістерін қолдануды қамтитын медициналық деректерді қорғаудың кешенді тәсілі арқылы қол жеткізіледі. Бұл ақпаратқа рұқсатсыз қол жеткізу, ағып кету және ауыстыру қаупін айтарлықтай азайтуға, денсаулық сақтаудың ақпараттық жүйелерінің сенімділігі мен тұрақтылығын арттыруға, сондай-ақ қауіпсіздікті қамтамасыз етудегі адами факторды азайтуға мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : Медицинские учреждения, предприятия и промышленные объекты.

Field of application (in Kazakh) : Медициналық мекемелер, кәсіпорындар және өндірістік нысандар.