The object of research, development or design (in Russian) : программное обеспечение современных интеллектуальных информационных систем (ИС), использующих технологии машинного обучение, в контексте оценки их надежности, отказоустойчивости и безопасности на различных этапах жизненного цикла, включая проектирование, внедрение и эксплуатацию.

The object of research, development or design (in Kazakh) : жобалау, енгізу және пайдалануды қоса алғанда, өмірлік циклдің әртүрлі кезеңдеріндегі сенімділігін, ақауларға төзімділігін және қауіпсіздігін бағалау контекстінде машиналық оқыту технологияларын қолданатын заманауи интеллектуалды ақпараттық жүйелерді (АЖ) бағдарламалық қамтамасыз ету болып табылады.

Aim of work (in Russian) : разработка программного обеспечения для автоматизации оценки надежности и безопасности ИС, использующих технологии искусственного интеллекта и обработки больших данных.

Aim of work (in Kazakh) : жасанды интеллект пен үлкен деректерді өңдеу технологияларын пайдалана отырып, АЖ сенімділігі мен қауіпсіздігін бағалауды автоматтандыру үшін бағдарламалық қамтама әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : методы системного анализа, теории принятия решений, методы многокритериального принятия решений (multicriteria decision making, MCDM), методы машинного и глубокого обучения, методы статического анализа исходного кода для поиска дефектов и уязвимостей ПО, технологии визуального и объектно-ориентированного программирования.

Методы исследования (на казахском) : Жүйелік талдау әдістері, шешім қабылдау теориясы, көпкритерийлі шешім қабылдау әдістері (multicriteria decision making, MCDM), машиналық оқыту және тереңдетіп оқыту әдістері, бағдарламалық қамтудың ақаулары мен осалдықтарын анықтау үшін бастапқы кодты статикалық талдау әдістері, визуалды және нысанға бағытталған бағдарламалау технологиялары.

Obtained results and novelty (in Russian) : Выполнено проектирование и реализация на Python (framework Django) программного модуля оценки надежности ИС на основе интеграции методов MCDM: MABAC, ARAS и CODAS. Для определения эффективности предложенного комплексного подхода и разработанного ПО проведены тестовые эксперименты по оценке надежности трех приложений, реализованных на микросервисной архитектуре. Показано, что метод ARAS обеспечивает количественные метрики надежности по десяти критериям, а методы MABAC и CODAS помогают определить устойчивость рейтингов и подтверждают обоснованность выводов, полученных с помощью метода ARAS. Разработанное ПО позволяет автоматизировать этапы экспертной оценки надежности ИС на этапах проектирования и эксплуатации. Проведены исследования по развитию гибридной многокритериальной методологии оценке надежности ИС за счет адаптации к критериям качества международного стандарта ISO/IEC 25010:2023 и применения метода машинного обучения (XGBoost) для прогнозирования и заполнения пробелов в данных. Предложенный подход был протестирован на шести реальных ИС с различной архитектурой. Результаты, полученные с использованием MCDM методов ARAS, CoCoSo и TOPSIS, показали высокую степень согласованности. По результатам данных исследований опубликована 1 (одна) в отечественном издании, рекомендованном КОКНВО; находится в печати 1 (одна) статья в журнале, имеющем процентиль по CiteScore в базе данных Scopus не менее 50.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : MABAC, ARAS және CODAS MCDM әдістерін біріктіру негізінде Python (Django Framework) тілінде ақпараттық жүйелердің (АЖ) сенімділігін бағалауға арналған бағдарламалық модуль жобаланды және әзірленді. Ұсынылған интеграцияланған тәсілдің және әзірленген бағдарламалық жасақтаманың тиімділігін анықтау үшін микросервис архитектурасында енгізілген үш қолданбаның сенімділігін бағалау үшін сынақ эксперименттері жүргізілді. ARAS әдісі он критерийге негізделген сандық сенімділік көрсеткіштерін беретіні көрсетілді, ал MABAC және CODAS әдістері рейтингтердің тұрақтылығын анықтауға және ARAS әдісі арқылы алынған қорытындылардың негізділігін растауға көмектеседі. Әзірленген бағдарламалық қамтамасыз ету жобалау және пайдалану кезеңдерінде АЖ сенімділігін сараптамалық бағалау кезеңдерін автоматтандыруға мүмкіндік береді. Зерттеулер ISO/IEC 25010:2023 халықаралық стандартының сапа критерийлеріне бейімдеу және болжау және толық емес деректер толтыру үшін машиналық оқыту әдісін (XGBoost) пайдалану арқылы АЖ сенімділігін бағалаудың гибридті көп критерийлі әдістемесін әзірлеу мақсатында жүргізілді. Ұсынылған тәсіл әртүрлі архитектурасы бар алты нақты АЖ-де сынақтан өтті. ARAS, CoCoSo және TOPSIS MCDM әдістерін қолдану арқылы алынған нәтижелер жоғары дәйектілік дәрежесін көрсетті. Осы зерттеулерге негізделген бір (1) мақала ҒЖББСҚК ұсынған отандық журналда жарияланған; бір (1) мақала қазіргі уақытта Scopus дерекқорында CiteScore кемінде 50 пайыздық көрсеткіші бар журналда басып шығарылуда.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Прикладное исследование направлено на разработку программного обеспечения для автоматизации оценки надежности и безопасности информационных систем, использующих современные технологии. Разрабатываемый программный модуль характеризуется высоким уровнем интеграции, низкой стоимостью внедрения и возможностью адаптации к различным архитектурам ИС. В качестве основных метрик эффективности рассматриваются точность оценки надежности, время отклика системы, вычислительная сложность алгоритмов, требования к ресурсам, а также устойчивость к ошибкам и неполным данным.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Бұл қолданбалы зерттеу заманауи технологияларды пайдалана отырып, ақпараттық жүйелердің сенімділігі мен қауіпсіздігін бағалауды автоматтандыру үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуге бағытталған. Әзірленіп жатқан бағдарламалық модульде интеграцияның жоғары деңгейі, енгізу шығындарының төмендігі және әртүрлі ақпараттық жүйе архитектурасына бейімделу мүмкіндігі бар. Негізгі өнімділік көрсеткіштеріне сенімділікті бағалау дәлдігі, жүйенің жауап беру уақыты, алгоритмнің есептеу күрделілігі, ресурс талаптары және қателер мен толық емес деректерге төзімділік кіреді.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено; планируется внедрение разработанного программного инструментария в деятельность государственных и/или корпоративных организаций для проведения аудита надежности и безопасности информационных систем. Программный модуль может быть интегрирован в существующие ИТ-инфраструктуры для автоматизации экспертной оценки качества программного обеспечения, что повысит эффективность процессов мониторинга, анализа и управления рисками, а также конкурентоспособность отечественных решений в области информационной безопасности и цифровизации.

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілмеген; әзірленген бағдарламалық құралдар жиынтығын ақпараттық жүйелердің сенімділігі мен қауіпсіздігіне аудит жүргізу үшін мемлекеттік және/немесе корпоративтік ұйымдарда енгізу жоспарлануда. Бағдарламалық қамтамасыз ету модулін бағдарламалық қамтамасыз ету сапасын сараптамалық бағалауды автоматтандыру үшін қолданыстағы IT-инфрақұрылымдарға біріктіруге болады, бұл тәуекелдерді бақылау, талдау және басқару процестерінің тиімділігін, сондай-ақ ақпараттық қауіпсіздік пен цифрландыру саласындағы отандық шешімдердің бәсекеге қабілеттілігін арттыруға мүмкіндік береді.

Efficiency (in Russian) : сочетание методов многокритериального анализа, машинного обучения и международных стандартов качества ISO/IEC 25010:2023 является эффективным подходом, обеспечивающим получение объективных результатов при оценке надежности и безопасности информационных систем. Использование программного инструментария, разработанного на языке Python, с применением современных технологий анализа данных, позволяет автоматизировать процессы экспертной оценки, а также создать основу для последующего патентования и коммерциализации результатов исследования.

Efficiency (in Kazakh) : Көпкритерийлі талдау, машиналық оқыту әдістері және ISO/IEC 25010:2023 халықаралық сапа стандарттарының үйлесімі ақпараттық жүйелердің сенімділігі мен қауіпсіздігін бағалау барысында объективті нәтижелер алуға мүмкіндік беретін тиімді тәсіл болып табылады. Python тілінде әзірленген бағдарламалық құралдар мен заманауи деректерді талдау технологияларын пайдалану сараптамалық бағалау үдерістерін автоматтандыруға, сондай-ақ зерттеу нәтижелерін кейіннен патенттеу мен коммерцияландыруға негіз жасауға мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : разработанное программное обеспечение может быть использована в разработке стандартов ИТ-инфраструктуры, для проведения аудита информационных систем в государственных и корпоративных организациях, а также при аккредитации и мониторинге цифровых решений в вузах

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген программалық қамтамасыз ету ІТ-инфрақұрылым стандарттарын әзірлеуде, мемлекеттік және корпоративтік ұйымдардағы ақпараттық жүйелер аудитін жүргізуде, сондай-ақ жоғары оқу орындарында цифрлық шешімдерді аккредиттеу және мониторингтеу барысында пайдаланылуы мүмкін.