Безопасность государственных данных в условиях санкций и экономического давления
DOI:
https://doi.org/10.25726/w9269-5289-1129-gКлючевые слова:
блокчейн, искусственный интеллект, машинное обучение, безопасность, правительствоАннотация
Сегодня наблюдается стремительное развитие информационных и телекоммуникационных систем и технологий и, как следствие, их широкое применение в различных сферах жизнедеятельности общества. Значительное число современных государственных и частных учреждений используют информационные и телекоммуникационные системы для управления производственными процессами, поддержки принятия решений, хранения и обработки информации, поиска необходимых данных и так далее. Почти все эти системы работают по принципу централизованного управления процессами, и полный контроль над системой можно получить, обратившись к главному центральному серверу. Это увеличивает риск компрометации всей системы, количество ее уязвимостей и угроз. Поскольку технология блокчейн продолжает набирать популярность и использоваться во всем мире, вопрос безопасности государственных данных становится все более важным, особенно в контексте экономических санкций и давления. В этой статье рассматриваются последствия экономического давления и санкций для государственной безопасности данных в рамках технологии блокчейн. Сначала в статье рассматриваются основы технологии блокчейн, включая ее функции безопасности и потенциальные уязвимости. Затем в нем исследуются различные способы, с помощью которых экономическое давление и санкции могут повлиять на безопасность государственных данных в блокчейне, включая использование технологии блокчейн для обхода санкций, риск утечки данных и потенциал для манипулирования данными. В статье также рассматриваются различные меры, которые могут быть приняты для повышения безопасности государственных данных в рамках блокчейна, включая разработку надежных протоколов шифрования, внедрение многофакторной аутентификации и использование децентрализованного хранилища данных. В целом, в статье подчеркивается важность решения проблем безопасности государственных данных в контексте экономического давления и санкций, а также даются рекомендации для политиков и практиков блокчейна по повышению безопасности государственных данных с помощью технологии блокчейн.
Библиографические ссылки
Yang L., Elisa N., & Eliot N. (2018). Privacy and security aspects of E-government in smart cities. New York: Elsevier Press.
Cryptomathic. (2015). A key component for e-government security. https://www.cryptomathic.com/news-events/blog/key-for-egovernment-security-central-signing-authentication/
Huh S., Cho S., & Kim S. (2017). Managing iot devices using blockchain platform. In 2017 19th international conference on advanced communication technology (ICACT) (pp. 464–467). IEEE.
Turkanović M., Hölbl M., Košič K., Heričko M., & Kamišalić A. (2018). Eductx: A blockchainbased higher education credit platform. IEEE Access, 6, 5112–5127.
Noe E. (2017). Usability, accessibility and web security assessment of e-government websites in tanzania. International Journal of Computer Applications, 164(5), 42–48.
Clavin J., Sisi D. (2019) Global Transformation with Blockchain: From Lab to App: Workshop Summary. Retrieved October 21, 2020 from https://carta.umbc.edu/workshops/workshopsblockchainworkshop2018/.
Zeng J., Yu Liu. (2021). Government Data Sharing based on Blockchain. In 2021 The 3rd International Conference on Blockchain Technology (ICBCT '21), March 26-28, 2021, Shanghai, China. ACM, New York, NY, USA, 9 Pages. https://doi.org/10.1145/3460537.3460562
Elisa N., Yang L., Naik N. (2018). Dendritic cell algorithm withoptimised parameters using genetic algorithm. In IEEE worldcongress on computational intelligence (pp. 1–8). IEEE
Li J., Yang L., Qu Y., & Sexton G. (2018). An extendedTakagi–Sugeno–Kang inference system (tsk?) with fuzzy inter-polation and its rule base generation. Soft Computing,22(10),3155–3170
Tshering G. and Gao S. (2020), "Understanding security in the government's use of blockchain technology with value focused thinking approach", Journal of Enterprise Information Management, Vol. 33 No. 3, pp. 519-540. https://doi.org/10.1108/JEIM-06-2018-0138
Yang L., Elisa N. and Eliot N., (2019). Privacy and security aspects of Egovernment in smart cities. In Smart cities cybersecurity and privacy (pp. 89-102). Elsevier.
Addo A., & Senyo P. K. (2021). Advancing E-governance for development: Digital identification and its link to socioeconomic inclusion. Government Information Quarterly, 38(02), 101568. https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101568.
Bouras M. A., Lu Q., Zhang F., Wan Y., Zhang T., & Ning H. (2020). Distributed ledger technology for eHealth identity privacy: State of the art and future perspective. Sensors (Switzerland), 20(02), 1–20.
Di Porto F., & Zuppetta M. (2021). Co-regulating algorithmic disclosure for digital platforms. Policy and Society, 40(02), 272–293. https://doi.org/10.1080/14494035.2020.1809052.
Gilani K., Bertin E., Hatin J., & Crespi N. (2020). A survey on blockchain-based identity management and decentralized privacy for personal data. 2nd Conference on Blockchain Research & Applications for Innovative Networks and Services (BRAINS) pp. 97–101. https://doi.org/10.1109/BRAINS49436.2020.9223312.
