Моделирование процесса поиска оперативно значимой информации из открытых государственных информационных ресурсов

Цель. Целью исследования является повышение эффективности мероприятий по выявлению, расследованию и раскрытию правонарушений и преступлений на основе анализа ресурсов сети Интернет на предмет выявления и структуризации пригодной для интеллектуального анализа информации; выявить взаимосвязи между категориями данных, разработать модель получения оперативно значимой информации из открытых государственных информационных ресурсов.
Метод. Исследование основано на применении статистического анализа для описания общей структуры информации о физическом лице, размещенной в официальных государственных информационных ресурсах. Категорированный список актуальных веб-ресурсов, содержащих оперативно значимую информацию о лице или предмете преступления, составлен на основании экспертных оценок сотрудников органов внутренних дел. Для определения взаимосвязей между категориями данных использован графоаналитический метод исследования потоков информации, построена графовая модель получения оперативно значимой информации из открытых государственных информационных ресурсов.
Результат. Представлены результаты анализа ресурсов сети Интернет на предмет выявления пригодной для интеллектуального анализа информации, проведена их структуризация, выявлены взаимосвязи между категориями данных, разработана модель получения оперативно значимой информации из открытых государственных информационных ресурсов.
Вывод. Проведенный системный анализ государственных информационных ресурсов сети Интернет позволил выявить взаимосвязи между категориями данных и использовать их для получения оперативно значимой информации из открытых государственных информационных ресурсов. На практике построенная модель может быть использована для оптимизации нечеткого поиска. Для решения поставленной задачи представляется возможным применение нейронных сетей Кохонена или алгоритмов Хемминга. Аппарат нейронных сетей позволит определить закономерностей и оптимизировать поиск оперативно значимой информации.

1. Ишин А.М. Современные проблемы использования сети Интернет в расследовании преступлений // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2013. Вып. 9. С. 116–123.

2. Об информации, информационных технологиях и о защите информации : федер. закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ (ред. от 13.07.2015) // Собр. законодательства Рос. Федерации. – 2006. – №31 (1ч.). – Ст. 3448.

3. О персональных данных : федер. закон от 27 июля 2006 г. №152-ФЗ (ред. от 21.07.2014) // Собр. законодательства Рос. Федерации. – 2006. – №31 (1ч.). – Ст. 3451.

4. Гасанов Э. Э. Теория сложности информационного поиска. М.: Изд-во механико-математического ф-та МГУ, 2005.

5. Емельченков Е. П., Киселева О. М. О представлении предметных областей с помощью семантических сетей // NovaInfo.Ru. – 2016. – Т. 2. № 42. – С. 17 – 23.

6. Козлов С.В. Использование соответствия Галуа как инварианта отбора контента при проектировании информационных систем // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2015. Т. 2. № 11. С. 220-225.

7. Козлов С. В. Математические аспекты выбора оптимального набора тестовых заданий индивидуального теста // Психология, социология и педагогика. 2014. № 9 (36) [Электронный ресурс]. URL: http://psychology.snauka.ru/2014/09/3603 (дата обращения: 07.10.2014).

8. Козлов С. В. Применение соответствия Галуа для анализа данных в информационных системах // Траектория науки. – 2016. – Т. 2. № 3 (8). – С. 18.

9. Кудрявцев В. Б., Гасанов Э. Э., Подколзин А. С. Введение в теорию интеллектуальных систем. – М.: Изд-во ф-та ВМиК МГУ, 2006.

10. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. – Изд.2-е, перераб. и доп. - M.: Логос, 2001. – 296 с.

11. Кучеренко Н. С. Сложность поиска идентичных объектов для случайных баз данных // Интеллект. сист. – 2007. – Т. 11, № 1-4. – С. 495–516.

12. Гасанов Э. Э. Функционально-сетевые базы данных и сверхбыстрые алгоритмы поиска. – М.: Изд. центp РГГУ, 1997.

13. Гасанов Э. Э. Информационно-графовая модель в теории баз данных // Математические вопросы кибернетики. Вып. 10 – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. – С.225 – 234.

14. Гасанов Э. Э. Информационно-графовая модель хранения и поиска данных. Интеллектуальные системы (1998) 3, № 3-4, 163 – 192.

15. Гасанов Э. Э. Мгновенно решаемые задачи поиска. Дискретная математика (1996) 8, № 3, 119 –134.

16. Козлов С. В. Интерпретация инвариантов теории графов в контексте применения соответствия Галуа при создании и сопровождении информационных систем //International Journal of Open Information Technologies. – 2016. – Т. 4. – № 7. С. 38-44.

17. Никулина Е.Ю. Декомпозиция графовых моделей информационных систем // Вестник Воронежского института МВД России. – 2009. – № 4. – С. 126 – 131.

18. Никулина Е.Ю. Использование графовой модели для решения общей задачи теории расписаний Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2009. – №5. – С. 41-43.

19. Никулина Е.Ю. Разработка модели выбора вариантов модернизации распределенной информационной системы ОВД – Вестник Воронежского института МВД России. – Воронеж: Воронежский институт МВД России. – №4. – 2007. – С. 156- 160.

20. Силов В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М. : ИНФО-ПРЕСС, 1995. – 228 с.

21. Харина А. А. О сведении нечёткого информационного поиска к информационному поиску большей размерности // Интеллект. сист. – 2005. – Т. 9, № 1-4. – С. 57–76.

22. Шуткин Ю. С. Синтез информационных графов для предполных классов булевых функций // Интеллект. сист. – 2007. – Т. 11, № 1-4. – С. 689–604.