RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения // Архив

Информ. и её примен., 2019, том 13, выпуск 2, страницы 22–28 (Mi ia589)

Архитектурные решения в задаче выявления мошенничества при анализе информационных потоков в экономике

А. А. Грушо, М. И. Забежайло, Н. А. Грушо, Е. Е. Тимонина

Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук

Аннотация: Cформулирован подход к исследованию некоторых видов мошенничества в цифровой экономике с использованием причинно-следственных связей. Во всех видах рассматриваемых мошенничеств должно наблюдаться несоответствие между целями финансовых транзакций и реальной стоимостью достижения этих целей. Данные о транзакциях можно собирать, наблюдая информационные потоки, в которых отражаются эти транзакции. Архитектура сбора данных и их анализа может быть организована с помощью распределенных реестров с централизованным консенсусом, что позволяет создать аналог электронной бухгалтерской книги, фиксирующей финансово-экономическую деятельность субъектов цифровой экономики в регионе. Рассматриваемые методы выявления мошенничества основаны на противоречиях между действиями, описанными в транзакциях, и информацией, содержащейся в планах, стандартах, прецедентах и др. Рассмотрен метод, основанный на некоторой упрощенной схеме реализации абстрактного проекта. Для выявления противоречий необходимо проводить анализ от следствия к причине, т. е. искать аномалии в информации, описывающей порождение наблюдаемых следствий. Показано, как в реализации проекта можно выделять простые «необходимые условия» нарушения причинно-следственных связей, т. е. множество «необходимых условий», нарушение которых свидетельствует о наличии мошенничества. Это множество «необходимых условий» можно назвать метаданными для контроля проекта на выявление мошенничества.

Ключевые слова: цифровая экономика, информационные потоки, причинно-следственные связи, выявление мошеннических схем.

Поступила в редакцию: 03.04.2019

DOI: 10.14357/19922264190204



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024