ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

МЕМЛЕКЕТТІК ОРГАНДАРДЫҢ БҰЛТТЫ СЕРВИСТЕРІНДЕГІ АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІК: ТӘУЕКЕЛДЕРДІ БАҒАЛАУ ЖӘНЕ ҚОРҒАУ СТРАТЕГИЯЛАРЫ

Авторлар

  • Д.Қ. Каймолданова педагогика ғылымдарының магистрі, Шәкәрім Университеті, Семей, Қазақстан
  • Г.А. Шангытбаева PhD доктор, қауымдастырылған профессор, Қ. Жұбанов атындағы Ақтөбе өңірлік университеті, Ақтөбе, Қазақстан
  • А.Н. Аманов PhD доктор, Қожа Ахмет Яссауи атын. Халықаралық Қазақ–Түрік Университеті, Түркістан, Қазақстан
  • М.К. Исенова педагогика ғылымдарының магистрі, оқытушысы, Шәкәрім Университеті, Семей, Қазақстан
  • Г.Е. Берикханова ф–м.ғ.д., профессор, Шәкәрім Университеті, Семей, Қазақстан
  • Қ.О. Шакерхан Шакарим университет

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.27.3.028

Кілт сөздер:

бұлтты есептеулер, ақпараттық қауіпсіздік, мемлекеттік сектор, киберқауіптер, виртуалдау, Hyper–V, тәуекелдерді бағалау

Аңдатпа

Бұл мақалада мемлекеттік органдардың бұлтты сервистеріндегі ақпараттық қауіпсіздік мәселелері, тәуекелдерді бағалау әдістері және қорғау стратегиялары қарастырылады. Тақырыптың өзектілігі зерттеу жұмысының ғылыми-танымдық мәнін айқындайтын негізгі фактор ретінде бұлтты есептеу технологияларының үш деңгейлі моделі – SaaS (бағдарламалық қамтамасыз ету қызмет ретінде), PaaS (платформа қызмет ретінде) және IaaS (инфрақұрылым қызмет ретінде) – аясындағы экономикалық тиімділік пен мемлекеттік ақпараттық ресурстарға қойылатын қатаң реттеушілік қауіпсіздік талаптары арасындағы туындайтын дихотомиялық қайшылықтан туындап отыр. Мемлекеттік сектор субъектілерінің бұлтты есептеу инфрақұрылымына интеграциялануы ақпараттық-коммуникациялық технологияларды пайдаланумен байланысты операциялық шығындарды оңтайландыру және электрондық үкімет институтының функционалдық тиімділігін арттыру мақсатындағы стратегиялық басымдық ретінде қарастырылады. Алайда, бұл процесс деректердің құпиялылығына, тұтастығына және қолжетімділігіне байланысты жаңа қауіптер мен тәуекелдерді туғызады. Зерттеу барысында бұлтты сервистердегі киберқауіптердің бес негізгі класы (дәстүрлі атакалар, функционалды атакалар, клиентке атакалар, виртуалдауға атакалар, кешенді атакалар) талданды. Виртуалды инфрақұрылымды қорғаудың заманауи әдістері (гипервизорды қорғау, виртуалды машиналарды көшіруді қадағалау, басқару жүйелерін қорғау) сипатталды. Болашақтың бұлтты қауіпсіздік технологиялары – самозащищенные деректер және сенімді мониторлар қарастырылды. Зерттеудің өзектілігі бұлтты инфрақұрылымдарға бағытталған кибершабуылдар жиілігінің артуымен және ұлттық ерекшелікті ескеретін гибридті орталар үшін тәуекелдерді бағалаудың бірыңғай әдістемелерінің болмауымен расталады. Зерттеу нысаны мемлекеттік басқару контурындағы бұлтты сервистер, пәні – тәуекел факторларын бағалау әдіснамасы және көп деңгейлі қорғау архитектурасын құру тәсілдері болып табылады. Жұмыстың мақсаты – тәуекелдерді бағалаудың адаптивті моделін әзірлеу және мемлекеттік бұлтты платформалар үшін практикалық қорғау стратегияларын тұжырымдау.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Жарияланды

2026-09-15

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Д.Қ. Каймолданова, Г.А. Шангытбаева, А.Н. Аманов, М.К. Исенова, Г.Е. Берикханова, & Шакерхан, К. (2026). МЕМЛЕКЕТТІК ОРГАНДАРДЫҢ БҰЛТТЫ СЕРВИСТЕРІНДЕГІ АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІК: ТӘУЕКЕЛДЕРДІ БАҒАЛАУ ЖӘНЕ ҚОРҒАУ СТРАТЕГИЯЛАРЫ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 7(3). https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.27.3.028

Журналдың саны

Нөмір 7 № 3 (2026): МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Бөлім

АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІК ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАРҒА АРНАЛҒАН

Лицензия

Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Creative Commons лицензиясы

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en

##plugins.generic.recommendBySimilarity.heading##

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

##plugins.generic.recommendBySimilarity.advancedSearchIntro##