Федоткина Ирина Викторовна – канд. психол. наук доц., ст. науч. сотр., Науч.-исслед. отд. медико-психол. сопровождения, Науч.-исслед. центр
194044, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 6
Irina Viktorovna Fedotkina – PhD Psychol. Sci., Associate Prof., Senior Researcher of the Research Department of Medical and Psychological Support of the Research Center
6, Academicа Lebedev Str., St. Petersburg, 194044
Юсупов Владислав Викторович – д-р мед. наук проф., нач. Науч.-исслед. отд. медико-психол. сопровождения , Науч.-исслед. центр
194044, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 6
Vladislav Victorovich Yusupov – Dr. Med. Sci. Prof., Research Centre
6, Academica Lebedeva Str., St. Petersburg, 194044
Левич Светлана Николаевна – науч. сотр., Науч.-исслед. отд. медико-психол. сопровождения, Науч.-исслед. центр
194044, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 6
Svetlana Nikolaevna Levich – Senior Researcher of the Research Department of Medical and Psychological Support of the Research Center
6, Academicа Lebedev Str., St. Petersburg, 194044
Зеленина Наталья Васильевна – канд. биол. наук доц., ст. науч. сотр., Науч.-исслед. отд. медико-психол. сопровождения, Науч.-исслед. центр
194044, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 6
Natalya Vasilyevna Zelenina – PhD Biol. Sci., Associate Prof., Senior Researcher of the Research Department of Medical and Psychological Support of the Research Center
6, Academicа Lebedev Str., St. Petersburg, 194044
Актуальность. Несмотря на возрастание угроз информационной безопасности России в современной международной обстановке, порядок доступа военнослужащего к секретной информации в настоящее время не претерпел существенных изменений. Существующие подходы и методы допуска (отбора) специалистов для работы в области информационной безопасности не акцентировали внимание на алгоритмах изучения личности военнослужащих.
Цель – разработать методики для оценки и прогнозирования личностной надежности военных специалистов в области информационной безопасности.
Методология. При помощи автоматизированной системы «Психофизиологическая диагностика аддиктивного поведения», включающей 2 психологических опросника и 2 психофизиологические методики, изучили показатели личностной надежности 78 военнослужащих. Психофизиологические методики дополнены стимулами, связанными с информационной безопасностью. Длительность обследования составила 15–20 мин, включая время инструктажа и тренировки. Внешним критерием «личностной надежности» являлась экспертная оценка по специально разработанной анкете, которую заполняли преподаватели и командиры подразделений. Результаты обработали с помощью программ Statistica 12.0.
Результаты и их анализ. Полученная в исследовании база данных с результатами выполнения всех методик автоматизированного комплекса военнослужащими, относящимися к различным группам по показателю «личностной надежности», была подвергнута дискриминантному анализу. Разработана статистически значимая модель (p < 0,001) прогнозирования личностной надежности обследуемого военнослужащего при чувствительности 85,7% и специфичности 100%. Установлены наиболее значимые психофизиологические маркеры риска низкой личностной надежности, в том числе, при работе в области информационной безопасности, у обучающихся высших военных учебных заведений Минобороны России.
Заключение. Разработанная автоматизированная система оценки личностной надежности при работе в области информационной безопасности зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ Роспатента «Автоматизированная система оценки личностной надежности военнослужащих, работающих со сведениями, составляющими государственную тайну» № 2024663045 от 03.06.2024 г. В отличие от других известных методов выявления риска правонарушений в области защиты информации программа проста в использовании, защищена от субъективных искажений интерпретации результатов и зависимости надежности прогноза от уровня подготовки и опыта исследователя, влияния стремления обследуемого давать «социально желательные» ответы.
Relevance. In the current international situation, despite augmenting threats to data security in the Russian Federation, the procedures granting access to classified information to the authorized military have not undergone any significant changes so far. The existing approaches and methods of selecting professionals to be authorized to access national security information (NSI) fail to consider the candidates’ personal profiles.
The study objective is to development of a set of methods allowing to assess and predict individual reliability of military professionals dealing with information security.
Methods. The Automated System for Psychophysiological Diagnostics of Addictive Behavior was used; it comprises 2 psychological questionnaires and 2 psychophysiological methods to assess individual reliability in 78 military professionals. Psychophysiological assessment is supplemented with stimuli relevant for data security. The examination required 15 to 20 minutes per each subject, including explanations and practice. To ensure that individual reliability assessment was of an expert level and unbiased, the professors and commanders were asked to complete a dedicated questionnaire per each subject. The results were analyzed using Statistica 12.0 software package.
Results and analysis. Once the subjects of various individual reliability scores completed all he automated assessments, the obtained database underwent a discriminant analysis. Eventually, a statistically significant model (p < 0.001) was developed per every subject to predict their personal reliability level. The model sensitivity was is 85.7 %, while the specificity was 100 %. The study identified the most significant psychophysiological markers of low reliability risk in students of higher military education institutions of the Ministry of Defense of the Russian Federation.
Conclusion. The developed automated system for individual reliability assessment in data security is registered in the Rospatent Computer Software Register under N 2024663045 dated 03.06.2024 as the “Automated System for Individual Reliability Assessment among the Military Having Access to National Security Information”. Unlike other well-known methods to identify the risk of data protection offences, the proposed tool is user-friendly and eliminates such types of bias, as distorted interpretation of results, investigator’s proficiency and experience, or the pursuit of the subject to provide socially favorable replies.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.