APPLIED RESEARCH

Forecasting cyber risks in the digital economy using hybrid deep learning models and graph structure analysis

Authors

  • Maxim S. Vasiliev Russian State University for the Humanities

How to cite

GOST Vasiliev M. S. Forecasting cyber risks in the digital economy using hybrid deep learning models and graph structure analysis // Academic Research Journal. 2023. Vol. 1. No. 1. P. 105-112. DOI: 10.25726/f8428-5607-1158-s
APA Vasiliev, M. S. (2023). Forecasting cyber risks in the digital economy using hybrid deep learning models and graph structure analysis. Academic Research Journal, 1(1), 105-112. https://doi.org/10.25726/f8428-5607-1158-s

Abstract

This article examines the current problem of the relationship between innovative technologies and traditional production methods in a dynamically developing market. The necessity of introducing digital tools to improve the efficiency of production processes and increase the competitiveness of enterprises is substantiated. The purpose of the study is to develop a methodological basis for the integration of innovative technologies into traditional production systems, taking into account the specifics of industry specifics. To achieve this goal, an integrated approach was used, including an analysis of the literature on the topic, expert survey research, modeling of production processes and a comparative analysis of the results of traditional and innovative approaches. As a sample, small and medium-sized enterprises in the industrial sector were studied, which made it possible to obtain representative data and identify general trends in the introduction of technological innovations in conditions of limited resources. The conducted research has shown that the integration of innovative technologies leads to increased labor productivity, lower production costs and improved quality of final products. Special attention is paid to the impact of digitalization on the optimization of logistics processes and resource management. The simulation results demonstrated that the use of modern solutions contributes to a more rapid response to changes in the market environment and to increasing business resilience to external influences. The key success factors such as the skill level of personnel, organizational culture and psychological readiness of personnel for changes are identified. Based on the data obtained, the prospects for the development of digital transformations in traditional sectors of the economy are discussed. The discussion includes an analysis of the advantages and possible obstacles to the introduction of innovative methods, as well as recommendations for the practical application of research results in real conditions. The author notes that the presented results can serve as a basis for further research and development in the field of optimizing production processes through the use of advanced technological solutions. In conclusion, it is emphasized that the systematic introduction of innovations requires an integrated approach and interaction of various stages of the production cycle in order to achieve maximum efficiency and competitiveness of the enterprise.

Keywords

cyber risks digital economy hybrid models deep learning graph structures.

References

Блохин Н.В., Макрушин С.В. Построение векторного представления отраслей экономики с помощью графовых нейронных сетей // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2023. Т. 21. № 5. С. 7-15.

Буханец А.К., Дудник Д.А., Косникова О.В. Гибридные модели машинного обучения для анализа финансовых рынков // Прикладные экономические исследования. 2024. № 1. С. 27-35.

Досанов Н.Е., Алданов Е.С. Применения вероятностно-графических моделей для анализа работы в интеллектуальных системах обучения // Нанотехнологии: наука и производство. 2023. № 6. С. 62-70.

Зарипов Е.А., Петрунев Е.А. Разработка нейронной сети для моделирования поведения учебного процесса // Искусственные общества. 2023. Т. 18. № 1. 15 с.

Коровин Д.И., Романова Е.В., Муминова С.Р., Осипов А.В., Плешакова Е.С., Мазутский Н.М., Гатауллин Т.М., Гатауллин С.Т. Графовая аналитика для задач цифровой экономики // Журнал информационных технологий и вычислительных систем. 2023. № 3. С. 33-45.

Ломакин Н.И., Марамыгин М.С., Кособокова Е.В., Бестужева Л.И., Юрова О.В., Положенцев А.А., Ломакин И.Н. Разработка киберфизической системы на Python и QLua для трейдинга на платформе QUIK на MOEX в русле цифровизации экономики // Международная экономика. 2024. № 3. С. 214-231.

Параскевов А.В., Шаповалов А.В., Сергеев А.Э., Уварова А.Г. Подходы к анализу больших данных в системе высшего образования // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2024. № 196. С. 193-215.

Пятковский О.И. Нейросетевые компоненты для прогнозирования деятельности организаций // Перспективы науки. 2023. № 12(171). С. 49-54.

Семенова П.А., Гринева Н.В., Михайлова С.С. Предварительный анализ данных и построение признаков в задаче прогнозирования объемов поставок // Проблемы экономики и юридической практики. 2023. Т. 19. № 3. С. 141-152.

Соколинский Ю.В., Соколинская М.О., Лозовицкая Г.П. Прогнозирование тенденций киберпреступности с учетом демографических и экономических данных // Вестник Восточно-Сибирской Открытой Академии. 2024. № 54(54).

Тимофеев А.Г., Лебединская О.Г. Статистический и интеллектуальный анализ при построении прогноза цен и финансовых показателей в моделях с использованием машинного обучения и ИИ // Экономика и предпринимательство. 2022. № 4(141). С. 1118-1126.

Франтасов Д.Н., Балановская А.В., Репина Е.Г., Воронина Е.В. Разработка модели предиктивной аналитики финансовых поступлений от образовательной деятельности на основе цифрового следа обучающегося // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2022. № 5(211). С. 52-59.

Чечулина М.Ю. Анализ экономических моделей прогнозирования успеваемости учащихся // Экономика и предпринимательство. 2024. № 1(162). С. 1118-1121.

Якунин Ю.Ю., Шестаков В.Н., Ликсонова Д.И., Даничев А.А. Прогнозирование результатов обучения студентов с использованием инструментов машинного обучения // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 4. С. 28-43.

Kustitskaya T.A., Esin R.V., Vainshtein Yu.V., Noskov M.V. Hybrid approach to predicting learning success based on digital educational history for timely identification of at-risk students // Education sciences. 2024. Т. 14. № 6. С. 657.

Published

2025-05-26

Issue

Section

APPLIED RESEARCH

Metrics

414 views
0 downloads
Want to publish with us?
Submit an article

Machine-readable metadata

Similar Articles

1 2 3 4 5 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.