• Базилевский Михаил Павлович, Иркутский государственный университет путей сообщения (Иркутск, Россия)
• Шаманова Анна Евгеньевна, Иркутский государственный университет путей сообщения (Иркутск, Россия)

Обеспечение высокой степени информационной безопасности налоговых органов Российской Федерации является актуальной задачей. Утечки персональных данных граждан из систем налоговых служб могут нанести серьезный ущерб как физическим, так и юридическим лицам. Довольно часто такие утечки возникают по вине сотрудников, поэтому важно на постоянной основе проводить работу, направленную на повышение компьютерной грамотности пользователей налоговых органов в области обращения с защищаемой информацией. Цель данной работы состоит в построении модели логистической регрессии компетентности специалистов одной налоговой службы Иркутской области в вопросах информационной безопасности. При моделировании для идентификации неизвестных параметров логистических регрессий применен метод максимального правдоподобия и метод, основанный на решении задачи линейного программирования. Для верификации моделей использованы критерий точности классификации, а также элементы ROC-анализа в виде кривых, отражающих компромисс между чувствительностью и специфичностью при различных порогах классификации. Интерпретация оценок регрессий проводилась с помощью отношения шансов. Для количественной оценки степени компетентности работников налоговой службы были разработаны специализированные тесты. Результаты идентификации моделей показали, что метод, основанный на линейном программировании, во всех случаях оказался лучше по точности классификации, чем метод максимального правдоподобия. С помощью наилучшей логистической регрессии выявлены факторы, оказывающие наиболее существенное влияние на уровень компетенции сотрудников налоговой службы. Это позволило разработать учебные материалы для конкретных категорий работников. В результате проведенных учебных мероприятий из 160-ти человек число сотрудников, успешно преодолевших порог в 70%, выросло с 90 до 150.

информационная безопасность, налоговая служба, логистическая регрессия, метод максимального правдоподобия, линейное программирование, ROC-анализ

2025-12-01