Методы интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования в задачах управленческого обеспечения национальной безопасности

Цель. Формирование и обоснование методического подхода к интеллектуальному анализу данных и предсказательному моделированию рисков, возникающих при применении технологий искусственного интеллекта в управленческих процессах обеспечения национальной безопасности Российской Федерации (РФ), а также выявление и систематизация механизмов их снижения на основе аналитических и прогностических инструментов.

Задачи. Выявить ключевые направления применения методов интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования в системе государственного управления в сфере национальной безопасности; провести системный анализ рисков и угроз, связанных с использованием ИИ-технологий в управленческих и организационных процессах; разработать типологию наиболее значимых рисков и угроз на основе аналитической обработки разнородных данных; обобщить и структурировать управленческие и технологические подходы к снижению выявленных рисков с использованием инструментов прогнозирования и поддержки принятия решений.

Методология. Методологическую основу исследования составили методы интеллектуального анализа данных, элементы предсказательного моделирования и риск-ориентированный подход, интегрированные в рамки системного анализа сложных социально-технических систем. Использованы методы качественного и сравнительного анализа стратегических и нормативно-правовых документов РФ, а также результаты отечественных и зарубежных исследований, статистические и аналитические материалы, применяемые для выявления закономерностей, оценки рисков и построения прогностических сценариев.

Результаты. На основе интеллектуального анализа данных сформирована структурированная типология рисков применения ИИ-технологий в сфере национальной безопасности, включающая в себя этико-правовые риски, киберугрозы, связанные с уязвимостью моделей и данных, риски непрозрачности и ограниченной интерпретируемости алгоритмов, зависимость качества управленческих решений от характеристик исходных данных, кадровые и технологические ограничения, а также внешние угрозы, в том числе дезинформационное воздействие и эскалацию технологической конкуренции. Показано, что использование методов предсказательного моделирования позволяет выявлять потенциальные сценарии развития таких рисков и повышать обоснованность управленческих решений.

Выводы. Результаты исследования подтверждают необходимость внедрения методов интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования в систему управленческого обеспечения национальной безопасности. Комплексное использование аналитических и прогностических инструментов, развитие технологического и кадрового потенциала, формирование институциональных и правовых механизмов регулирования, а также поэтапное внедрение систем контроля рисков являются ключевыми условиями повышения устойчивости и адаптивности системы национальной безопасности в процессе цифровой трансформации.

1. Игнатьев С. А., Клевцова О. Ю., Плотников В. А. Совершенствование государственного управления на основе использования технологии интеллектуального анализа данных // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2025. № 2. С. 50–58.

2. Языкеев С. Н. Искусственный интеллект и национальная безопасность в контексте прав и свобод человека в России // Юридический мир. 2023. № 10. С. 44–48. http://doi.org/10.18572/1811-1475-2023-10-44-48

3. Казеян Х. А., Арутюнян Г. Э. Проблемы применения искусственного интеллекта в военном управлении // Управленческое консультирование. 2023. № 6. С. 34–45. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2023-6-34-45

4. Лев М. Ю. Интеграция технологий искусственного интеллекта в систему национальной безопасности России // Теневая экономика. 2025. Т. 9. № 2. С. 143–164. https://doi.org/10.18334/tek.9.2.123301

5. Kissinger H., Schmidt E., Huttenlocher D. The age of AI: And our human future. New York, NY: Little, Brown and Co., 2021. 368 p.

6. Менисов А. Б. Технологии искусственного интеллекта и кибербезопасность: монография. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. 133 с.

7. Deeks A. S. The double black box: National security, artificial intelligence, and the struggle for democratic accountability. New York, NY: Oxford University Press, 2025. 270 p.

8. Горохова С. С. Искусственный интеллект в контексте обеспечения национальной безопасности // Национальная безопасность / nota bene. 2020. № 3. С. 15–31. http://doi.org/10.7256/2454-0668.2020.3.33465

9. Холопова Е. Н., Мулдашев Р. Н. Искусственный интеллект как средство противодействия фейкам при обеспечении национальной безопасности // Правовое государство: теория и практика. 2025. Т. 21. № 3. С. 60–70. https://doi.org/10.33184/pravgos-2025.3.7

10. Карцхия А. А., Макаренко Г. И. Правовые горизонты технологий искусственного интеллекта: национальный и международный аспект // Вопросы кибербезопасности. 2024. № 1. С. 2–14. https://doi.org/10.21681/2311-3456-2024-1-2-14

11. Буньков А. В., Репин Д. А., Щеголев П. Е. Правовые проблемы внедрения ИИ-технологий в систему государственного управления и администрирования: российский и международный опыт // Социология и право. 2025. Т. 17. № 3. С. 386–396. http://doi.org/10.35854/2219-6242-2025-3-386-396

12. Федоров М. В., Репин Д. А., Игнатьев С. А. Технологии искусственного интеллекта в государственном управлении: разработка парадигмы разумного (само)ограничения // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2024. № 5. С. 46–53.

13. Репин Д. А., Игнатьев С. А. «Внедрять нельзя отказаться»: влияние этики на применение технологий искусственного интеллекта в управлении социально-экономическими процессами // Экономика и управление. 2024. Т. 30. № 12. С. 1503–1509. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2024-12-1503-1509

14. Бедрик О. И., Несутулов А. С., Никитин Е. Н. Технологии искусственного интеллекта как фактор развития цифровой экономики: оценка социально-экономических эффектов // Экономика и управление. 2025. Т. 31. № 5. С. 593–601. http://doi.org/10.35854/1998-1627-2025-5-593-601

15. Bao Z., Xiang K. Digitalization and global ethics // Ethics and Information Technology. 2006. Vol. 8. No. 1. P. 41–47. http://doi.org/10.1007/s10676-006-9101-7