Глава 7 СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ВЕДЕНИЯ КОНКУРЕНТНОЙ РАЗВЕДКИ

Глава 7 СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ВЕДЕНИЯ КОНКУРЕНТНОЙ РАЗВЕДКИ

ОРГАНИЗАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СЛУЖБЫ БЕЗОПАСНОСТИ 1. Организационная структура службы безопасности предприятия. 2. Требования к специалистам в области конкурентной разведки. 3. Подбор и обучение кадров.

1. Виды информационных систем для ведения конкурентной разведки Для реализации активного и достоверного процесса ведения конкурентной разведки необходимо оперативное получение своевременной информации в определенном структурированном виде. Очевидно, что в настоящее время одним из основных источником получения информации является Интернет. Для ведения конкурентной разведки с использованием Интернет применяются специализированные информационно-аналитические системы. Большинство современных информационноаналитических систем (ИАС) имеют схожий базовый функционал, однако при этом различаются по качеству анализа и степени применимости для конкретных задач в рамках конкурентной разведки

1. Виды информационных систем для ведения конкурентной разведки Информационные системы (ИС), используемые для ведения конкурентной разведки могут быть разделены по следующим признакам. ИС различаются по используемым информационным источникам. Принципиально различаются системы, работающие с открытой информацией из сети Интернет и узкоспециализированные системы, работающие с конкретными хранилищами данных имеющих закрытый доступ. ИС могут быть классифицированы по типу анализируемой информации и как следствие решаемым в них задачам. Подавляющее большинство современных ИАС работают с текстовой информацией и решают задачи в рамках NLP. Современные ИС имеют наибольшие различия по решаемым задачам и применяемым методам анализа информации, в зависимости от которых определяется качество работы ИАС для ведения конкурентной разведки. • поиск, мониторинг и доставка сообщений с сайтов Интернет и социальных медиа; • извлечение различных типов сущностей (персоны, компании, даты, бренды и др. ) и отношений между ними (онтологии); • автоматическое создание аннотаций отдельных документов, тематических рефератов коллекций документов; • тематическое рубрицирование документов; • определение тональной окраски документов и отдельных объектов; • построение взаимосвязей тем коллекции документов в виде семантической сети; • исследование динамики развития проблем, представленных в сообщениях; • составление аналитических отчетов; • составление досье на пользователей сети Интернет.

Компания «Ай-Теко» Компания «Ай-Теко» – российский поставщик информационных технологий и сервисов для корпоративных заказчиков, предоставляет услуги по системной интеграции, консалтингу, информационной безопасности, сервисной поддержке и аутсорсингу, реализует комплексные интегрированные решения в области ИТ-инфраструктуры и информатизации крупных государственных структур, промышленных и телекоммуникационных предприятий, банков, инвестиционно-финансовых и страховых учреждений, организаций малого и среднего бизнеса. Имеет множество продуктов направленных на интеллектуальный анализ данных, среди которых наиболее применимыми для задач конкурентной разведки являются: «Аналитический курьер» и «X-Files» .

Система извлечения знаний «Аналитический курьер» Аналитический курьер является инструментом аналитической разведки, который позволяет быстро погружаться в новые предметные области. Особенностью системы является совместное применение различных методов извлечения знаний в одном сценарии, например, сначала производится кластерный анализ подборки сообщений, затем строится семантическая сеть тем для выбранного кластера, после чего делается частотный анализ временного ряда сообщений по взаимосвязанным проблемам. Динамика развития функций системы «Аналитический курьер»

Система извлечения знаний «Аналитический курьер» В программе следующие функции «Аналитический курьер» реализованы выявление ключевых тем документа, облака тегов коллекции ведение персональных библиотек пользователей и поиск в обработка запросов на естественном языке и в форме логических высказываний; документов; тематическое рубрицирование документов; поиск, мониторинг и доставка сообщений с сайтов Интернет и социальных них; медиа. Обработка социальных медиа производится оригинальными программами, возможно получение сообщений из следующих источников: построение взаимосвязей тем коллекции документов в виде определение тональной окраски документов и отдельных социальные сети, блоги, микроблоги Twitter, форумы на платформах php. BB; семантической сети; оповещение пользователей о доставке новых профильных кросс-языковой поиск (автоматический перевод запроса на различные языки); объектов; документов и сообщений; построение дайджеста (обзора высказываний) по объекту или извлечение различных типов сущностей (персоны, компании, даты, бренды определение субъектов, объектов, тематики и тональности и др. ) и отношений между ними (онтологии); теме документа; мнений, высказываний; персонализированный поиск (ранжирование документов поисковой выдачи с учетом истории выпуск аналитических отчетов по расписанию; запросов пользователя); многомерный частотный анализ тем, высказываний, автоматическое выделение тематических групп внутри сообщений; многоязычный семантический поиск с использованием современных поисковой выдачи документов (кластерный анализ публикаций); администрирование процесса выделения знаний и тезаурусов русского и других языков; автоматическое создание аннотаций отдельных документов, тематических рефератов коллекций документов, рефератов цепочек обсуждений различных тем в блогах и форумах (наиболее исследование динамики развития проблем, представленных в автоматической доставки новой информации. энергетические высказывания авторов сообщений); сообщениях;

Система извлечения знаний «Аналитический курьер» Система имеет многослойную архитектуру взаимодействующих с «тонким клиентом» сервисов и предоставляет пользователям веб-интерфейс. Такая архитектура предполагает, что система состоит из относительно независимых звеньев: сервера данных, сервера приложений, веб-сервера и самих приложений. Система может функционировать в современных центрах обработки данных, предоставляющих услуги «облачных вычислений» . «Аналитический курьер» предусматривает различные сценарии использования. Аналитические подразделения и службы безопасности банка Страховые компании Аналитические подразделения производственных компаний • анализ кредитоспособности клиента, выявление объектов, осуществляющие подозрительные платежи, выявление случаев распространения конфиденциальной информации и т. д. • обнаружение мошенников, неоднократно причинивших ущерб, недобросовестных объектов-страхователей, их связей, а также закономерностей событий (по месту и времени), происходящих с клиентами страховой компании. • анализ наиболее частых неполадок; анализ реакции рынка на качество товаров, помощь в принятии решений. Подразделения маркетинга предприятий (анализ рынка лекарств, изделий) • обеспечение лиц, принимающих управленческие решения, информацией для выработки оптимального варианта решения стоящей проблемы. Специальные службы, правоохранительные органы • мониторинг событий, объектов, проблем и анализ взаимосвязей исследуемых сущностей.

Система извлечения знаний «Аналитический курьер» Для повышения достоверности кластерного анализа используется метод иерархического бикластерного анализа (объектно-признаковый, концептуальный кластерный анализ). Система поддерживает следующие основные уровни обработки естественного языка: лексический анализ, морфологический анализ, синтаксический анализ, постсинтаксический анализ (выделение типизированных сущностей), орфографический корректор ошибок и вариативной лексики в тексте. Последующий семантический анализ текста производит типизацию сущностей (физические, юридические лица; одушевленные предметы; даты; регионы и многие другие типы), а также их нормализацию. Для идентификации ссылочно-представленных сущностей (местоимения) используются различные эвристические методы: разрешение анафорических ссылок; разрешение аббревиатур; идентификация географических объектов; поиск наиболее полного наименования персоны; выделение многих других типов сущностей (адреса, телефоны и т. д. ) производится с помощью расширяемых (в том числе и пользователем) правил. В системе используется тезаурус русского языка, совместимого со стандартом Word. Net 3. 0, имеющий значительный объем. В его составе более 160 тысяч групп синонимов, 700 тысяч связей между ними, 170 тысяч лексем и 13 типов семантических отношений. Имеется возможность одновременной работы, как с общим, так и с тематическими тезаурусами заказчика. В поставку программного компонента входит инструмент для создания нового или редактирования существующего тезауруса.

Система извлечения знаний «Аналитический курьер» Просмотр документов в программе «Аналитический курьер»

Система извлечения знаний «Аналитический курьер» Пример рабочего экрана программы «Аналитический курьер» Система «Аналитический курьер» является одной из ведущих аналитических информационных систем, работающих с русским языком.

Система управления досье X-Files Система X-Files предназначена для решения задачи выделения достоверных фактов из различных источников, заполнения ими досье на объекты мониторинга и их последующей аналитической обработки. Она используется для обеспечения процессов принятия решений при наличии большого объема «сырого» контента, что характерно для деятельности органов государственной власти, правоохранительных органов, крупных коммерческих компаний. Данный программный комплекс применяется и как аналитический инструмент, и как система поддержки корпоративной безопасности подразделений, занимающихся конкурентной разведкой. Система позволяет извлекать факты из Интернет, корпоративных источников документов, из учетных баз данных и других. В качестве источника документов и сообщений «X-Files» может эффективно использовать хранилище документов системы «Аналитический курьер» . Для выделения из текста сущностей, отношений между ними и других свойств фактов система использует оригинальные программы мультиязычного лингвистического, синтаксического и семантического анализа текста, общий и предметные тезаурусы.

Система управления досье X-Files Система реализует поиск фактов на основе концепции семантически самоопределенного предложения (Semantic Self Defined Sentence, SSDS). Концепция определяет метод идентификации смысловых элементов предложения и отношений между ними. После обработки текста документа он состоит из самоопределенных семантически независимых предложений. На основании проводимого анализа формируется хранилище фактов, что позволяет осуществлять выработку и хранения гипотез о вероятных связях объектов при отсутствии фактов об этих связях. Система порождает такие гипотезы, либо при наличии у каждого из пары объектов устойчивых связей с третьими общими для них объектами, либо при наличии для каждого из объектов фактов с общими местами совершения фактов в общем интервале времени. Также наличие эффективного хранилища позволяет производить анализ фактов в динамике и осуществлять ассоциативный поиск фактов за счет самообучения правил идентификации объектов (аббревиатуры, SMS, E-mail, телефон, адрес и др. ), что позволяет программам-автоматам находить больше фактов.

Система управления досье X-Files Снимок экрана программы «X-Files»

Система управления досье X-Files Система «X-Files» структурирует смысл документов, автоматически выявляя факты нужного типа, связанные с объектами, на которых системой автоматически ведётся досье. Структурированные факты позволяют находить скрытые причины событий или спрогнозировать поведение объектов в будущем. Взаимосвязи объектов визуально представляются в виде карты связей. Понятие факт системы «X-Files» характеризуется рядом возможных свойств: тип значения факта; объект-владелец факта; место действия факта; объект-участник факта; время длительности факта; значение факта (например, «продажа бизнеса» ); свойства факта. А также несколько типов связей между фактами: прямые связи, косвенные связи, связи по месту и времени.

Система управления досье X-Files С помощью программ-автоматов, допускающих параллельную работу, система «X-Files» осуществляет выявление фактов из документов и заполняет досье поставленных на мониторинг объектов. В дальнейшем, система предоставляет доступ к накопленной фактографической информации через Web-интерфейс для решения следующих аналитических задач: автоматическое выявление прямых и косвенных связей объекта; определение несвязанных между собой областей карты связей объектов (локальные сообщества); автоматическое выявление связей объектов по месту и времени; построение связей, представленных различной лексикой; типизация многомерных частотных распределений фактов; анализ последовательностей фактов, циклов; формирование групп объектов, связанных между собой общностью фактов (например, место, время, содержание факта); построение и анализ временных рядов карт связей объектов. Определение динамики изменения характера связей и состава объектов; построение и анализ временных рядов групп объектов. Определение динамики миграции ядер групп; регламентная генерация и доставка аналитических отчетов и информационных подборок. построение карт связей объектов для различных типов связей, визуализация и фильтрация связей; многовариантная визуализация карт связей с масштабированием, навигация по обзорной карте; поиск оптимальных связей между заданными объектами;

Система управления досье X-Files Архитектура информационно-аналитической системы предусматривает взаимодействие с конечным пользователем через портал, использование Web-сервисов для взаимодействия с другими информационными системами, выгрузку данных в формате XML для имеющихся унаследованных приложений Заказчика. Системы «X-Files» и «Аналитический курьер» допускают работу в оффлайнрежиме, в котором результат представляется аналитику, не имеющему постоянного подключения к Web-серверу, в виде отчёта. Существуют различные формы представления информации в пакетном режиме, в том числе в формате XML. Система имеет широкий спектр методов аналитической обработки фактов. К ним относятся: анализ временных рядов, анализ кластерной структуры, частотный анализ нечетких связей, поиск кратчайших связей между объектами и многие другие. «X-Files» имеет развитые средства самообучения на примерах семантических шаблонов ситуаций, которые затем используются ею для выделения фактов. Также система использует векторную графику для визуализации взаимосвязей объектов и содержит инструменты для визуального анализа сетей объектов.

Информационно-аналитическая система АРИОН Система АРИОН разработана российской компанией Sy. Tech. Система предоставляет пользователям возможности по сбору, обработке и анализу разнородных данных. Для сбора данных из разнородных источников в ИАС «АРИОН» используется специализированный модуль, позволяющий выполнять загрузку данных из следующих типов источников: массивы полнотекстовой информации; материалы Интернет-сайтов; формализованные документы; электронная почта; электронные архивы и системы документооборота; базы данных, структурированные источники. Система позволяет задать критерии отбора информации из источников и способы ее первичной фильтрации, а также организовать периодическое обновление и загрузку новой информации в соответствии с определенным регламентом. Для хранения и обработки полнотекстовых документов в ИАС «АРИОН» используется специальное полнотекстовое хранилище, в котором предусмотрен набор следующих функций: извлечение и загрузка документов из массива; автоматическая рубрикация документов; составление дайджестов и рефератов документов; аннотирование текстов документов; подготовка аналитических подборок; полнотекстовый поиск с учетом морфологии; атрибутивный поиск документов; разметка текстов документов. Результатом выделения фактографической информации из текстов документа в лингвистическом процессоре является набор связанной фактографической информации – информационных объектов и связей между ними, в рамках которой можно осуществлять: поиск по атрибутам объектов; поиск цепочек связей; многокритериальный поиск; поиск связей между фактами.

Информационно-аналитическая система АРИОН Среди набора аналитических функций ИАС «АРИОН» можно отметить следующие: слияние совпадающих объектов; поиск похожих объектов, фактов и ситуаций; определение незначимых объектов, фактов ситуаций; определение весов объектов, фактов ситуаций; поиск скрытых закономерностей;

Информационно-аналитическая система АРИОН Информация из ИАС «АРИОН» может быть выведена в виде отчетов в табличном и графическом виде. Предусмотрены режимы агрегирования и подсчета статистики. Результаты статистической обработки представляются в системе в виде таблиц, графиков и гистограмм. Для представления данных пользователю предусмотрено 2 основных режима: • табличный; • графический. В табличном режиме пользователю предлагается список объектов с указанием их характеристик. Графический режим является более наглядным, в нем информация представляется в виде графа, в котором вершины представляют объекты, а ребра – связи. Любой режим представления позволяет пользователю редактировать характеристики объектов и связей, а также удалять и создавать их. ИАС «АРИОН» базируется на открытых стандартах и имеет возможность взаимодействовать со смежными системами на разных уровнях. Вся информация в системе «АРИОН» имеет представление в формате xml и может быть выгружена в файл, в базу данных.

Информационно-аналитическая система АРИОН Пример интерфейса ИАС «АРИОН»

Система анализа документов RCO KAOT RCO КАОТ – программный комплекс, разработанный компанией «RCO» и обеспечивающий автоматический анализ содержания полнотекстовых документов и поддержку рабочего места аналитика с возможностью работы в локальной сети по протоколам tcp-ip и http. В базовой поставке RCO КАОТ работает с документами, хранящимися в папках файловой системы, однако предполагает адаптацию к используемым хранилищам документов при необходимости [34]. В состав RCO КАОТ входит набор программных модулей, часть из которых может поставляться или адаптироваться к нуждам заказчика независимо от других. В полной поставке комплекс содержит следующие модули: RC Server RCO Top. Tree Win RCO Top. SOM Win RCO Top. Line Win RCO Top. Net Win RCO Top. Search Win • поисковая машина, обладающая возможностями как контекстного, так и реляционного поиска. Позволяет искать документы с учетом морфологии и стоп-слов русского и английского языков, используя SQL-подобный язык • построение иерархических рубрикаторов для оперативного мониторинга и • представление содержания коллекции документов на запросов и комбинируя поисковые ограничения на контекст с ограничениями на маршрутизации информационных потоков, а также систематизация заданные атрибуты документов. Поддерживает упорядочение результатов как плоскости в форме тематической карты, визуализация результатов контекстного поиска. по соответствию запросу, так и по реляционным атрибутам. Необходима для распределения результатов поиска на карте. работы всех остальных компонент. • визуализация изменений тематики потока документов. • расширенные возможности поиска. Контекстный поиск с применением • построение и визуализация семантических сетей для навигации в Позволяет исследовать смену ракурсов, в которых морфологического анализа и тезауруса русского языка обеспечивает информационном пространстве с опорой на ключевые объекты документов и фигурирует целевая проблема, во времени. эффективный поиск документов по содержащимся в них словам и фразам. их взаимосвязи. Позволяет исследовать смысловое окружение интересующих Нечеткий поиск позволяет отыскать требуемую информацию при наличии объектов, выявлять цепочки и области связности объектов в коллекции орфографических ошибок в документе или в запросе. Тематический поиск документов. позволяет находить темы, связанные в тексте по смыслу с запросом, а также искать документы по темам.

Платформа создания систем извлечения знаний Deductor Компания «Base. Group Labs» специализируется на разработке систем для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, консолидации, очистки данных, построения моделей и визуализации. Основным программным продуктом компании является «Deductor» . Deductor является платформой, на базе которой создаются законченные аналитические решения. Платформа ориентирована на применение экспертами в различных предметных областях, позволяет обрабатывать любую структурированную табличную информацию . Основной целью создания Deductor является решение задач Knowledge Discovery in Databases, позволяющая провести все нижеописанные шаги. 1. Подготовка исходного набора данных. 2. Предобработка. 5. Постобработка данных. 4. Data Mining. • В состав системы входит Deductor Warehouse – многомерное хранилище данных, ориентированное • на решение задач консолидации информации из разнородных источников и быстрого извлечения В состав пакета включены алгоритмы, реализующие популярные и эффективные • интересующего набора данных. Deductor Warehouse поддерживает семантический слой, Deductor содержит большой набор механизмов предобработки и очистки данных: 3. Трансформация, нормализация данных. методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, самоорганизующиеся карты • позволяющий конечному пользователю оперировать бизнес терминами для получения Результаты любой обработки могут быть отображены при помощи большого набора заполнение пропусков, редактирование аномалий, очистка от шумов, сглаживание, Кохонена, ассоциативные правила и прочее. механизмов визуализации: OLAP, таблицы, диаграммы, деревья и множество других. фильтрация и множество других с возможностью комбинирования методов интересующих данных. Кроме собственного хранилища Deductor поддерживает работу и с другими • Deductor включает большой набор механизмов трансформации данных, позволяющих провести всю Для некоторых механизмов предусмотрены специализированные визуализаторы, предобработки. источниками имеющими интерфейсы взаимодействия через ODBC и ADO. Для обеспечения подготовительную работу для последующего анализа. Кроме этого, система содержит широкий максимального быстродействия Deductor поддерживает прямой (direct) доступ к большинству обеспечивающие легкость интерпретации результатов. Результаты могут быть спектр механизмов нормализации для всех типов данных: числовых, строковых, дата/время и наиболее популярных баз данных. экспортированы для последующей обработки при помощи других приложений. логических.

Платформа создания систем извлечения знаний Deductor Среди достоинств можно отметить следующее: все операции производятся при помощи «мастер» форм, благодаря которым снижаются требования к знанию экспертом математического аппарата; возможность произвольного комбинирования любых методов обработки; большой набор методов визуализации полученных результатов; пакетное выполнение всей действий по обработке данных. Также Deductor содержит специальное приложение – Deductor Viewer для конечных пользователей, позволяющее им получить конечные результаты, без необходимости углубленных знаний по методам анализа данных. Для получения результата пользователю достаточно выбрать нужный отчет, все остальное будет выполнено автоматически.

Поисковый сервис по официальным документам Web Insight Компания «Р-Техно» предоставляет широкий спектр услуг в области конкурентной разведки и аналитических услуг для бизнеса в целом. Имеет несколько собственных решений в виде интернет сервисов. Web Insight – поисковый сервис по невидимой части сети Интернет, а именно, по документам ФНС, ФССП, Пенсионного фонда, ФАС, Трудовой инспекции, ФРС, МЧС, Арбитражного суда, МВД, ФСБ, а также по документам правоохранительных, контрольных и надзорных органов стран СНГ: Украины, Узбекистана, Казахстана, Белоруссии, Молдовы, Приднестровья, Таджикистана, Азербайджана, Киргизии, Абхазии и т. п. Среди информации, содержащейся в документах можно выделить: • списки должников перед государственными службами; • списки правонарушителей; • списки организаций заключавших договора с государственными службами и организациями; • списки организаций имеющих государственные лицензии; • международные списки FATF и прочих антикриминальных структур. Для того чтобы поиск принес максимальный результат, необходимо учитывать некоторые особенности хранящейся в архиве информации, а именно – все файлы создавались разными людьми, и соответственно имеют свой формат, стиль, оформление, форму подачи информации и т. п. Для осуществления поиска по указанным источникам информации предлагается заполнение полной информации о юридическом или физическом лице, такой как: полное наименование лица; сокращенное наименование юридического лица; ИНН; ОГРН; юридический адрес; варианты наименования на английском языке, а также в латинской транслитерации.

Система рубрицирования текстов Avalanche Компания «Тора-центр» специализируется на современных технологиях анализа и прогнозирования - нейронных сетях, нечеткой логике, генетических алгоритмах, техническом анализе. Одним из основных аналитических продуктов, который может быть использован в рамках конкурентной разведки, позиционируется «Avalanche» . Avalanche – система мониторинга информации из сети Интернет, с возможностями рубрикации собираемых документов. В качестве исходных данных используется рубрикатор, в котором экспертом предметной области производится настройка каждого узла. Также в качестве исходных данных используется перечень сканируемых адресов поисковым роботом, для каждого из которых производится автоматизированная настройка правил разбора страницы и выделения отдельных ее элементов. Запуск поискового робота осуществляется по расписанию. В результате работы системы пользователь получает возможность просматривать изменения на наблюдаемых ресурсах и автоматически заполняемый рубрикатор. Результаты работы системы в значительной степени зависят от знаний эксперта предметной области производящего настройку системы на необходимые задачи. В рамках конкурентной разведки может использоваться как автоматизированная система облегчающая сбор информации из сети Интернет. Не смотря на свою простоту долгое время являлась популярной среди бизнес компаний различного уровня.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Содержание предлагаемого учебного пособия отражает основные направления деятельности по обеспечению информационной безопасности объекта защиты, путем проведения конкурентной разведки в отношении интересующих субъектов и организации контрразведывательных мероприятий. Одна из главных задач, которая стояла перед авторами, наряду с изложением общих теоретических основ, дать необходимые конкретные рекомендации для проведения работ по ведению конкурентной разведки – выбору способов и средств в зависимости от целей разведки. В результате проведения работ по организации конкурентной разведки на объекте защиты предоставляются следующие возможности: 1. Руководителям - обеспечить формирование единой политики и концепции обеспечения экономической безопасности защищаемого объекта; объективно и независимо оценить текущий уровень угроз экономической безопасности, определить цели ведения конкурентной разведки. 2. Начальникам служб (отделов) безопасности, защиты информации, и информационноаналитических подразделений сформировать требования по обеспечению экономической безопасности защищаемого объекта, выработать и обосновать необходимые меры для организации и проведения конкурентной разведки с использованием современных технологий, методов и подходов, организовать сбор информации о конкурентах из открытых и закрытых источников, организовать работы по контрразведывательному обеспечению экономической безопасности. 3. Сотрудникам и работникам организаций и предприятий получить основные представления о способах и средствах ведения конкурентной разведки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 1. Аверченков, В. И. Аудит информационной безопасности органов исполнительной власти / В. И. Аверченков, М. Ю. Рытов, А. В. Кувыклин, М. В. Рудановский. – Брянск: БГТУ, 2007. - 100 с. 2. Аверченков, В. И. Аудит информационной безопасности: учеб. пособие/В. И. Аверченков. – Брянск: БГТУ, 2005. – 269 с. 3. Аверченков, В. И. Организационная защита информации: учеб. пособие/В. И. Аверченков, М. Ю. Рытов – Брянск: БГТУ, 2005. – 184 с. 4. Аверченков, В. И. Системы защиты информации в ведущих зарубежных странах: учеб. пособие для вузов / В. И. Аверченков, М. Ю. Рытов, Г. В. Кондрашин, М. В. Рудановский. – Брянск: БГТУ, 2007. – 225 с 5. Аверченков, В. И. , Служба защиты информации: организация и управление: учеб. пособие / В. И. Аверченков, М. Ю. Рытов. – Брянск: БГТУ, 2005. – 186 с. 6. Аверченков, В. И. Система обеспечения безопасности Российской Федерации: учеб. пособие / В. И. Аверченков, В. В. Ерохин. – Брянск: БГТУ, 2005. – 120 с. 7. Алесковский С. Ю. , Алёхин А. В. и др. Энциклопедия деловой разведки и контрразведки – М: . “Русь”Олимп”, 2006 г. 8. Баяндин Н. И. Технологии безопасности бизнеса: введение в конкурентную разведку: учеб. -практ. пособие. -М. : Юристъ, 2002. -317 С. 9. Доронин А. И. €Бизнес-разведка/ А. И. Доронин. - М: , “Ось-89”, 2007 г. 10. Дудихина О. В. , Дудихин В. В. Конкурентная разведка в Интернет/ О. В. Дудихина, В. В. Дудихин. - М: , “Ось-89”, 2004 г.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 11. Зайцев Н. Л. Экономика промышленного предприятия/ Н. Л. Зайцев. - М: , Инфра, 2003 г. 12. Кравец Л. , Обрезанов С. "Конкурентоспособность предпринимательства и конкурентная разведка" / Л. Кравец, С. Обрезанов. -М: , Инфра-М, 2002 г. 13. А. Кузин, И. Нежданов, Е. Ющук. "Дезинформация и активные мероприятия в бизнесе". Казань: 2009. - 134 с. 14. Линдер И. Б. , Кузьмин Д. И. , Нежданов И. Ю. , Чуркин С. А. Хрестоматия. Политология. Вопросы права. Конкурентная разведка. И. Б Линдер. , Д. И. Кузьмин. , И. Ю. Нежданов, С. А. Чуркин. - М: , 2008 г. 15. Лемке Г. Э. Конкурентная война. Нелинейные методы и стратегемы/ Г. Э. Лемке. – М: , Ось-89. 2007 г. 16. Лемке Г. Э. Коммерческая разведка для конкурентного превосходства/ Г. Э. Лемке. – М: , Московская Финансово-Промышленная Академия, 2011 г. 17. Мазилкина Е. Конкурентная разведка/ Е. Мазилкина. -М: , Инфра-М, 2008 г. 18. Прескотт Джон Е. , Миллер Стивен X . Конкурентная разведка: Уроки из окопов , Издание переводное, Альпина Паблишер. , 2003 год 19. Ромачев Н. Р. , Нежданов И. Ю. Конкурентная разведка/ Н. Р. Ромачев, И. Ю. Нежданов. -М: . Ось-89, 2007 г. 20 Ронин Н. –М: . OCR Палек, 1998 г. 21. Расмьюссен М. Основы конкурентной разведки/ М. Расмьюссен. -М: , Инфра-М, 2003 г. 22. Ющук Е. Л. "Интернет-разведка: руководство к действию". /Е. Л. Ющук. -М: , Вершина 2006 г.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 23. Ющук Е. Л. Конкурентная разведка: маркетинг рисков и возможностей/ Е. Л. Ющук. -М: , Вершина 2006 г. 24. Ярочкин В. И. , Бузанова Я. В. Корпоративная разведка/ В. И. Ярочкин, Я. В. Бузанова. -М: , “Ось-89” 2005 г. 25. Федеральный закон Российской Федерации № 149 от 27 июля 2006 года «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» . - http: // www. rg. ru. 26. Информационный интернет-ресурс «Средства защиты информации» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. npo-echelon. ru/news/detail. php? ID=1403. 27. Информационный интернет - ресурс «Средства информационной безопасности» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. securit. ru/products/info/zlock/? utm_source=direct&utm_medium=cpc&utm_term=zlock&utm_cont ent=textlink&utm_campaign=produkti_rossiia&_openstat=ZGly. ZWN 0 Lnlhbm. Rle. C 5 yd. Tsy. Nz. A 2 NDM 3 Oz. Ew Nj. Q 4 OTY 2 O 3 lhbm. Rle. C 5 yd. Tpwcm. Vta. XVt. 28. Официальный сайт средств защиты информации Devicelock [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. devicelock. com/ru/dl/. 29. Официальный сайт средств защиты информации Securitycode [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. securitycode. ru/ products/security_studio/. Информационный интернет-ресурс «Энциклопедия маркетинга» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. marketing. spb. ru/lib-research/competition_spy. htm 30. Информационный интернет-ресурс «Российское общество профессионалов конкурентной разведки» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www. rscip. ru/

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31. Система извлечения знаний из документов «Аналитический курьер» – 2012 [Электронный ресурс]. URL: http: //www. i-teco. ru/ac. html (дата обращения: 25. 08. 2012) 32. Система управления досье «X-Files» – 2012 [Электронный ресурс]. URL: http: //www. iteco. ru/xfiles. html (дата обращения: 25. 08. 2012) 33. Sy. Tech: Разработка и внедрение информационно-аналитических систем – 2012 [Электронный ресурс]. URL: http: //sytech. ru/about. php? id=5 (дата обращения: 25. 08. 2012) 34. Продукты RCO КАОТ – 2012 [Электронный ресурс]. URL: http: //www. rco. ru/product. asp? ob_no=406 (дата обращения: 25. 08. 2012) 35. Base. Group Labs. Технологии анализа данных – 2012 [Электронный ресурс]. URL: http: //www. basegroup. ru/deductor/ (дата обращения: 25. 08. 2012) 36. Р-Техно. Экономическая разведка и управления рисками: Web Insight. Видеть невидимое. – 2012 [Электронный ресурс]. URL: http: //r-techno. com/rtechno/online-services/webinsight/ (дата обращения: 25. 08. 2012) 37. Масалович А. Avalanche и все для конкурентной разведки от Тора-Центра – 2012 [Электронный ресурс]. URL: http: //www. tora-centre. ru/avalanche. htm (дата обращения: 25. 08. 2012)