Статья журнала

ЦИФРОВОЕ ПРОФИЛИРОВАНИЕ В ЖИВОТНОВОДСТВЕ И ВОПРОСЫ УЧЕТА ЗАЩИТЫ ДАННЫХ

Авторы

АЛЬШАН А.А.

Раздел

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ | ECONOMICAL SCIENCES

УДК

УДК 004.056.5

Выпуск

2024 · № S3 (53)

Статус

PUBLISHED

Цитирование

АЛЬШАН , А.А. ЦИФРОВОЕ ПРОФИЛИРОВАНИЕ В ЖИВОТНОВОДСТВЕ И ВОПРОСЫ УЧЕТА ЗАЩИТЫ ДАННЫХ / А.А. АЛЬШАН // Управление рисками в АПК. – 2024. – № S3 (53). – C. -. – .

Аннотация

В статье рассматриваются возможности применения цифрового профилирования в животноводстве с акцентом на вопросы защиты данных. Обсуждаются перспективы использования цифровых технологий для управления животноводческими хозяйствами, а также риски, связанные с обработкой и хранением данных. Приведены примеры внедрения цифровых систем, которые демонстрируют преимущества их использования и сложность обеспечения защиты информации. Авторы делают выводы о необходимости разработки комплексного подхода к цифровому профилированию и защиты данных в этой сфере.

Ключевые слова

цифровое профилирование, животноводство, защита данных, информационные технологии, аграрные системы.

Введение

Цифровая трансформация аграрного сектора открывает новые возможности для управления животноводческими хозяйствами. Одним из ключевых направлений является внедрение информационных сервисов цифрового профилирования хозяйств на основе системных принципов аграрной информационной науки [10], которые позволяют собирать, анализировать и использовать данные о животных для повышения продуктивности и снижения издержек. Однако, с ростом объемов обрабатываемой информации, встает вопрос об обеспечении безопасности данных и их правильной эксплуатации. Цифровое профилирование в животноводстве представляет собой оценку уровня цифровой зрелости, то есть того ведется ли и как ведется в хозяйствен сбор данных о здоровье, продуктивности и других параметрах животных с использованием сенсоров, камер и других устройств Интернета вещей (IoT) [9]. И как эти данные применяются: помогают ли владельцам ферм принимать обоснованные решения, прогнозировать риски и оперативно реагировать на проблемы. Пример применения: цифровые сервисы мониторинга здоровья КРС могут выявлять заболевания на ранних стадиях, что значительно снижает расходы на лечение и предотвращает потери поголовья.

Методология

Примером успешного внедрения является использование RFID-меток для отслеживания передвижения и состояния животных. Такие технологии интегрируются с программным обеспечением для анализа данных, что позволяет оптимизировать рацион, условия содержания и даже прогнозировать репродуктивный цикл [7]. Вопросы защиты данных. Сбор и обработка больших объемов информации о животных требуют соблюдения норм безопасности. Основными угрозами являются: - несанкционированный доступ к данным; - утечка информации; - нарушения конфиденциальности. Необходимо учитывать, что цифровые системы, внедряемые в сельском хозяйстве, часто уязвимы из-за недостаточного внимания к их кибербезопасности. Например, слабые пароли или отсутствие шифрования могут привести к тому, что информация о состоянии хозяйства окажется в руках злоумышленников. Правовые аспекты. Вопросы защиты данных в цифровом профилировании регулируются как национальными, так и международными нормами. Например, в Европейском Союзе действует Общий регламент по защите данных (GDPR), который требует от организаций, работающих с персональными данными, строгого соблюдения норм конфиденциальности [1]. В России подобные нормы регламентируются, например, приказами ФСТЭК России [11; 12;13]. Однако в контексте животноводства остается открытым вопрос, насколько применимы такие нормы к данным, собираемым о сельскохозяйственных животных, и как они должны быть адаптированы к специфике отрасли [7]. Перспективы и вызовы. Цифровое профилирование в животноводстве открывает широкий спектр возможностей, но его реализация требует решения нескольких ключевых задач. Во-первых, необходимо разработать стандарты для хранения и обработки данных, в том числе в части мультиагентных систем, включая платформы [8]. Это включает создание унифицированных форматов, которые обеспечат интеграцию различных систем, а также разработку национальных и международных стандартов, регулирующих обмен информацией между участниками рынка [2]. Такие стандарты позволят повысить совместимость технологий и улучшить координацию между различными организациями.

Результаты

Во-вторых, требуется усиление мер по защите информации, включая шифрование и управление доступом. Для этого важно внедрить продвинутые методы шифрования данных, обеспечивающие защиту на всех этапах их обработки. Также необходимо использовать двухфакторную аутентификацию и строгую политику паролей для доступа к системам. Разработка протоколов быстрого реагирования на инциденты, связанные с утечкой данных, станет дополнительным инструментом обеспечения безопасности [3, 4].

Результаты

Обсуждение

Выводы. Цифровое профилирование в животноводстве представляет собой перспективное направление, способное изменить подход к управлению аграрными хозяйствами.

Обсуждение

Однако его успешное внедрение требует решения вопросов защиты данных и разработки соответствующих правовых и технических стандартов.

Выводы

Комплексный подход к данным аспектам позволит обеспечить безопасность и эффективность использования цифровых технологий в сельском хозяйстве

Источники

Библиографический список: Brown A. Cybersecurity in Agriculture. Wiley, 2021. URL: https://www.wiley.com/en-us/Cybersecurity-in-Agriculture Clark T. Ethical and Legal Issues in Smart Farming. Routledge, 2022. URL: https://www.routledge.com/ethical-and-legal-issues-in-smart-farming/9781032108933 Jones R. IoT in Livestock Management. Elsevier, 2019. URL: https://www.elsevier.com/books/iot-in-livestock-management/9780128185815 Miller P. Digital Transformation in Livestock Farming. Taylor & Francis, 2020. URL: https://www.taylorandfrancis.com/books/digital-transformation-in-livestock-farming Smith J. Data Protection in Agriculture: Challenges and Opportunities. Springer, 2020. URL: https://www.springer.com/book/10.1007/978-3-030-44602-7 Кузьмин, В.Н. Цифровое профилирование растениеводческого предприятия / В. Н. Кузьмин, Н. П. Мишуров, О. А. Моторин // Управление рисками в АПК. – 2023. – № 2. – С. 9-19. Моторин О.А., Мишуров Н.П., Эдер А.В. [и др.]. Создание цифровых профилей сельскохозяйственных товаропроизводителей: Научное издание. Москва: ФГБНУ "Росинформагротех", 2023. – 76 с. – ISBN 978-5-7367-1746-0. – EDN HKHUDV. Моторин, О. А. Вопросы классификации платформенных решений в контексте исследования цифровых платформ сельского хозяйства / О. А. Моторин, А. В. Стукалин // Технико-технологическое обеспечение инноваций в агропромышленном комплексе : материалы ІІ Международной научно-практической конференции, Мелитополь, 28–29 ноября 2023 года. – Мелитополь: Мелитопольский государственный университет, 2023. – С. 292-296. – EDN FWCDKQ. Определение уровней цифровой зрелости / О. А. Моторин, В. Н. Кузьмин, М. Н. Степанцевич, Е. В. Худякова // Техника и оборудование для села. – 2024. – № 7(325). – С. 15-17. – DOI 10.33267/2072-9642-2024-7-15-17. – EDN RBLGOG. Опыт системного подхода к цифровой трансформации АПК и направления реорганизации / В. И. Меденников, И. М. Кузнецов, М. В. Макеев, О. А. Моторин // Управление рисками в АПК. – 2020. – № 2(36). – С. 52-62. – DOI 10.53988/24136573-2020-02-07. – EDN ZESAMV. Приказ ФСТЭК России от 11.02.2013 № 17 «Об утверждении требований о защите информации, не составляющей государственную тайну, содержащейся в государственных информационных системах». Приказ ФСТЭК России от 18.02.2013 № 21 «Об утверждении состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных». Приказ ФСТЭК России от 25.12.2017 № 239 «Об утверждении Требований по обеспечению безопасности значимых объектов критической информационной инфраструктуры Российской Федерации» Эльмурзаев, Н. М. Управление рисками на предприятии: понятие, структура, ответственность / Н. М. Эльмурзаев, О. А. Моторин // Управление рисками в АПК. – 2021. – № 2(40). – С. 85-93. – DOI 10.53988/24136573-2021-02-08. – EDN PXVBFB.