Модели и алгоритмы системы отбора персонала на основе повышения достоверности данных при принятии решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Фот, Юлия Дмитриевна

• Фот, Юлия Дмитриевна
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Фот, Юлия Дмитриевна

Содержание

Введение

1 Задача отбора персонала в системе организационного управления

1.1 Роль отбора персонала в системе организационного управления

1.2 Анализ современного состояния системы автоматизации организационного управления на примере системы отбора персонала

1.3 Классификация и характеристика методов целостности данных системы отбора персонала

1.4 Целевая функция оценки эффективности системы отбора персонала в системе организационного управления

1.5 Постановка задачи исследования

1.6 Выводы по первой главе

2 Разработка моделей идентификации образов, достоверности данных в системе отбора персонала организации

2.1 Разработка ассоциативно-мажоритарной модели отбора персонала как модели идентификации образов

2.1.1 Выбор и математическое описание входных параметров модели

2.1.2 Построение разделяющей функции и правила принятия решения модели

2.2 Оптимизация модели отбора персонала на основе сигнатурного метода идентификации образов

2.3 Разработка методики мониторинга достоверности исходных данных на основе контроля состояния вегетативной нервной системы человека

2.3.1 Разработка автоматной модели кандидата на вакантную должность

2.3.2 Разработка методики идентификации состояния вегетативной нервной системы человека

2.4 Выводы по второй главе

3 Разработка модели целостности системы отбора персонала на примере мониторинга достоверности исходной информации и принятия решений

3.1 Разработка алгоритма верификации базы данных системы отбора персонала на основе сигнатурных кодов контроля

3.2 Построение и характеристика структурной схемы системы отбора персонала

3.3 Исследование целостности системы отбора персонала на основе мандатно-верификационного доступа

3.4 Выводы по третьей главе

4 Программный комплекс поддержки принятия решения при идентификации кандидата на вакантную должность в системе отбора

персонала организации

4.1 Описание и апробация подпрограммы «Реализация ассоциативно-мажоритарной модели отбора персонала с оптимизацией на основе сигнатурного метода идентификации образов»

4.2 Описание и исследование подпрограммы «Метод оценки

вне»

4.3 Описание подпрограммы «Реализация доступа к системе отбора персонала мандатно-верификационным способом»

4.4 Исследование эффективности программного комплекса «Система отбора персонала»

4.5 Выводы по четвертой главе

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы системы отбора персонала на основе повышения достоверности данных при принятии решений»

Введение

Актуальность темы: Отбор персонала играет важную роль в управлении предприятием. Профессиональная пригодность человека на вакантную должность является наиболее актуальной задачей. Неверное решение при подборе сотрудника либо приём неквалифицированного сотрудника может привести к значительным экономическим убыткам на предприятии. Кроме того отсутствие системного контроля в процессе отбора персонала часто приводит к ошибкам, что затем отражается в повышении текучести кадров, росте затрат при найме персонала. Успех компании или ее неудачи во многом определяются потенциалом и достижениями рабочей силы организации. Вследствие чего построение эффективной системы отбора персонала (СОП) на предприятии является важной задачей в управлении предприятием.

Основной подход при построении СОП, безусловно, сводится к решению о соответствии соискателя должности. Кадровый состав либо кадровые агентства, отвечающие за данную функцию, вынуждены обрабатывать множество характеристик, описывающих конкретного кандидата, и давать объективную оценку о соответствии должности. Эта процедура усложняется объемом данных, на обработку которого затрачивается значительное время. Очевидно, что использование информационных технологий значительно упростит операцию отбора.

Анализ современных публикаций по системам отбора персонала показал, что, несмотря на значительные достижения в данной области, в них отсутствуют методы построения систем мониторинга и достоверности исходных данных для системы отбора персонала. Изучению важности отбора персонала, работы с персоналом, подготовкой кадров занимались многие ученые: Р. Юстэн, Р.Сара, Н. Харландер и К. Хейдак, Г. Зейнберт, А.Файоль, JI. Гыолик, Л.Урвик. A.A. Богданова, Н. Винер, К. Болдинг, Г. Кунц, С. Доннел, Р. Акофф, Р. Фалмер заложили научные основы использования

моделей и технологий в кадровом менеджменте, сделали возможным рассмотрение отдельных кадроведческих функций в неразрывной связи друг с другом, с общим менеджментом организации и внешней средой. В работах Кибанова А.Я. и Дуракова И.Б. роль отбора персонала проанализирована с точки зрения естественного и искусственного отбора, где естественный отбор при найме персонала сравнивается с положениями Ч. Дарвина. Лидерство в изучении проблем кадровой политики и отбора персонала принадлежит К.Левину. Основное исследование состоит в повышении эффективности управления компанией при продвижении кадров, а эффективность управления зависит от качества отбора персонала и степени удовлетворенности работой. Отбор персонала является процессом распознавания образа кандидата на вакантную должность. При этом во всех представленных моделях отбора персонала, опирающихся на методы функций близости, методы дискриминантных функций, статистические методы распознавания, лингвистические методы и эвристические методы, отсутствует операция проверки соответствия каждой кандидатуры одновременно по всем вакансиям. Это особенно важно приотборе персонала на крупных производственных предприятиях и в кадровых агентствах, где хранится значительный объем данных о кадрах (о кандидатах). Следует отметить, что при большом объеме данных также увеличивается время на установление достоверности анкетных данных, предоставленных кандидатом на вакантную должность (обзвон бывших работодателей, сбор информации о подлинности диплома и т.д.), следовательно, агентствам (отделам кадров) требуется дополнительная рабочая сила для проведения данных операций, что ведет к росту затрат компании. Достоверность всех ответов кандидата можно установить, применяя полиграф, но законодательство РФ не позволяет применять данное средство при отборе в кадровых агентствах и на предприятиях. В связи с этим достоверность анкетных данных кандидата при отборе персонала является низкой, что требует дополнительного исследования. В работах Аширова Д.А. и Жамойда E.H. указано, что

«процесс заключается в создании общей базы возможных источников труда, благодаря которой организация в любой момент может найти подходящих сотрудников». В тоже время ни в одной из современных систем отбора персонала, применяющей дискреционную либо мандатную политики доступа, нет проверки целостности данной базы, организован только доступ по паролю администратора, пользователя и программиста.Из этого следует, что при преднамеренных действиях сотрудников и внешних злоумышленников база источников труда (кандидатов), может быть искажена, что в последующем отрицательно отразится на результате отбора.

Эти проблемные вопросы позволили в рамках диссертационной работы сформулировать и решить актуальную научную задачу, заключающуюся в совершенствовании системы отбора персонала на основе мониторинга достоверности исходной информации, сокращении времени отбора и сохранении целостности данных. Для этого в качестве объекта исследования выбрана система отбора персонала крупного предприятия (кадрового агентства), а в качестве предмета исследования - методы и средства обеспечения целостности информации, обрабатываемой в БД, повышения быстродействия системы отбора персонала и достоверности исходных данных.

Цели и задачи исследования. Цель работызаключается вповышении эффективностисистемы отбора персонала предприятиям основе мониторинга исходных данных,сокращения времени обработки информации и сохранения целостности данных. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1) определить роль отбора персонала в системе управления;

2) разработать и проанализировать модель системы отбора персонала;

3) предложить методику мониторинга достоверности анкетных данных кандидата;

4) разработать алгоритм мониторинга доступа и целостности базы данных системы отбора персонала;

5) выполнить апробацию и провести экспериментальное исследование разработанных моделей, методик, алгоритмов в процессе функционирования системы отбора персонала.

Соответствие паспорту специальности. Результаты исследования соответствуют пунктам 4, 5, 10 паспорта научной специальности 05.13.10.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовалисьметоды ассоциативности и мажоритарности принятия решений, сигнатурный метод, метод контроля четности, мандатная и верификационная политики доступа в систему, методы теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна:

1. Разработана модель отбора персонала, использующая принципы ассоциативности и мажоритарности принятия решений на основе сигнатурного метода, что обеспечивает оперативное принятие решения за счет минимизации времени отбора.

2. Предложена методика мониторинга достоверности исходных данных на основе контроля состояния вегетативной нервной системы человека, допускающая возможность адаптации к изменению числа признаков распознавания, количеству образов-эталонов и автоматизирующая процесс обучения, что обеспечивает распознавание образов-эталонов при произвольном законе распределения информативных признаков.

3. Предложен алгоритм мониторинга доступа к базе данных системы отбора персонала и целостности информации, обрабатываемой в базе данных, отличающийся от известных внедрением в мандатную политику доступа механизмов верификации данных, основанных на использовании сигнатурного метода, что повышает контроль внесения изменений в базу данных системы по сравнению с известными аналогами.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные модели и алгоритмы реализованы в виде специализированного программного комплекса «Система отбора персонала», который используется в

производственном процессе Центра занятости населения, который позволяет проводить отбор при различных числах признаков, вакансий и кандидатур на вакансии, имеет высокую производительность вычислений и проведения проверки соответствия каждой кандидатуры одновременно по всем вакансиям, где уменьшение времени для распознавания образов персонала достигается путем внедрения сигнатурного метода идентификации кандидатур на должность. Контроль доступа в систему отличается от известных внедрением в мандатную политику доступа механизмов верификации данных, основанных на использовании сигнатурного метода, что повышает контроль внесения изменений в базу данных системы по сравнению с известными аналогами. Оценка состояния вегетативной нервной системы человека при анализе достоверности анкетных данных кандидата при поступлении на работу, отличается возможностью адаптации к изменению числа признаков распознавания, количеству образов-эталонов и автоматизирующий процесс обучения, что обеспечивает распознавание образов-эталонов при произвольном законе распределения информативных признаков.

Теоретическая ценность работы состоит в том, что ее результаты меняют общее представление о модели системы отбора персонала, включая теоретико-методологические аспекты анализа исходных данных. Представлены новые подходы к защите данных в системе отбора персонала. Полученные теоретические положения, выводы, научно-практические рекомендации могут служить основой для дальнейшего развития теории и практики отбора персонала, менеджмента организации.

Достоверность и обоснованность результатов моделей отбора персонала и мониторингадостоверности исходных данныхобеспечены корректным использованием методов принятия решений на основе принципов ассоциативности и мажоритарности, сигнатурного метода и метода контроля четности и др., подтверждаются результатами моделирования, экспериментального исследования и тестирования

разработанной системы отбора персонала, результатами внедрения и эксплуатации разработанных программных средств.

Положения, выносимые на защиту:

1) модель отбора персонала, использующая принципы ассоциативности и мажоритарности принятия решений на основе сигнатурного метода;

2) методика мониторинга достоверности исходных данных на основе контроля состояния вегетативной нервной системы человека;

3) алгоритм мониторинга доступа и целостности базы данных системы отбора персонала;

4) архитектура программного комплекса «Система отбора персонала».

Внедрение результатов работы и связь с научными программами.

Диссертационные исследованияпроводились на кафедре «Организация и технологии защиты информации» ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный институт менеджмента» при выполнении НИР в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011)» - гос.регистрация информационной карты № 120228094128. Программа «Реализация ассоциативно-мажоритарной модели отбора персонала с оптимизацией на основе сигнатурного метода идентификации образов» как результат внедренческой научно-исследовательской работы используется кадровым агентством «Открытый мир». Программы для ЭВМ «Реализация ассоциативно-мажоритарной модели отбора персонала с оптимизацией на основе сигнатурного метода идентификации образов» и «Реализация доступа к системе отбора персонала мандатно-верификационным способом» внедрены в производственный процесс Центра занятости населения Оренбургского района.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены на следующих научных конференциях: ХПи Х1УМеждународная научно-техническая конференция «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (Пенза,

2010);Международная научная конференция, посвященная 55-летию Оренбургского государственного университета (Оренбург 2010); Научно-практическая конференция «История развития банковского дела в Оренбуржье», посвященной 145-летию Главного управления Центрального банка Российской Федерации по Оренбургской области (Оренбург 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 4 работы - в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК. Получено 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ и 1 свидетельство о регистрации программного ресурса, представляющее собой учебно-исследовательскую программу для изучения и исследования системы.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и четырех приложений. Основное содержание работы изложено на 117 страницах, включая 41 рисунок и 16 таблиц. Список использованных источников содержит 92 наименования.

1 ЗАДАЧА ОТБОРА ПЕРСОНАЛА В СИСТЕМЕ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

1.1 Роль отбора персонала в системе организационного управления

Становление рыночных отношений в России требует качественных управленческих решений при управлении предприятием (организацией). Управленческое решение — это концентрированное выражение процесса управления на заключительной стадии — это выбор альтернативы руководителем в рамках его должностных полномочий, направленный на достижение целей организации. [34]. Организационная структура управления это — целостная совокупность соединенных между собой информационными связями элементов объекта и органа управления. Она отражает строение системы управления, содержанием которой являются функции управления, вертикальное и горизонтальное соотношение уровней управления, а также количество и взаимосвязь структурных подразделений в пределах каждого уровня. [34] Пример организационного управления представлен на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1- Пример организационного управления предприятием

Отбор персонала имеет большое значение при управлении человеческими ресурсами, так как от него во многом зависит дальнейшая деятельность организаций, ибо только при наличии квалифицированного

персонала можно добиться наилучших результатов и выполнения поставленных задач.

Концептуальные определения понятия «отбор персонала» у каждого автора свое. Дж.М.Иванцевич и A.A. Лобалов отмечают, что отбор персонала - процесс, целью которого является «набрать работников с высокой культурой работы» [33]. Многие исследователи акцентируют свое внимание на цели отбора эффективной рабочей силы, и формулируют следующее значение отбора персонала: часть процесса найма персонала, связанная с выделением одного кандидата на вакантную должность среди общего числа кандидатов на данную должность путем определения качеств кандидата требованиям вакантной должности, а так же целям и задачам организации. Т.Ю. Базаров и IO.JI. Еремин дают следующее определение отбору персонала «отбор сотрудника, который в состоянии достичь ожидаемого организацией результата» [11].

В общем, под отбором мы понимаем выделение чего-либо или кого-либо из определенной среды. Под отбором персонала, понимается процедура статистической (вероятностной) оценки профессиональной пригодности человека к эффективному выполнению задач по предназначению (выбранной должности). В работах Кибанова А .Я. и Дуракова И.Б. роль отбора персонала проанализирована с точки зрения естественного и искусственного отбора, где естественный отбор при найме персонала сравнивается с положениями Ч. Дарвина, а искусственный отбор основан не только на объективных факторах, но и субъективных. Например: «Проявляясь на старте отборочного процесса, он может сказываться и на его финише, когда принятое решение будет не в пользу «лучшего», в смысле более сильного, ловкого или профессионально развитого, а в сторону «нужного», например, имеющего деловые связи, которые ранее не мог установить работодатель [40]». Таким образом, по мнению автора, отбор персонала отличается от естественного отбора, но и характеристики классического искусственного отбора ему не

присуще. Следовательно, для достижения конечной цели необходимо устранить и минимизировать «помехи» для быстрого получения результата.

Представитель немецкой школы менеджмента Р. Юстэн, считал, что при отборе персонала необходимо руководствоваться равновесием между экономическим преимуществом предприятия и степенью удовлетворенности отдельного сотрудника. Подобное мнение имел и американский ученый Р.Сара, считая, что более профессиональный отбор будет не при определении более «сильного и умного», а при желании бедующего сотрудника адаптироваться определенным условиям труда и соответствовать изменениям. Такое направление анализа профессионализма привело к тому, что в изучении проблем эффективности профессиональной деятельности приоритетными стали исследования роли субъекта в социально-оперативной среде, а именно поиск личностных качеств человека во взаимодействии с характеристиками оперативной среды и разработка универсальных и гибких моделей профессионала. В широком смысле личностные качества - это совокупность всех свойств, особенностей работника, позволяющих ему реализовать свои функции. Формирование производительной способности работника осуществляется на основе диалектического единства общих (психофизических, интеллектуальных), специальных (профессионально-квалификационных) и особенных (организаторских, творческих т.д.) личностных способностей. [59]

Прежде чем открыть новую вакансию на предприятии, оно должно подобрать кандидатуры, которые бы хотели её получить. Приём на работу -необходимая часть управления персоналом. Этот процесс состоит в сопоставлении требований, предъявляемых работодателем и квалификации кандидата. При управлении персоналом, на стадии отбора происходит процесс, с помощью которого организация выбирает из ряда кандидатов одного или нескольких человек, наиболее подходящих по имеющимся критериям на вакантное место. При этом, конечно же, должна обеспечиваться удовлетворенность самих работников и возможность полного

раскрытия и использования их возможностей. Каждый приём нового работника влечёт за собой большие расходы для организации, ошибки при приёме многократно увеличивают эти расходы. Следовательно, увеличение эффективности отбора персонала, уменьшит затраты предприятия. Экономический результат деятельности предприятия, зависящий от оптимального отбора кандидатов, отображен в монографии «Кадровая политика предприятия» Н. Харландера и К. Хейдака. Эффективный отбор персонала тесно связан с его развитием и, по мнению Г. Зейнберта «за пригодным сотрудником с необходимыми способностями предприятие оставляет преимущество и дает ему шанс продвигаться вперед». [30]

Фундаментальные научные исследования в области отбора персонала опубликованы в Psychological Bulletin (журнале Американской психологической ассоциации, American Psychological Association). Они проведены американскими учеными профессорами Франком Шмидтом (Frank L. Schmidt, университет Айовы) и Джоном Хантером (John Е. Hunter, Мичиганский университет). Их теоретические и научно-прикладные выводы были сделаны на основе материала, собранного за 85 лет. Ими же предложены оценки методов отбора персонала, что позволило получить более точные оценки надежности различных методик и процедур. Их методы позволили рассчитать экономическую выгоду (дополнительную прибыль), которую работодатели смогут получать при использовании более эффективных подходов при соответствующей организации отбора персонала [58].

Наем на работу подходящих кандидатов с первой попытки может оказаться для компании-работодателя очень прибыльным. Считается, что экономические выгоды от этого могут достигать 6—20 процентов от обычного уровня производительности компании. В некоторых случаях (особенно это актуально для небольших компаний) правильный отбор персонала может стать решающим для компании фактором, определяющим, будет ли она получать прибыль или нести убытки [47]. Но на самом деле

разброс показателей производительности разных работников очень высок, поэтому отбор самых эффективных кандидатов остается важнейшей проблемой для бизнеса.

1.2 Анализ современного состояния системы автоматизации организационного управления на примере системы отбора персонала

Управление — это особый интеллектуальный вид деятельности, в котором занято огромное количество людей, применение информационных технологий значительно упрощает обработку данных. Под организационным управлением понимается организация управления отдельных подразделений с их взаимосвязями, которые определяются поставленными перед фирмой и ее подразделениями целями и распределением между ними функций. Организационное управление предусматривает распределение функций и полномочий на принятие решений между руководящими сотрудниками фирмы, ответственными за деятельность структурных подразделений, составляющих организацию фирмы. Проблема совершенствования организационного управления предполагает уточнение функций подразделений, определение прав и обязанностей руководителя и сотрудника, устранение многоступенчатости, дублирования функций и информационных потоков. Основной задачей здесь является повышение эффективности управления. Одним из решений повышения эффективности управления, безусловно, является применение средств автоматизации, обеспечивающих функционирование и развитие организации как единого целого. Средства автоматизации - это то, с помощью чего персонал осуществляет процесс автоматизации в рамках работы автоматизированной системы, или АС.

Тенденция автоматизации организационного управления предприятием коснулась и такой области, как процедура отбора персонала. Следствием стремления к повышению результативности работы явились разработки

автоматизированных систем управления процессом подбора персонала. Модель отбора персонала с использованием средств автоматизации представлена на рисунке 1.2.

Рисунок 1.1 - Модель отбора персонала с использованием средств

автоматизации

Автоматизация предназначена для анализа и контроля над состоянием отбора персонала предприятий и кадровых агентств. Средства автоматизации в рамках единой системы даст сотруднику и руководителю возможность в любой момент получить полную картину работы кадрового состава. Современный уровень развития средств автоматизации отбора персонала позволяют сократить время на принятие необходимых решений по пополнению кадрового состава и сделать его более надёжным.

Все средства автоматизации отбора персонала классифицируются следующим образом (рисунок 1.2):

Рисунок 1.2 — Классификация средств автоматизации систем отбора персонала

Классификация по масштабу:

1. одиночные - реализуются на автономном компьютере (сеть не используется). Подобные приложения разрабатываются с помощью Clipper, FoxPro, Paradox, dBase и Access.

2. групповые - средства автоматизации ориентированы на коллективное использование информации членами рабочей группы и строятся на базе локальной сети. В данном случае используются серверы баз данных или SQL - серверы.

3. корпоративные - средства автоматизации ориентированы на крупные компании и могут поддерживать территориально разнесенные узлы или сети. Для таких систем характерна архитектура клиент - сервер со специализацией серверов или же многоуровневая архитектура. Применяются серверы Oracle, DB2 и SQL Server.

Классификация по сфере применения:

1. Система обработки транзакций.

2. Система принятия решений.

3. Информационно - справочная система.

17

4. Офисные информационные системы.

Классификация по способу организации:

1. Системы на основе архитектуры файл - сервер.

2. Системы на основе клиент - сервер.

3. Системы на основе многоуровневой архитектуры.

4. Системы на основе Интернет/интранет технологии.

С появлением сложных современных средств автоматизации управления, связанных с автоматизированным вводом, хранением, обработкой и выводом информации, актуальность их целостности и достоверности приобретают еще большее значение. Средства автоматизации систем отбора персонала должны включать в себя:

Комплексность — информация должна комплексно отражать все стороны деятельности службы: техническую, технологическую, организационную, экономическую и социальную во взаимосвязи с внешними условиями.

Оперативность - получение входной информации должно происходить одновременно с протеканием процесса в управляемой системе или совпадать с моментом ее завершения.

Систематичность - требуемая информация должна поступать систематически и непрерывно.

Достоверность - информация должна формироваться в ходе достаточно точных измерений.

В настоящее время на российском рынке наблюдается множество предложений по разработке и поставке автоматизированных систем отбора персонала, как отечественных, так и западных. На рынке представлены такие продукты по подбору персонала, как «Резюмакс», «1С: Зарплата и Управление Персоналом 8», «ИНЭК-Персонал», «Деловое досье. Персонал», «Галактика», «Oracle Human Resources», «Axapta».

Резюмакс - мощная компьютерная система, готовое электронное агентство по подбору персонала, позволяющее сплотить Вашу команду и

вывести процесс рекрутмента на качественно новый уровень. Под каждую вакансию Резюмакс позволяет сформировать и разместить на корпоративном \УеЬ-сайте вопросники, автоматизирующие первичный отбор кандидатов. Программа сама отберет наиболее подходящих кандидатов и освободит сотрудников агентства от просмотра резюме, несоответствующих требованиям вакансии. Недостатком программы является, то, что отсутствует процесс достоверности сведений, предоставленных кандидатом и система не поддерживает проверку целостности базы данных, оставляя данную функцию администратору безопасности. В зависимости от выбранной Вами конфигурации системы, стоимость аренды составляет от 3000 руб. в месяц. Стоимость покупки - от 50000 до 90000руб.

«1С: Зарплата и Управление Персоналом 8» предоставляет управление данными о сотнях и тысячах работников, проведение мероприятий по подбору и обучению персонала, оценка квалификации производственного и управленческого состава. Использование программы дает компании возможность сократить временные затраты на обработку большого количества информации и анализ данных, позволяет руководству эффективно планировать и осуществлять кадровую политику. Стоимость в зависимости от рабочих мест варьируется от 14600 до 70000 руб. Недостатки данной системы заключаются в том, что при отдельной установке модуля "Оценка Профессионально Важных Качеств", отсутствует контроль целостности базы, а установка всего комплекса является дорогостоящей для кадровых агентств, кроме того другие модули комплекса окажутся бесполезными. Так же к недостаткам следует отнести, отсутствие проверки достоверности входящих данных.

"Деловое Досье. Персонал" позволяет оценить степень соответствия компетенции сотрудника его обязанностям путем соотнесения деловых и личностных качеств человека с эталонным образцом. Данные по каждому сотруднику или кандидату заносятся в базу и в дальнейшем учитываются в требованиях к должностям, используются при проведении аттестаций,

планировании обучения и так далее. Стоимость программы от 34000 до 65000руб. Недостаток заключается в анализе данных кандидатов по отношению всех вакансий, имеющихся в базе, что существенно сокращает время обработки информации при больших потоках данных.

Проанализированные системы отбора персонала ряд недостатков:

- высокая стоимость внедрения и сопровождения;

- недостаточная верификация данных при их обработке;

- присутствует вероятность неправильного принятия решения, в связи с поступлением в систему недостоверных входных данных;

- для обеспечения достаточной целостности данных системы отбора персонала необходимо применять дополнительные программные и аппаратные средства.

1.3 Классификация и характеристика методов целостности данных системы отбора персонала

При рассмотрении методов целостности данных отбора персонала дадим ряд определений:

Управление доступом - служба безопасности, гарантирующая, что ресурсы информационной системы используются разрешенным способом.

Средства контроля и управления доступом (средства КУД) -механические, электромеханические, электрические, электронные устройства, конструкции и программные средства, обеспечивающие реализацию контроля и управления доступом. [18]

Система контроля и управления доступом (СКУД) - совокупность средств контроля и управления, обладающих технической, информационной, программной и эксплуатационной совместимостью [18].

Целостность данных и сообщений - служба безопасности, гарантирующая, что данные информационной системы, программное обеспечение и сообщения не будут изменены неправомочными лицами [18].

В настоящее время существует большое количество моделей разграничения доступа, но наибольшую популярность получили две -дискреционный, или избирательный (discretionary access control, DAC), и мандатный, или полномочный доступ (mandatory access control, MAC). Надо заметить, что вторая модель стала развитием первой.

Дискреционная модель доступа - является одноуровневой моделью, которая позволяет субъектам определять права доступа к объектам при условии наличия прав собственности на данные объекты. Субъект с определенным правом доступа может передать это право любому другому субъекту. Для каждой пары (субъект - объект) должно быть задано явное и недвусмысленное перечисление допустимых типов доступа (читать, писать и т.д.), которые являются санкционированными для данного субъекта (индивида или группы индивидов) к данному ресурсу (объекту). [92]

Мандатная модель доступа - является многоуровневой моделью, которая позволяет формализировать процедуру назначения прав доступа по средствам использования, так называемых меток конфиденциальности или мандатов, назначаемых субъектам и объектам доступа. Метки доступа субъекта определяются в соответствии с уровнем допуска лица к информации, а для объекта доступа - признаками конфиденциальности информации. При санкционированном занесении в список пользователей нового субъекта должно осуществляться сопоставление ему классификационных меток. Внешние классификационные метки (субъектов, объектов) должны точно соответствовать внутренним меткам. [92]

Транзакция - группа последовательных операций, которая представляет собой логическую единицу работы с данными. Транзакция может быть выполнена либо целиком и успешно, соблюдая целостность данных и независимо от параллельно идущих других транзакций, либо не выполнена вообще и тогда она не должна произвести никакого эффекта. Транзакции обрабатываются транзакционными системами, в процессе работы которых создаётся история транзакций. Различают последовательные

(обычные), параллельные и распределённые транзакции. Распределённые транзакции подразумевают использование больше чем одной транзакционной системы и требуют намного более сложной логики (например, two-phase commit — двухфазный протокол фиксации транзакции). Также, в некоторых системах реализованы автономные транзакции, или подтранзакции, которые являются автономной частью родительской транзакции. В идеале транзакции разных пользователей должны выполняться так, чтобы создавалась иллюзия, что пользователь текущей транзакции — единственный. Однако в реальности, по соображениям производительности и для выполнения некоторых специальных задач, СУБД предоставляют различные уровни изоляции транзакций. [92]

Модели разграничения доступа так же делятся по числу уровней доступа, назначению, уровню абстракции. Рассмотрим классификацию моделей на рисунке 1.3.

Рисунок 1.3 -Классификация моделей доступа в автоматизированные системы

В рамках дискреционной модели контролируется доступ субъектов (пользователей или приложений) к объектам (представляющим собой различные информационные ресурсы: файлы, приложения, устройства вывода и т.д.). Для каждого объекта существует субъект-владелец, который сам определяет тех, кто имеет доступ к объекту, а также разрешенные операции доступа. Основными операциями доступа являются READ

(чтение), \\П1ТЕ(запись) и EXECUTE (выполнение, имеет смысл только для программ). Таким образом, в модели дискреционного доступа для каждой пары субъект-объект устанавливается набор разрешенных операций доступа. При запросе доступа к объекту, система ищет субъекта в списке прав доступа объекта и разрешает доступ, если субъект присутствует в списке и разрешенный тип доступа включает требуемый тип. Иначе доступ не предоставляется. Классическая система дискреционного контроля доступа является «закрытой» в том смысле, что изначально объект не доступен никому, и в списке прав доступа описывается набор разрешений. Также существуют «открытые» системы, в которых по умолчанию все имеют полный доступ к объектам, а в списке доступа описывается набор ограничений. [92] Недостаток модели DAC заключается в том, что субъект, имеющий право на чтение информации может передать ее другим субъектам, которые этого права не имеют, без уведомления владельца объекта. Таким образом, нет гарантии, что информация не станет доступна субъектам, не имеющим к ней доступа. Кроме того, не во всех АИС каждому объекту можно назначить владельца (во многих случаях данные принадлежат не отдельным субъектам, а всей системе).

Одна из наиболее известных моделей безопасности — модель Белла-ЛаПадулы (модель мандатного управления доступом). Модель Белла-ЛаПадулы является моделью разграничения доступа к защищаемой информации. Она описывается конечным автоматом с допустимым набором состояний, в которых может находиться информационная система. Все элементы, входящие в состав информационной системы, разделены на две категории - субъекты и объекты. Каждому субъекту присваивается свой уровень доступа, соответствующий степени конфиденциальности. Аналогично, объекту присваивается уровень секретности. Понятие защищенной системы определяется следующим образом: каждое состояние системы должно соответствовать политике безопасности, установленной для данной информационной системы. Переход между состояниями описывается

функциями перехода. Система находится в безопасном состоянии в том случае, если у каждого субъекта имеется доступ только к тем объектам, к которым разрешен доступ на основе текущей политики безопасности. Для определения, имеет ли субъект права на получение определенного вида доступа к объекту, уровень секретности субъекта сравнивается с уровнем секретности объекта, и на основе этого сравнения решается вопрос, предоставить или нет запрашиваемый доступ. Наборы уровень доступа/уровень секретности описываются с помощью матрицы доступа. [92]

Рисунок 1.4 -Диаграмма информационных потоков

Основной упор в модели делается на конфиденциальность, но кроме неё фактически больше ничего не представлено. Кроме того, в модели игнорируется проблема изменения классификации: предполагается, что все сведения относятся к соответствующему уровню секретности, который остается неизменным. Наконец, бывают случаи, когда пользователи должны работать с данными, которые они не имеют права увидеть.

Модель Биба заботится только о целостности, игнорируя конфиденциальность. Целостность - ограничение на авторство сообщения. Чтобы смоделировать такую систему, мы должны построить многоуровневую политику целостности, в которой возможно лишь чтение с более высокого уровня и запись на более низкий уровень; не должно быть чтений с более низкого уровня или записей на более высокий, так как это позволило бы объектам, имеющим высокую целостность загрязниться информацией, имеющей низкую целостность, то есть, возможно, неточной информацией. [92]

Из рисунка 1.3 видно, что по уровню абстрактности все модели делятся на абстрактные и ролевые. Абстрактные модели не учитывают особенности автоматизированных систем, в них исследователи обобщают идеи по вопросу защиты информационных объектов и вводят ограничения, связывающие субъект, объект и прочие категории. К таким моделям относятся рассмотренные ранее модель Белла -Лападула и модель Харрисона - Руззо - Ульмана.

Представителем ролевой модели выступает модель Брюэра и Нэша, также называемая моделью «Китайской стены», создана для обеспечения управления доступом, который может динамически изменяться в зависимости от предыдущих действий пользователя. Основной целью модели является защита от конфликтов интересов, вызванных попытками получения доступа пользователями. [13] Достоинствами модели являются: более высокоуровневая модель по сравнению с дискреционной и мандатной моделью (может давать привилегии на сложные операции с составными данными); более интуитивно понятна для пользователя, чем с дискреционная и мандатная модели; у пользователя может быть несколько непротиворечивых ролей; возможно наследование привилегий для операций с объектами; допускает иерархию и поэтому применяется в больших организациях. Недостатками ролевой модели являются: непереносимость — роли легче реализовать в каждом конкретном случае и корректировать, чем перенести из другой ролевой модели; сложность реализации; сложность администрирования (роли, выданные одному пользователю должны быть непротиворечивы); более сложна для администрирования, чем с дискреционная и мандатная модели.

Все существующие на сегодняшний день методы по усилению целостности системы обеспечиваются в основном оперативностью администраторов безопасности, при этом администратор не в состоянии отследить все изменения системы, а традиционные подходы механизма контроля целостности путем контрольного суммирования в данном случае

бесполезен, поскольку не учитывает свойство системности (совпадение сумм для каждого контролируемого компонента не может гарантировать цельность функционала безопасности относительно всей системы). Но при этом отказаться от контроля целостности среды невозможно, поскольку нарушения целостности делают бесполезным применение любых высококачественных систем защиты.

1.4 Целевая функция оценки эффективности системы отбора персонала в системе организационного управления

Эффективность системы отбора персонала определяется достоверностью принимаемых решений и временем проведения отбора. Первый параметр определяет положительный эффект в случае точного отбора кандидата на вакантное место, и потери в эффективности организации в случае ошибки, когда кандидатура отобрана неудачно. Второй параметр определяет время операции отбора. [84]

Общий вид целевой функции при построении системы отбора персонала имеет следующий вид:

Е=--->тах\10<И03, (1.1)

где:

Т - время работы системы отбора, представленное как совокупность времени каждого этапа отбора и времени работы автоматизированной системы;

Ъ — затраты системы отбора персонала, представленные как совокупность затрат на оплату труда сотрудников, закупку оборудования, закупку программных средств и т.д.;

е,- - достоверность поступивших сведений кандидата на /-ю вакансию 0=1, АО;

X - интенсивность поступления заявок на проведение отбора в систему;

а,— вероятность ошибки при отборе на мо вакансию;

ТУ- число кандидатов за время Т\

/0 и - фактическое и требуемое время на процедуру отбора.

Как видно из выражения (1.1), критерий оценки эффективности отбора персонала выражается в максимизации достоверности поступивших сведений кандидата, минимизации вероятности ошибки распознавания кандидатуры а, зависящей от сохранности сведений в БД, и минимизации времени отбора персонала. [84]

При этом время отбора персонала представляется совокупностью времени затраченным на работу каждого блока, представленного на рисунке 1.1.

Т=Т\+ Т2+ Т3+ Т4+ Т5+Т6+Т7+ Т8+ Т9 +Та, (1.2)

Т\- время анализа заявки работодателя;

Тт время интервью с заказчиками и будущими руководителями;

7з - время на выбор метода поиска;

Т4 - время поиска кандидатов;

- время первоначального отбора анкет;

Те - время на проверку достоверности данных кандидата путем телефонных переговоров и запросов данных;

Т7 - время на диагностику и анализ психологического портрета путем тестирования;

Т8 - время на формирование полноценного портрета кандидата (анализ данных полученных от автоматизированной системы отбора персонала);

Т9 - время на утверждение кандидатуры;

Та - время работы автоматизированной системы.

Затраты системы отбора персонала Ъ предсталенны следующим образом:

2=2Х+ 2г+ 2Ъ+ 2Ь, (1.2)

2\- затраты на закупку системы отбора персонал а,руб. на год;

27

Zз - затраты на закупку программных средств целостности БД и организации доступа в систему, руб. на год;

- затраты на работу специалиста(ов), руб./мес.;

- затраты на разработку комплекса «Система отбора персонала»,

руб.

1.5 Постановка задачи исследования

Целью подсистемы отбора персонала является повышение

достоверности и оперативности отбора персонала в системе отбора персонала на основе автоматизированного метода идентификации кандидатур на должность и представления задачи отбора как задачи распознавания образов. [84]

С учетом сказанного выше необходимо спроектировать высокопроизводительное программное средство для отбора персонала и контроля достоверности исходных данных и принятия решения. Принятие решения о приеме на работу должно производится методом сравнения данных пользователя с эталонами. Принятие решения о соответствии претендента какой-либо вакансии должно приниматься по определенному количеству совпавших признаков. [84]

Для реализации поставленной цели требуется выполнить следующие задачи:

- построение математической модели отбора персонала на основе принципов ассоциативности и мажоритарности принятия решения;

- разработка структурной схемы системы отбора персонала;

- разработка алгоритмов достоверности отбора персонала на основе мониторинга достоверности исходной информации.

- разработка программных средств и рекомендаций на построение системы целостности базы данных системы отбора.

1.6 Выводы по первой главе

1. Исследована роль принятия решения при оценивании кандидата на вакантную должность и проанализированы существующие программные комплексы отбора персонала.

2. Проведена классификация и характеристика методов целостности данных системы отбора персонала: по числу уровней доступа, по уровню абстрактности, по назначению.

3. Построена целевая функция оценки качества подсистемы отбора персонала в системе организационного управления с учетом достоверности принимаемых решений и времени проведения отбора. Определены задачи исследования.

2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБРАЗОВ, ДОСТОВЕРНОСТИ И ЦЕЛОСТНОСТИ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ ОТБОРА ПЕРСОНАЛА ОРГАНИЗАЦИИ

2.1 Разработка ассоциативно-мажоритарной модели отбора персонала как модели идентификации образов

2.1.1 Выбор и математическое описание входных параметров модели

Входными данными при эксперименте выступают персональные данные кандидата на вакантную должность. Вопросы анкеты претендента на вакантную должность составлена на основе результатов исследования Кибанова А.Я и Дураковой И.Б. Всего в модели отбора персонала предусмотрены 3 типа исходных данных:

- Не влияющие на результат;

- С фиксированными ответами;

- С произвольными ответами.

Данные, не влияющие на результат отбора персонала:

- Фамилия имя отчество;

- Адрес (место проживания по прописке);

- E-mail, контактные телефоны.

Данные, влияющие на результат отбора персонала(фиксированные варианты ответов):

- Гражданство (Да/нет);

- Регистрация временная/постоянная в пределах населенного пункта месторасположения работодателя (Да/нет);

- Пол (мужской/женский);

- Семейное положение (Замужем/женат; холост; вдова/вдовец; Разведен/разведена);

- Служба в армии (да/нет);

- Образование (высшее, неоконченное высшее, средне специальное, среднее, бакалавриат, магистратура);

- Специальность (код специальности/наименование специальности);

- Ученая степень (нет, кандидат наук, доктор наук);

- Есть ли у вас опубликованные работы? (да/нет);

- Должность (рабочий — вспомогательный персонал, сотрудник младшего состава, сотрудник среднего состава, среднее руководящее звено, высшее руководящее звено)

- Достижения, награды, звания, которые могут иметь отношение к целям профессиональной карьеры (да/нет);

- Степень владения иностранным языком (нет знаний, удовлетворительно, хорошо, отлично);

- Степень владения программными средствами (пользователь, опытный пользователь, программист);

- Навыки работы с оргтехникой (да/нет);

- Наличие водительского удостоверения (нет; да, категория А; да, категория В; да, категория С; да, категория Б; да, категория Е);

- Наличие личного автомобиля (да/нет);

- Наличие загранпаспорта (да/нет);

- Занимаетесь ли вы гимнастикой (ежедневная утренняя зарядка; бег каждый день; пешие прогулки ежедневно; физкультура в выходные дни; гимнастика нерегулярно; другое; нет);

- Как вы оцениваете свое здоровье (здоров, практически здоров, болен, затрудняюсь ответить);

- В какой мере употребляете спиртные напитки (не употребляю, мало, средне, в большом количестве);

- Употребляете ли вы наркотики (да, нет, употреблял);

- Курите ли вы? (нет, несколько сигарет в день, полпачки в день, пачка в день, до двух пачек в день);

- Имели ли вы судимость? (да/нет)

Данные, влияющие на результат отбора персонала (произвольные варианты ответов):

Дата рождения (количество полных лет);

Опыт работы (количество лет);

Количество подчиненных (количество);

Машинопись (скорость написания знаков в минуту); [40] Для использования в модели данных, которые предполагают произвольный вариант ответа, их необходимо разбить на диапазоны значений. Разбивка осуществляется так, чтобы был возможен выбор любого варианта, и этот выбор не исказил бы результирующее значение.

Для адаптации исходных данных кандидата в данные, понятные системе, служит блок кодирования данных.

Достоверности предъявленных документов отводят из самых значительных мест, нередко наделяя статусом «эталона» и соизмеряя с ними качественные показатели других данных кандидата при анкетировании. Еще одним фактором при отборе персонала является время принятия решения, которое должно быть минимальным для более эффективной работы системы.

Отбор кандидатуры на вакантное место производится по комплексу признаков (требований), от степени соответствия которым зависит качество отбора.

Математическая модель задачи отбора персонала представлена как задача распознавания образов следующим образом.

К исходным данным задачи отбора относятся: множество классов образов вакансий #2>—множество информативных признаков

кандидатуры на распознавание в^^ь^.'-ЛяЬ используемых для отбора. Каждый из признаков представлен в некотором диапазоне изменения <Ау (/=1,...,«; ]=\,...,т) из множества диапазонов признаков 1)={Лу ; /=1,2,..,«; 7=1,...,т}. Каждый диапазон задан значениями минимального (£/„„•„) и максимального (йтах) порога изменения признака и дискретностью изменения признака внутри диапазона, а оценки вероятностей распределения значений признаков в собственных диапазонах в общем случае известны. Требуется определить степени соответствия каждой кандидатуры на вакантное место

выдвигаемым требованиям к кандидатуре при заданных ограничениях (2.1). [80]

Для формализации задачи отбора персонала введем следующие обозначения:

с]х - образ (кандидатура на вакантное место), подлежащий распознаванию;

<5(> - зарегистрированное значение 1-го признака, 1—\,...,т;

<8Х>- вектор зарегистрированных значений признаков

- мера близости между иу'-м образом из множества эталонов (образов вакансий)

v{<Sj>¡ ¿/у } - мера принадлежности <?,> диапазону /-го признака дляу-го образа;

О}- вектор диапазонов изменения значений для образа ..,«;

Ф {<5,г>, } - функционал для вычисления меры близости ХУ^*,

В качестве меры близости могут быть использованы: коэффициент парной корреляции, вероятностные оценки метода Байеса, мера близости Хемминга и другие [7]. В соответствии с мерой близости используют и функционал для ее вычисления. Обобщенная модель распознавания $ имеет следующий вид:

^^{#*,(}}= Ф{< Б" >,£,},./ = 1,...,« (2.1)

дх е О* : ф{< 5х >,1)у шахф{< >,£>,), Q• eQ;DJ е Б;у = 1(2.2)

<7* >,И*}</>Нтф{<5* бБ;У = 1 (2.3)

Функционал Ф{<^>,/)7} в выражении (2.1) представляет собой разделяющую (дискреминантную) функцию в модели отбора, а выражения (2.2) и (2.3) описывают разделяющее правило, при отнесении д* к одному из классов образов-вакансий О*. При этом отбор проводится по максимальной величине меры близости функционала (выражение 2.2), либо принимается

решение о том, что (f не принадлежит ни к одному образу эталону из базы данных эталонов Q (выражение 2.3), если значение функционала согласно правилу, будет меньше (или больше) некоторого заданного порога функционала lim Ф {<SX>,Dj},j=l,...,п. [84]

2.1.2 Построение разделяющей функции и правила принятия решения модели

Разделяющая функция представляет собой аналитическое выражение для расчета численной оценки критерия, по которому средство распознавания принимает решение по отнесению неизвестного образа <f к одному их известных образов-эталонов либо о непринадлежности образа cf ни к одному из известных образов.

В основе выбора вида разделяющей функции возможно использование нескольких подходов. В частности, на основе выбора и упорядоченного усложнения некоторой базовой функции [7] либо на основе априорно известных функций, используемых при решении аналогичных задач.

Задача выбора разделяющей функции, как правило, решается совместно с задачей выбора информативных признаков и разделяющего правила.

Основным критерием к выбору разделяющей функции является обеспечение максимальной достоверности при заданной или минимальной сложности. При этом считают, что сложность разделяющей функции определяет алгоритмическую сложность ее вычисления, конструктивную сложность реализации специализированного устройства и производительность средств распознавания. В основе известных алгоритмов синтеза разделяющей функции, например, алгоритмов методы группового учета аргументов [66], лежат процедуры упорядоченного перебора и усложнения базового варианта разделяющей функции до тех пор, пока наблюдается рост критерия по достоверности идентификации. В качестве базовой функции используются полиномы аддитивного мультипликативного,

гармонического и других типов. Оптимальная разделяющая функция соответствует экстремуму достоверности.[84]

От выбора вида разделяющего правила и вида Ф {<<$*>,/}} во многом зависит качество решения задачи распознавания образов вообще и, в частности, эффективность решения задачи отбора персонала.

Выбор разделяющей функции Ф {<£*>,£>у} в задачах распознавания образов, как правило, производится совместно с выбором информативных признаков и правила принятия решений. В результате анализа известных подходов к построению разделяющей функции в качестве базовой в задаче отбора персонала выбрана функция ассоциативного вида:

/и

(2.4)

в которой

1 ,если < >ЄСІЦ', |0,если < >£ СІу

(2.5)

У=

^21 ^22

V • V

Щ ' * • упт

(2.6)

К =

кп к{.

12 'Чу -"'Чи

&21 ^22 ""

к1у ...кх к

2т •••Л2/л

К\ кП2 ^яу ••■кцт

(2.7)

где У - матрица значений ассоциативных признаков, полученная в результате проверки соответствия значений всех признаков образа кандидатуры требуемым диапазонам вакантной должности по выражению (2.6), а К - матрица весовых коэффициентов для соответствующих значений ассоциативных коэффициентов. В матрице V столбцы соответствуют

вакансиям, строки - признакам образа-кандидатуры. В соответствии с разделяющим правилом в процедуре отбора учитывается сумма значений признаков для каждой вакансии, размещенных по столбцам матрицы. [84]

Применение принципа ассоциативности в модели позволяет при вводе в систему отбора любой характеристики кандидата, например, образование или возраст, выбирать из базы вакансий параллельно все вакансии, соответствующие (ассоциирующие) значению введенной характеристики образа-кандидата. Данная модель позволяет проводить параллельно проверку соответствия каждого образа-кандидата по всем имеющимся вакансиям. Принятие решения о соответствии образа-кандидата вакантной должности в соответствии с выражениями (2.4) и (2.5) принимается по мажоритарному правилу, или по правилу большинства, что повышает достоверность принятия решения. В процессе отбора формируется ранжированный ряд соответствий образа-кандидата по всем вакансиям базы вакансий. При перемножении матрицы значений ассоциативных признаков V и матрицы весовых коэффициентов К, формируется результирующая матрица отбора персонала I*. [84]

Гп Г\2 — Г\} —ГЫ Г2\ Г22 — Г2 т—Г2т

Гп\ Гп2 •■• Гщ •••Гпт

(2.8)

Представленные результаты разработки модели могут быть использованы при предварительном отборе персонала на предприятиях и в организациях в составе автоматизированных систем управления персонала, на бирже труда, в специализированных отделах и Интернет-ресурсах в виде информационных и рекламных терминалов по трудоустройству населения.

Входными данными модели выступают персональные данные кандидата на вакантную должность, а так же требования, предъявляемые к вакансиям (рисунок 2.1).

Символьные

-фамилия имя

отчество;

-адрес;

-e-mail, телефон;

-образование;

-специальность;

-ученая степень;

-предыдущая

должность;

-степень

владения

программными

средствами.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Фот, Юлия Дмитриевна

4.5 Выводы по четвертой главе

1. Разработан программный комплекс, предназначенный для отбора персонала, для доступа в систему отбора персонала и для идентификации состояния вегетативной нервной системы при анкетировании кандидата.

2. Исследованы разработанные модели, методика, алгоритм в процессе функционирования системы отбора персонала. В результате проведенных исследований эффективность отбора персонала увеличилась в 2,8 раза, затраты на проведение отбора уменьшились в 1,6 раза при достоверности отбора в 85%.

Заключение

В ходе выполнения диссертационной работы были получены следующие основные результаты и выводы:

1. Определена роль принятия решения при оценивании кандидата на вакантную должность и проанализированы существующие подходы и программные комплексы отбора персонала. Построена целевая функция оценки системы отбора персонала в системе организационного управления и определены задачи исследования.

2. Предложена ассоциативно-мажоритарная модель отбора персонала как модель идентификации образов, произведен выбор и математическое описание входных параметров модели, построена разделяющая функция и правила принятия решения, а также исследована адекватность данной модели. Проведена оптимизация модели отбора персонала на основе сигнатурного метода идентификации образов.

3. Предложена методика мониторинга достоверности исходных данных на основе контроля состояния вегетативной нервной системы человека, допускающий возможность адаптации к изменению числа признаков распознавания, количеству образов-эталонов и автоматизирующий процесс обучения, что обеспечивает распознавание образов-эталонов при произвольном законе распределения информативных признаков.

4. Предложен алгоритм мониторинга доступа и целостности базы данных системы отбора персонала, отличающихся от известных внедрением в мандатную политику доступа механизмов верификации данных, основанных на использовании сигнатурного метода, что повышает контроль внесения изменений в базу данных системы по сравнению с известными аналогами.

5. Разработан программный комплекс, предназначенный для отбора персонала, для доступа в систему отбора персонала и для идентификации состояния вегетативной нервной системы при анкетировании кандидата.

Исследованы разработанные модели, методика, алгоритм в процессе функционирования системы отбора персонала.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Фот, Юлия Дмитриевна, 2013 год

Список литературы

1. SSD накопитель увеличивает скорость перебора пароля [Электронный документ]. - http://orencode.info/foram/archive/index.php/t-3162.html (26.04.2012).

2. Аллин О. Н. Кадры для эффективного бизнеса: подбор и мотивация персонала. / О. Н. Аллин, Н. И. Сальникова. - М.: Генезис, 2005. - 242 с.

3. Аналитика. Методы взлома пароля [Электронный документ]. — http://www.zahist.narod.ru/passw_crackl2.htm (20.09.2012).

4. Анфилов B.C. Системный анализ в управлении / B.C. Анфилов, A.A. Емильянов, A.A. Кукушкин. -М. : Финансы и статистика, 2003. - 367 с.

5. Аралбаев Т.З. Теоретические и прикладные аспекты построения адаптивных мажоритарных устройств распознавания образов / Т. 3. Аралбаев // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2002. - N 5. - С. 131-136.

6. Аралбаев Т.З. Идентификация личности на основе принципа ассоциативности и меры близости Хемминга/ Т.З. Аралбаев, А.Г.Африн, A.A. Приходько// Информатизация информационная безопасность правоохранительных органов: Сборник трудов XVI Международной конференции. - М. : Академия управления МВД России, 2007. - с. 372-378.

7. Аралбаев Т.З. Контроль и управление доступом в АСУ ТП на основе биометрических характеристик пользователя / Т. 3. Аралбаев, А. Г. Африн. -Уфа: Гилем, 2008. - 124с.

8. Ашурко В.Ю. Автоматизированные информационные технологии в управлении персоналом // Теория и практика управления: новые подходы. Вып. 3. - М.: Университетский гуманитарный лицей, 2004.

9. Ашурко В.Ю. Информационные технологии в управлении персоналом // Теория и практика управления: новые подходы. Вып. 2. - М.: Университетский гуманитарный лицей, 2004.

10. Ашурко В.Ю. Использование информационных технологий в управлении персоналом // Ученые труды. Вып. 2. Раздел IV. Научная жизнь.

109

Ломоносовские чтения 2003 года на ФГУ МГУ им. М.В.Ломоносова. - М.: Университетский гуманитарный лицей, 2003.

П.Базаров Т. Ю. Управление персоналом: Учебное пособие. / Т. Ю. Базаров, О. А. Долгополова. - Волгоград: Изд-во ГОУ ВПО «ВАГС», 2004. -224 с.

12.Бильгаева Н.Ц. Теория алгоритмов, формальных языков, грамматик и автоматов. Учебное пособие. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2000. - 51 с.

13. Бойченко И.А. Интегрированная модель политик безопасности в СУБД: [Электронный документ] / И.А. Бойченко, В.Г. Сарайкин. -http://www.agtu.rU/other_2005_5/sx/art/31591 б/ср/1/br/.html (15.09.2011).

14. Васильцова Н.В., Бойник Т.Э.Автоматизированная методика предварительного отбора персонала в IT-компанию. Технические науки/ 12. Автоматизированные системы управления на производстве. Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина

15. Глухарев, Михаил Леонидович. Метод верификации и анализа защищенности баз данных на основе формализации требований целостности : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.19 / Глухарев Михаил Леонидович; [Место защиты: Петерб. гос. ун-т путей сообщ.].- Санкт-Петербург, 2011.- 132 с.

16. Горелик А.Л. Метод распознавания/ А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. - М.: Высшая школа, 2004. - 261 с.

17. ГОСТ 24.104-85. Автоматизированные системы управления. Общие требования. - Введ. 1987-01-01 -М.: Изд-во стандартов, 1987.

18. ГОСТ Р 51241-98. Средства и системы контроля и управления доступом. Классификация. Общие технические требования. Методы испытаний. - Введ. 2000-01-01 - М. : Изд-во стандартов, 2000.

19. ГОСТ Р 51583-2000. Защита информации. Порядок создания систем в защищенном исполнении. - Введ. 2001-01-01 - М. : Изд-во стандартов, 2001.

20. ГОСТ Р50739-95. Средства вычислительной техники. Защита от несанкционированного доступа к защищаемой информации. - Введ. 1996-0101 -М. :Изд-во стандартов, 1996.

21. ГОСТР ИСО/МЭК 15408-1-2008. Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. Часть 1. Введение и общая модель. - Введ. 2009-01-10 -М.: Изд-во стандартов, 2009.

22. Гуркин, Ю.Н. Модельный прогноз для числа сетевых вторжений на ближайшие годы: труды ХЬУ1 научной конференции МФТИ, 25-26 ноября 2005 года [Электронный документ] / Ю.Н.Гуркин, Ю.А.Семенов. -http://saturn.itep.ru/intr_forecast.html (07.09.2011).

23.Даниленко А.Н. Автоматизированная информационная система анализа профессиональной пригодности / Даниленко А.Н. // Международная аэрокосмическая школа: сборник материалов. - М. : Изд-во МАИ, 2009. -Вып. 1 (2009). - С. 89-90.

24. Даниленко А.Н. Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в системах управления кадрами / А. Н. Даниленко // Электронный журнал «Труды МАИ». - 2011. -№46-С. 1-5.

25. Девянин. П.Н. Модели безопасности компьютерных систем / П.Н.Девянин. -М.: Академия, 2005. - 144 с.

26. Демина Н.В. Использование тестирования при отборе персонала / Н.В. Демина // Университетские чтения - 2006: материалы научно-методических чтений ПГЛУ. - Часть X. - Пятигорск: ПГЛУ, 2006. - С. 166173.

27. Демина Н.В. Нетрадиционные методы отбора персонала: эффективность применения в организациях / Н.В. Демина // Научные проблемы гуманитарных исследований: научно-теоретический журнал; Институт региональных проблем российской государственности на Северном Кавказе. № 2. - Пятигорск, 2010. - С. 263 - 268.

28. Демина, H.B. Сущность и содержание отбора персонала как функции кадрового менеджмента / Н.В. Демина // Научные проблемы гуманитарных исследовании: научно-теоретический журнал; Институт региональных проблем российской государственности на Северном Кавказе. № 12. - Пятигорск, 2008. - С. 60 - 72.

29. Джхунян B.JI. Электронная идентификация / B.JI. Джхунян, В.Ф. Шаньгин. - M.:NTPress, 2004. - 695 с.

30. Дуракова И.Б. Управление персоналом: отбор и найм. Исследование зарубежного опыта. / И. Б. Дураков - М.: Центр, 1998г.-345с.

31.Жув Д. Подбор персонала: учебное пособие. / Д. Жув, Д. Массони -СПб.: Нева, 2002. - 94 с.

32. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений / А.И. Иванов. - Пенза: Издательство ПГУ, 2000.- 188 с.

33. Иванцевич Дж. М. Человеческие ресурсы управления // Дж.М. Иванцевич,А.А. Лобалов-М.: 1993. - с. 132.

34. Игнатьева А. В. Исследование систем управления: учеб.пособие для вузов. / A.B. Игнатьева, М.М. Максимцов - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. -157с.

35. Информационная система «Техника для спецслужб» [Электронный документ]. - http://www.bnti.ru/showart.asp?lvl=&aid=596 (17.05.2012).

36. Информационно-измерительная система «Пульсар-С1» [Электронный документ], -http: // www.omin.omsknet.ru/catalog/171.html (23.02.2012).

37. Какой должен быть пароль? [Электронный документ]. -http://citforum.ru/security/cryptography/yaschenko/58.html (16.04.2012).

38. Катыс П.Г. Особенности биометрических методов идентификации личности: сб. тр. «Специальная техника» / П.Г. Катыс, А.Н. Григорьев,

Ю.Н.Хацко. - M.: ГУ НПО «Специальная техника и связь» МВД России, 2005. - с.54-64.

39.Кибанов А. Я. Управление персоналом организации: Учебник для ВУЗов / А. Я. Кибанов. - М.: ИНФРА-М, 2003. - 637с.

40. Кибанов А.Я. Управление персоналом организации: отбор и оценка при найме, аттестация: Учебное пособие для студентов вузов./ А.Я.Кибанов, И.Б.Дуракова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство «Экзамен», 2005.

41. Киселев П.Л. Модель и метод оценки эффективности комплексных систем защиты информации сетевых автоматизированных систем: дисс. ... канд. техн. наук / П.Л. Киселев. - СПБ., 2000. - 185 с.

42. Конституция Российской Федерации: офиц. текст. - М.: Норма, 1993.-128 с.

43. Концепция защиты средств вычислительной техники и автоматизированных систем от несанкционированного доступа к информации: руководящий документ Государственной технической комиссии от 30 марта 1992 г. // Собр. законодательства РФ. - 1992.

44. Концепция использования информационных технологий в деятельности федеральных органов государственной власти до 2010 года: постановление Правительства Российской Федерации от 27 сент. 2004 г. № 1244-р // Собр. законодательства. - 2004.

45.Королевский М.И. Поиск и отбор персонала. / М. И. Королевский. -М.: Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1998-254с.

46. Корпоративная культура и мотивация персонала стали предметами автоматизации: [Электронный документ] -http://www.iteam.ru/publications/human/section_44/article_390/ ( 13.10.2011 ).

47. Купер Д. Отбор и найм персонала: Технологии тестирования и оценки: учебное пособие / Д. Купер, И. Т. Робинсон, Г.Тинлайн - М. : Вершина. - 2005.

48. Лавров В.В., Спирин Н.А. Методы планирования и обработки результатов инженерного эксперимента: Конспект лекций (отдельные главы из учебника для вузов). - Екатеринбург, ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. - 257 с.

49. Литвинцева Н. А. Психологические аспекты подбора и проверки персонала / Н. А. Литвинцева. - М. : изд-во ЗАО «Бизнес-школа«Интел-синтез», 1997 г. - 400 с.

50. Литвинцева Н.А.Психологические аспекты подбора и проверки персонала / Н.А.Литвинцева-М. :изд-во ЗАО «Бизнес-школа «Интел-синтез», 1997 г.-400 с.

51. Магура М. И. Создание системы управления персоналом организации / М. И. Магура// Управление кадрами. 2004. - № 7. - С.16

52. Магура М.И. Организация процесса отбора кадров. / М. И. Магура // Управление персоналом. - 1998. -№12. -С. 18-24.

53. Магура М.И. Основные принципы построения системы отбора кадров / М. И. Магура//Управление персоналом.-1998. -№11 .-314с.

54. Магура М.И. Отбор персонала и управление человеческими ресурсами организации. / М. И. Магура // Управление персоналом. - 2000.-№7.- С. 40-49.

55. Магура М.И. Поиск и отбор персонала. / М. И. Магура - М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1999. - С. 24-28

56. Мамиконов А.Г. Достоверность, защита и рецензирование информации в АСУ / А.Г. Мамиконов, В.В. Пульба, А.Б. Шелков. - М.: Энергоиздат, 1986.- 304 с.

57. Маслов Е. В. Управление персоналом предприятия: Учебное пособие / Е. В. Маслов. - Москва - Новосибирск: «ИНФРА - М», 2001. -312с.

58. Михаляк Т. Эффективность использования различных методов при отборе персонала. Инструменты НЯ-менеджера / Т. Михаляк // НЯ-Лига. -2011.

59. Моросанова В. И. Личностные аспекты саморегуляции произвольной активности человека // Психологический журнал. Том 23. -2002, № 6

60. Мухортова О.В. Современные проблемы кадрового обеспечения органов муниципального управления в России/ О. В. Мухортова // Муниципальное управление в России. Теория и практика: Сборник научных трудов. - Самара: СМИУ. - 2005. - с. 133-136.

61. Мякушкин Д.Е. Отбор и подбор персонала: учебное пособие. / Д. Е. Мякушкин - Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2006. - 26 с.

62. О государственном учете и регистрации баз и банков данных: постановление Правительства Российской Федерации от 28 февр. 1996 г. № 226 // Собр. законодательства. - 1996.

63. О персональных данных: ФЗ от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ// Собр. законодательства. - 2006.

64. О Федеральной службе безопасности: ФЗ от 03.04.95 г. № 40-ФЗ // Собр. законодательства. - 1995.

65. Об информации, информатизации и защите информации: ФЗ от 27.07.06 г. № 149-ФЗ // Собр. законодательства. - 2006.

66. Опросы НИМ: Отношение к полиграфу (детектору лжи) [Электронный документ] -http://hrm.ru/db/hrm/71FB53703E03334EC32578AF0052D871/quest.html (26.01.2012).

67. Опросы НИМ: Тестирование при приеме на работу [Электронный документ] - http://hrm.ru/db/hrm/3ACE65D4CEDDE56EC325784800546 СЕ8/яиезШт1 (07.02.2021).

68. Основные принципы и методы отбора, оценки, аттестации персонала как важнейший элемент системы управления персоналом // Новые промышленные технологии. - М.: Изд-во ЦНИЛОТ, 2006.

69. Отбор и найм персонала: технологии тестирования и оценки: [Электронный документ] - http://www.classs.ru/library/node/89 (17.10.2011).

70. Пат. 2195702 Российская Федерация, МПК Устройство для распознавания образов /Аралбаев Т.З.; заявитель и патентообладатель Оренбургский государственный университет. - №2000126451/09; заявл.20.10.2000; опубл. 27.12.2002. Бюл.№36.-10с.

71. Пат. 2195702 Российская Федерация, МПК Устройство для распознавания образов /Аралбаев Т.З., Африн А.Г.; заявитель и патентообладатель Оренбургский государственный университет. №2000128503/09; заявл. 14.11.2006; опубл. 27.12.2002. Бюл.№36.-25с.

72. Политов М.С. Анализ защищённости информационных систем. / М. С. Политов, А. В. Мельников // Математика, Механика, Информатика ¡докл. Всерос. науч. конф. - Челябинск : Чел. гос. ун-т, 2006. С. 107-108.

73. Программный комплекс сетевой системы контроля и управления доступом Т88-2000 [Электронный документ]. - http://www.sevenseals.ru (05.03.2012).

74.Программы автоматизации подбора персонала (итоги опроса) [Электронный документ] -http://magazine.hrm.ru/programmy-avtomatizacii-рос1ьога-рег8опа1а-1^^ьоргоза

75. Ричи Ш. Управление мотивацией: учеб.пособие для вузов / Ш.Ричи, П. Мартин; пер. с англ.; под ред. Е. А. Климова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.-399 с.

76.Рогожин М. Ю. Управление персоналом: 100 вопросов и ответов о самом насущном в современной кадровой работе: практическое пособие: организация корпоративной кадровой службы "с нуля", поиск, отбор и наем работников, адаптация работников, мотивация работников, профессиональное обучение работников, выявление, учет, сравнение и оценка результатов деятельности работников, перевод, перемещение, откомандирование и увольнение работников / М. Ю. Рогожин. - М. : Альфа-Пресс, 2009.

77. Сазонов М.А. Поддержка принятия управленческих решений на основе методов распознавания образов / М.А. Сазонов, Н.Т. Крылов

//Проблемы совершенствования и развития специальной связи и информации, предоставляемых государственным органам Материалы 4-й Всероссийской научной конференции 10-11 февраля 2005; Часть 2 - Орел, Академия ФСО, 2005.- С. 251-252

78. Скрипник К.Тестирование и оценка персонала: 13 исходных принципов / К. Скрипник // Управление персоналом - 2000. - №4.

79. Травин В. В. Основы кадрового менеджмента. / В. В. Травин, В. А. Дятлов. -М.: «Дело», 2002. - С. 111-114.

80. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж.Ту., Р.Гонсалес. -М.: Мир, 1978. - 142 с.

81. Тюрина И. О. Кадровый менеджмент: процесс отбора персонала / И. О. Тюрина // СОЦиС - 2000. - №4.

82. Управление персоналом/ ред. Т.Ю.Базарова,Б.Л. Еремина. - М. : 2005.-227 с.

83. Фот 10. Д. Концепция защиты системы отбора персонала на основе мандатно-верификационной политики / Ю. Д. Фот, Т. 3. Аралбаев // Научно-практическая конференция «История развития банковского дела в Оренбуржье», посвященной 145-летию Главного управления Центрального банка Российской Федерации по Оренбургской области - Оренбург -2011.

84. Фот 10. Д. Модель отбора персонала на основе принципов ассоциативности и мажоритарности принятия решения / Ю. Д. Фот, Т. 3. Аралбаев // Интеллект Инновации Инвестиции. Академический журнал -2011. - №1 -219 с.

85. Фот Ю.Д. Исследование защищенности системы отбора персонала на основе мандатно-верификационного доступа / Ю. Д. Фот // Интеллект Инновации Инвестиции. Академический журнал - 2011. - №4. -С. 109-115.

86. Фот Ю.Д. Методика оценки качества создания системы защиты персональных данных высшего учебного заведения при их обработке в информационных системах / Ю. Д. Фот // Наука и образование: фундаментальные основы, технологии, инновации. Часть 7. Международная

научная конференция, посвященная 55-летию Оренбургского государственного университета. Сборник материалов международной научной конференции. - Оренбург-2011.-314 с.

87. Фот Ю.Д. Подход к оценке качества системы защиты персональных данных ВУЗа методом парных сравнений / Ю. Д. Фот // Информационно-вычислительные технологии и их приложения. XII Международная научно-техническая конференция. Сборник статей. - Пенза -2010. -210 с.

88. Фот Ю.Д. Роль персональных данных в системе управления высшим учебным заведением / Ю. Д. Фот // Информационно-вычислительные технологии и их приложения. ХГУМеждународная научно-техническая конференция. Сборник статей - Пенза -2010.-141 с.

89. Фот Ю.Д. Сигнатурный метод оптимизации модели распознавания образов в системе отбора персонала. Том 10./ Ю. Д. Фот, В. Н. Тарасов // Периодический научно-технический и информационно-аналитический журнал : Инфокоммуникационные технологии. Самара : №4 - 2012. - (с. 8286)

90. Фот Ю.Д. Модель мониторинга достоверности исходных данных в системе отбора персонала на примере контроля состояния вегетативной нервной системы человека / Ю. Д. Фот, С. В. Скворцов // Академический журнал : Интеллект. Инновации. Инвестиции. - Оренбург : 2012. - №4. -Оренбург-262 с. (С.185-193)

91. Щеглов А.Ю. Защита компьютерной информации от несанкционированного доступа/ А.Ю. Щеглов. - Профи Издательство: Наука и техника, 2004. -384 с.

92. http://ru.wikipedia.org/wiki

1 < КапИ^.СоипЪ

resSpis.Add(0)j

I t

/\ j < onVk.Vals.Count

L

1 < KanList.Count

resSpis[iJ += onVk.Vals[j].Koef * SravMatrlx[ij j];

...................................... V ' ................................................................ /

1 < KanULst. Count

bestlndex * i; endFlag ■ true;

KanListflJ.Naffle + " имеет коэффициент соответствия: " + resSpis[i] + "\r\nH

bestlndex «

resSpis.IndexOf(resSpis.Max()); SSravNum--]

(р

" Лучшим претендентом на должность: " + опУк.Ыате + " признан + Кап115^Ье51:1пс1ех].№|пе + м\г\п" " ВНИМАНИЕ! Общее число сравнений

при ассоциативно-мажоритарном способе составило: " + АМ5гауМит + "\г\п"

н ВНИМАНИЕ! Общее число сравнений при сигнатурном способе составило: * _+ 55гауЫиш -(- "\г\п"_

Анализ

РК.ЯК1 Код

Дата Лог Номер

Вакансия

рк.ркі.ркг

Код

Описание

Кандидат

РК.РК1 Код

Дата

I

ВакансииВАнализе

РК РК КодВакансии

КодАнализа

ЗначениеТребованияДляВакансии

РК РК КодВакансии

КодЗначенияТребования

ЗначениеТребоваиияДпяКандидата

РК РК

КодКандидата КодЗначенияТребования

ПроверкзПолиграфа

РК.РК2 Код

РК1 КодКандидата

РезультатЛроверкиЛоТребованию

РК РК

КрдПрмерки

К<?дТиПЗТР»$<?вэния

Результаті! роверки

ЗначениеТребования

PK.FK1.FK2 Код

ХэшФункция Коэффициент Значение КодТребования

ТипТребования

PK.FK1.FK2 Код

ТекстВолроса УчавствуетВАнализе

Рисунок Б. 1 - Схема базы данных системы отбора персонала

Участие кандидатов в отборе на вакантные должности

Таблица В. 1 - Участие кандидатов в отборе на вакантные должности

Номер Няня Домработ Заведующий Старший Диспетчер Директор

кандидата ница складом преподава таксопарка

на тель

должность

1 + +

2 + +

3 + +

4 + +

5 +

6 + + +

7 +

8

9 + +

10 +

11 + +

12 +

13 + +

14 + +

15 +

16 + +

17 +

18 +

19 + +

20 + +

21 +

22

23 +

24 +

25 +

26 + + +

27 + +

28 +

29

30 +

31 +

32 +

33 +

34 + +