Microsoft Word 00 KeyNote Speakers Materiallar


Azerbaijan  a əhəmiy- (OVBİS)



Yüklə 22,28 Mb.
Pdf görüntüsü
səhifə69/148
tarix16.02.2017
ölçüsü22,28 Mb.
#8634
1   ...   65   66   67   68   69   70   71   72   ...   148

 

Azerbaijan 

a əhəmiy-



(OVBİS) 

əsasında 

cündədir, 

al keyfiy-

rə təqdim 

türülməsi 

dar olaraq 

inkişafına 

asitəsidir. 

, o məlu-

l  həyatda 

onlar  əsa-

matın isti-

malar gös-

əyyənliyə 

urasından 

nteqrasiya 

qiq infor-

r: atribut 

dəyərləri  

diapazona 

in sinfinə 

akı düstur 

Daxiledil-

ola bilər. 

mərkəzinə 

sı formu 

rının sayı 

ət rəhbəri 

məlumatla 

l edir. Bu 

lıq,qeyri-

də tutulan 

ur.Obyekt 

analizində 

u tətbiqdə 

modelləş-

də etməyi 

üçün daha 


IV INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE OF YOUNG RESEARCHERS 

 

363



 

Qafqaz University                                                                                          29-30 April 2016, Baku, Azerbaijan 

GİZLİ MARKOV MODELİ ƏSASINDA NİTQİ TANIMA  

SİSTEMİNİN İŞLƏNMƏSİ 

 

Sadiq CAHANGİRLİ 

Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti 



sadiq.jahangirli@gmail.com 

AZƏRBAYCAN 

 

Hal-hazırda nitq vasitəsilə informasiyanın kompüterə daxil edilməsi və onun kompüter 



vasitəsilə tanınması geniş miqyasda inkişaf edən elm sahələrindən biridir. Nitqi tanıma dedikdə nitq 

şəklində olan informasiyanı  mikrofon və ya telefon vasitəsilə kompüterə daxil etmək və daxil edilən 

nitq siqnalının kompüter vasitəsilə  həmin nitqi ifadə edən mətn(tekst)  şəklinə çevirmə  prosesi başa 

düşülür. Bu prosesləri həyata keçirən sistemlərə isə avtomatik nitqi tanıma sistemləri deyilir.  

Avtomatik nitqi tanıma sistemdə tanıma prosesi əsas 3 mərhələdən ibarətdir: 1-ci mərhələdə 

nitq siqnalı kompüterə daxil edilərək, nitqin diskretləmə tezliyi və çevirmə dərəcəsi təyin edilir, 2-ci 

mərhələdə nitqi təsvir edən əsas əlamətlər tapılır, 3-cü mərhələdə tapılmış əlamətlər nitq tanıyıcısına 

daxil edilərək, tanıma prosesi həyata keçirilir.  

İlk mərhələdə nitq mikrofonla elektrik rəqslərinə çevrilərək, analoq rəqəmli çeviricidə rəqəmli 

verilənlərə çevrilir. Danışıq nitqi təqribən (60-4000Hz)-li aşağı tezlik zolağında dəyişir. Kotelnikov 

teoreminə əsasən nitq siqnalı üçün götürülmüş diskretləmə tezliyi ən az   götürmək lazımdır. 

İkinci mərhələdə nitqi təsvir edən  əsas  əlamətlər: MFCC və LPC əlamətlərdir.  MFCC (Mel 

Frequency Cepstral Coefficients) kepstralları  əldə etmək üçün freymlənmiş nitq siqnalına disktret 

Furye çevirməsi tətbiq olunur. Bu əməliyyatdan sonra hər freymin uzunluğunun yarısı qədər informa-

siya alınır.  Əldə edilən informasiyanın sayının daha da azaltmaq üçün Mel süzgəcindən istifadə 

olunur. Mel süzgəcindən istifadə etməklə nitq siqnalında olan faydalı informasiyanı itirməməklə veri-

lənlərinin sayını azaltmaq olar. Bu məqsədlə siqnal Mel süzgəcindən keçirilir. Süzgəcin əsas parametri 

onda olan kanalların sayıdır. Bu baxımdan ANTS istifadəçiyə onların sayını  dəyişmək imkanı verir. 

Susmaya görə kanalların sayı götürülür. Siqnalı loqarifmlədikdən sonra tərs diskret Furye çevirməsi 

tətbiq etməklə MFCC kepstralları  əldə edilir. Əlamət olaraq MFCC kepstralların sürət və  təcil 

əlamətlərini də əlamət vektoruna daxil etmək olar.   

LPC (Linear Predictive Coding) əlamətlərin hesablanması üçün ilkin olaraq hər freymi ifadə 

edən LPC əmsallar Levinson-Durbin alqoritminin  köməyi ilə tapılır [3]. LPC əmsallar vektorunun 

komponentlərinin sayı 12 götürülmüşdür. Tapılmış LPC əmsalların köməyi ilə freymlərin kepstralları 

hesablanır. Alınan 12 LPC kepstrala  sonrakı  mərhələdə  kepstral orta çıxma tətbiq edilərək  əlamət 

vektoruna daxil edilir.  

Tanıma proseslərini  bir çox üsullarla həyata keçirirlər. Məsələn: Gizli Markov modeli (GMM), 

süni neyron şəbəkə və s. Bizim işlətdiyimiz sistem Gizli Markov Modeli əsasında işləyir.     

İşdə  təklif olunan nitqi tanıma sistemində  tətbiq olunmuş GM modelinin parametrləri 

aşağıdakılardır. 

1.  N

vəziyyətlərin sayıdır.  



2.  M

qoyulan məsələ üçün öyrətmə prosesində iştirak edən bazadakı müxtəlif nitqlərin sayıdır. 

3. 

V

 

diskret halda bütün mümkün müşahidələr çoxluğudur, 



}

,...,


{

1

M



v

v

.  


4. 

 


N

i

i

1





 vəziyyətlər üzrə ilkin paylanmadır, 



i

q

P

i



1



5. 

 


j

i

a

A

,



 vəziyyət keçid ehtimal paylanmasıdır, 



i

q

j

q

P

a

t

t

ij



|



1



N



j

i

 ,



1

.  


6. 

 


 

N

j

t

j

o

b

B

1



 müşahidə elementlərinin vəziyyətlərdə ehtimal paylanmasıdır. Burada hər bir j 

vəziyyəti üçün 

 




j



q

o

P

o

b

t

t

t

j



|

 ehtimal funksiyasıdır. Yəni fonemin  iştirak etdiyi SÇ-də 

ehtimal paylanmasıdır.  

7. 


 

 


 

 




r



T

r

r

r

r

o

o

o

O

,...,


,

2

1



 müşahidə olunmuş ardıcıllıqlar, 



R

müşahidə olunmuş ardıcıllıqların 

sayı, 

r

T

 müşahidə olunmuş 



r

-ci ardıcıllığın uzunluğudur, 



T

T

r

, T



verilmiş  kəmiyyətdir, 

R

r

,...,


2

,

1



.  


IV INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE OF YOUNG RESEARCHERS 

 

364



 

Qafqaz University                                                                                          29-30 April 2016, Baku, Azerbaijan 

Qeyd edək ki, GM modeli qısaca olaraq 

)

,

,



(



B

A

 kimi ifadə edilir. Real tətbiqi məsələ 



üçün GM modelini qurmaq üçün aşağıdakı məsələlər həll edilməlidir. 

1. Tanıma məsələsi. 



T



o

o

o

O

,...,


,

2

1



 müşahidə vektoru və 

)

,

,



(



B

A

 GM modelinin 



parametrləri verilmişdir. Verilmiş model üçün 



|

O



P

 ehtimalını hesablamaq. Bu məsələnin effektiv 

həlli üçün irəli və geriyə alqoritmi (forward, backward algorithm) adlanan alqoritmlərdən istifadə 

etmişik.   

2. Gizli olan vəziyyətlər ardıcıllığının tapılması  məsələsi. Verilmiş 



T

o

o

o

O

,...,


,

2

1



 müşa-


hidə vektoru və 

)

,



,

(





B

A

 GM modelinin parametrləri üçün optimal 





T



q

q

q

q

,...,


,

2

1



  vəziy-


yətlər ardıcıllığını tapmaq. Gizli olan vəziyyətlər ardıcıllığının tapılması məsələsinin həlli üçün Viterbi 

alqoritmi tətbiq olunmuşdur. 

3. Modelin öyrətmə  məsələsi. 

 


 

 




R



O

O

O

O

,...,


,

2

1



 müşahidələr ardıcıllığı verilmişdir. 

Burada 

 


 

 


 



r

T

r

r

r

r

o

o

o

O

,...,


,

2

1





r

-ci müşahidə ardıcıllığı, 



r

T

 isə bu ardıcıllığın uzunluğudur. Verilmiş 

O müşahidələr ardıcıllığı üçün bütün mümkün 

 parametrləri arasında 



 







R



r

r

O

P

O

P

1

|



|



-a 

maksimum verən 







|

max



arg

*

O



P

 modelinin parametrlərini tapmaq. Bu parametrlərin tapıl-



ması üçün Baum-Velx və ya qradiyent üsulu istifadə olunmuşdur.  

Nitqi tanıma sistemi Carnegi Melon Universitetinin Sphinx proqram paketi ilə qurulmuşdur. 

 

 

 



GOTOPS: CODE OF TECHNOLOGY ETHICS GOVERNANCE 

 

Narmin SULTANOVA 

Qafqaz Universiteti 



nsultanova@std.qu.edu.az 

AZERBAIJAN 

 

Information Systems Technology (IST) has more important role in today’s globalized 



information society. Due to that, it is imperative to recognize the inability of a technological life 

without ethics. We will use Codes of Ethics/Conduct/Practices (CE/CC/CP), as typical components for 

an ethics program. The codes are instrumental in developing good relations with different stakeholders 

to reduce the number of legal proceedings and contingencies, negotiate conflicts of interest, and ensure 

the fulfillment of the law.  

Undeniable conclusions, consequently led us to the subjects of the CE/CC/CP, as the first 

instrument necessary for techno ethical management, are: 

  The confirmation of the importance of ethics in the field of the IST – here called 

“Technoethics”;  

  the awareness of the many concerns and ethical dilemmas that emerged with globalization;  

  the recognition of the need for technoethical management and the urgency for ethical 

leadership on the part of the respective relevant authority.  

In relation to the necessity of ethics for the technological civilization,the objective of the article 

is the presentation of a voluntary code of Technoethical Governance for Sustainable Portuguese 

Organizations (GOTOPS) that was created and that fully includes ethical problems raised by 

development and utilization of the IST. Thus, this research proceed the importance of the CE/CC/CP 

for IST. Currently, this is the first code for ISTP in Portugal, which until now was nonexistent- its 

approach is innovative. 

The code development process (process of tasks) incurs the articulation of possible mechanisms 

for the construction and sustainability of the code and for the renovation of the energies that led to its 

development. In this regard, when the integrated process of the tasks was constructed, the next 


IV INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE OF YOUNG RESEARCHERS 

 

365



 

Qafqaz University                                                                                          29-30 April 2016, Baku, Azerbaijan 

approach consists of continuing with the implementation of this process to construct and support the 

GOTOPS code in an interactive and user-friendly way, resulting in a uniform, dynamic and interactive 

code. Thus, the aim of GOTOPS code - promoting the responsibility and sustainability of Portuguese 

organizations through the involvement of its top government authorities. 

The design of the GOTOPS code was an integrated process of already developed and validated 

tasks, supported by:  

(1) the comparative analysis of the CE/CC/CP already constructed and validated in the IST area; 

 (2) the DIORCODES model (DIrectives of ORientation for CODES) for the development 

process of a code; 

(3) the set of ten guidelines for writing a code and by the PROECO prototype (Prototype for 

Structure of a Code) that provides the structure ,form and content of a code; 

(4) the SSIGOTOPS system (Sustainability and Interactive Support of the GOTOPS code) of 

automatic support. 

The GOTOPS code aims to be an interactive ethical guide with the essential ethical components 

to enable any organization to construct its own code established to its own culture and mission; also 

being the starter, to motivate organizations to have a CE/CC/CP, thus allowing them to choose the 

most important and significant ethical components – main ethical principles, conducts and practices, 

toward establish the objectives of ethical character. 

The key ethics, conduct and good practices statements are the core of the codes. They consist of 

the definition of principles and procedures that the organization or profession believes in and wishes to 

fulfil. 


With the GOTOPS code, which is based on basic ethical principles (CE) accompanied by a 

detailed set of rules of conduct (CC) for the ISTP’s  behavior and good practice (CP) for performance 

of the IST profession, the target for the ISTP, as professionals in planning, development, management 

and implementation of the IST, is to carry out a role that is distinct from professionals of other areas 

and from the end users with regards to quality, efficiency and responsibility in the production of IST. 

Thus, the ISTP have the responsibility to facilitate the technological performance of other professions 

and to be proactive technoethical role models. 

For the future, we propose right now the translation of the code to the universal language 

(English) and the progressive and continuous improvement of the GOTOPS code and the 

SSIGOTOPS system. 

The fact that, the GOTOPS code supports ethical solutions through stability and automatic 

support allows highlighting the analysis of real situations that include a variety of issues, that demand 

ethical attitudes and that are ever more present in the lives of the organizations and professionals. 

 

 



İNSAN QAYNAQLARI İNFORMASİYA SİSTEMLƏRİNDƏ QEYRİ-

SƏLİS SORĞULARIN MODELİNİN QURULMASI VƏ TƏTBİQİ 

 

Şahin MƏMMƏDZADƏ 

Qafqaz Universiteti  



shahin5037@gmail.com 

AZƏRBAYCAN



 

Kenan KILIÇ 

Qafqaz Universiteti 



kkilic@qu.edu.az 

AZƏRBAYCAN



 

 

İnsan qaynaqları informasiya sistemləri insanların idarə olunması, onlara nəzarət, insanlar 

haqqında məlumatların saxlanılması  və s. məsələləri avtomatlaşdırmaq üçün istifadə olunan 

informasiya texnologiyaları sistemidir. Hal-hazırda muxtəlif özəlliklərdə  və müxtəlif servislər təklif 

edən HRMS sistemləri mövcuddur, amma bu sistemlərin böyük əksəriyyəti istifadə zamanı standart 

sorğulardan istifadə edirlər. Standart sorğulardan alınan nəticə üzərində sistem istifadəçisi əlavə olaraq 

analizlər və müqayisələr apararaq qərar verir. 

HRMS sistemlərində insan əməyini minimuma endirmək və daha optimal nəticə  əldə etmək 

üçün bu sistemlərdə standart (səlis) sorğular əvəzinə qeyri-səlis sorğulardan istifadə olunmasını təklif 

edirik. Qeyri-səlis sorğuların qurulması üçün süni intellekt və qeyri-səlis məntiq nəzəriyyəsindən 



IV INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE OF YOUNG RESEARCHERS 

 

366



 

Qafqaz University                                                                                          29-30 April 2016, Baku, Azerbaijan 

istifadə etmək olar. Buna görə məqalədə insan qaynaqları informasiya sistemlərində (HRMS), qeyri-

səlis məntiq nəzəriyyəsindən istifadə ilə optimal nəticənin alınması məsələsinə baxıldı. 

Süni intellektin əsas problemi kompüterin köməyi ilə insan kimi davranmağı, mühakimə 

yürütməyi, qeyri-müəyyən və qeyri-dəqiq mühitdə qərar qəbul etməyi bacaran maşının qurulmasıdır. 

Qeyri-səlis məntiqə görə dəyişənin doğruluq dərəcəsi 0 və 1 arasında sonsuz sayda qiymət ala bilər. 

HRMS sistemlərində qeyri-səlis sorğuların qurulması zamanı qeyri-səlis çoxluqlar, qeyri-səlis 

mühitdə qərarların qəbulu, mümkünlük nəzəriyyəsi, çoxmeyarlı qiymətləndirmə və qeyri-səlis çoxluq-

lar əsasında qərarların qəbulu, qərar qəbul etmənin dialoq sisteminin arxitekturası, ehtimal nəzəriyyə-

sindən istifadə olunmasını təklif edirik. Həmçinin maşın öyrədilməsi tətbiq edərək sistemin daha əvvəl 

yerinə yetirdiyi məsələlərdən aldığı nəticələri və istifadəçinin daxil etdiyi parametrləri xüsusi ayrılmış 

cədvəldə qeyd edərək sonrakı məsələlərin həlli zaman bu məlumatlardan istifadə edərək daha optimal 

nəticə təqdim oluna bilər. 

Maşın öyrənmə süni intellekt sahəsində hesablamaların öyrənilməsi (computational learning) 

nəzəriyyəsinin tədqiqidən sonra daha çox istifadə olunmağa başladı. Maşın öyrənmə kompüterlərə 

onları açıq proqramlaşdırmadan, məlumatın öyrənmə bacarığının verilməsidir. Maşın öyrətmə alqo-

ritmləri qərar qəbul etmək və ya proqnoz vermək üçün statik proqram təlimatlarını yerinə yetirməklə 

deyil, hər bir halda işləyə biləcək modeldən istifadə etməklə qurulur. 

Qeyri-səlis sorğuları qurarkən istifadə olunan mümkünlük nəzəriyyəsinə baxaq. Mümkünlük 

ölçüsünün f: X → [0,1] paylanma funksiyası aşağıdakı ifadə ilə təyin oluna bilər: 

Π( ) =



f( ),



⊂  

Beləliklə  ( ) = Π({ }),   ∀ ∈ . 

Tutaq ki, aşağıdakı kimi universium və  = {1, 6, 9} çoxluğu verilmişdir. Onda A çoxluğu üçün 

Π( ) mümkünlük ölçüsüdür. Π( ): = 1, 6, 9  ədədlərindən ibarət olan A çoxluğunda 7-ə yaxın  ədəd 

olmasının mümkünlüyüdür. 

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 

Π({ }) 

0  0  0  0.1 0.5 0.8 0.9 1  0.9 0.8 0.5 



→ Π( ) =


Π({ }) 


Yuxarıdakı cədvəli burada nəzərə alsaq Π( ) aşağıdakı kimi təyin etmək olar: 

Π( ) =


, ,

{Π({1}), Π({6}), Π({9})} = sup{0, 0.9, 0.8} = 0.9 

Beləliklə, A çoxluğu 7-ə yaxın  ədədə malik olmasının mümkünlük ölçüsü 0,9-a bərabərdir. 

HRMS sistemində qeyri-səlis sorğuların modeli qurularkən hər bir meyar üçün bu cür universimumdan 

istifadə olunacaq və bu universimumlar üzərində əməliyyatlar aparılacaq və nəticə istifadəçiyə təqdim 

olunacaq. 

Qərar-qəbuletmənin dialoq sisteminin arxitekturası ona, sorğu sistemi və ya qərar qəbul etmə 

dialoq sistemi kimi baxmağa imkan verir. İstifadəçlərin sorğularının semantikasından asılı olaraq siste-

min işi müəyyən olunur. Təbiidir ki, istifadəçi sistemlə olan dialoqun hansı iş rejimində olduğu haq-

qında məlumata malik olmaya da bilər. Hər bir rejimdə işi təmin etmək üçün ayrı-ayrı bloklar möv-

cuddur. Eyni zamanda bu bloklar bir-biri ilə infoloji cəhətdən əlaqəlidir və bu yaxud digər sorğuların 

emalı sistemin bütün bloklarının birgə işini tələb edə bilər. 

Tutaq ki, HRMS istifadəçisi aşağı əmək haqqı alan işçilərin siyahısını almaq istəyir. Bu sorğu 

səlis sorğu olmadığı üçün sistem “aşağı” dedikdə istifadəçinin nəyi nəzərdə tutduğunu başa düşmə-

yəcək. Bunun üçün sistem elə qurulmalıdır ki, istifadə olunan məlumatlar çoxluğu üzərində müqayisə 

aparılsın və  aşağı çoxluğuna daxil olan məlumatlar üzərində digər lazımi  əməliyyatlar aparıldıqdan 

sonra nəticə istifadəçiyə  təqdim edilsin. Əgər istifadəçi nəticə üzərində  hər hansı  dəyişiklik edərsə 

maşın öyrənmə alqoritmləri həmin dəyişiklikləri qeyd etməli və növbəti əməliyyatlarda bunu nəzərə 

almalıdır. 

Qeyri-səlis sorğulardan istifadə edilərək qurulacaq insan qaynaqları informasiya sistemlərində 

istifadəçi vaxta qənaət etmiş olacaq. Həmçinin, sadə sorğularla işləyən sistemdə istifadəçi bəzi 

parametrləri və nəticələri nəzərdən qaçıra bilər, amma qeyri-səlis sorğular vəsitəsilə qurulmuş sistem-

də istifadəçiyə daha məntiqli nəticələr təqdim olunacaqdır. 


IV INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE OF YOUNG RESEARCHERS 

 

367



 

Qafqaz University                                                                                          29-30 April 2016, Baku, Azerbaijan 

İT AUDİTİN BANK SEKTORUNA TƏTBİQİ 

 

Mənsur MƏMMƏDOV 

Qafqaz Universiteti 



mansur_mammadov@mail.ru 

AZƏRBAYCAN 

 

Audit aktivlərin, öhdəliklərin, xüsusi vəsatilərin və maliyyə nəticələrinin düzgün, bütöv və dəqiq 



əks etdirilməsini müəyyənləşdirmək məqsədilə qüvvədə olan qanunvericiliyə uyğun surətdə iqtisadi 

obyektlərin tərtib etdikləri illik maliyyə hesabatlarının müstəqil yoxlanılmasını nəzərdə tutur. Auditin 

əsasını dövlətin, müəssisənin müdriyyətinin və onun sahiblərinin (əmanətçilərin, səhmdarların) qarşı-

lıqlı marağı təşkil edir. 

Auditin kifayət qədər böyük tarixi var. “Audit” sözü latın mənşəlidir və o “audio” sözündən götü-

rülmüşdür. “Audio” sözünün hərfi mənası- “eşidən yaxud dinləyən”(o eşidir yaxud dinləyir) deməkdir. 

Real zamanda bütün  dünyada və Azərbaycanda  informasiya texnologiyaları  sferası olmayan 

fəaliyyət sahəsini düşünmək qeyri-mümkündür. İnformasiya texnologiyaları sahəsi bütün dünyada 

olduğu kimi Azərbaycanda da  geniş vüsət alır, modernləşir və ölkənin hərtərəfli tərəqqisinə öz töhfə-

sini verir. Gündəlik həyata keçirilən işləri daha sürətli və obyektiv istifadəsinin ən dəstəkli yolu infor-

masiya texnologiyalarından istifadə  və onların inkişafına diqqətin yönəldilməsindədir .Ölkədə  İnfor-

masiya texnologiyaları ilə bağlı görülən işlər nəticəsində  2003-2009-cu illər aralığında 500-ə yaxın 

yeni özəl müəssisə yaradılmışdır. Lakin, eyni zamanda informasiya texnologiyalarından istifadə zama-

nı mütləq şəkildə edilən əməliyyatlar nəzarətsiz qalmamalıdır. Həyata keçən biznes proseslər üçün hər 

hansı bir informasiya texnologiyalarına nəzarət modeli və metodologiyaları olmadan daha mürəkkəb 

və idarəedilməz olur. Buna görə  də  İT audit metodologiyaların hazırlanması  və  həyata keçirilməsi 

əhəmiyyətlidir. İT audit nəinki özəl sektorlarda, ən əsas bank əməliyyatlarında daha effektiv, daha eti-

barlı gəlir mənbəyinin olmasında vacib və əhəmiyyətlidir. 

İT auditi İT sahəsində işlərin və kompüter mühitinin idarə edilməsi üçün istifadə edilir və infor-

masiya sistemlərinin davamlı olaraq düzgün işlənməsini yoxlamaq üçün bir çox əlavələrlə bağlıdır və 

əlavələrin nəzarət mexanizmlərinin effektiv işlənməsini dəstəkləyir. 

Bank İT auditinin aşağıdakı anlayışlarına riayət etməlidir: 



1.  Sübutlar əsasında audit  

Mövcud konsepsiyanın məqsədi IT auditorun kifayət qədər və müvafiq sübutlar əldə etməsi və 

auditin nəticələrinə əsaslanan münasib qərarların qəbul etməsindən ibarətdir.  

2.  İT ilə bağlı autsorsinq fəaliyyətinin yoxlanılması  

Bankın (xidmətin istifadəçisi) mövcud konsepsiyasının məqsədi  İnformasiya Sistemlərinin 

müəyyən və ya bütöv fəaliyyətinin qismən və ya tam olaraq belə xidmətlərin kənar provayderinə (xid-

mət provayderi) həvalə edilməsindən ibarət ola bilər. Provayder daxili və xidmətin istifadəçi sistem-

lərindən istifadə edə bilən və ya öz sistemlərindən istifadə edən kənar tərəf ola bilər. Autsorsinq edilə 

bilən  İT fəaliyyət növlərinə  aşağıdakı  İnformasiya Sistemləri funksiyaları daxildir: əməliyyat üzrə 

məlumatların əməliyyat mərkəzinin fəaliyyəti, təhlükəsizlik və əlavələr sisteminin işlənib hazırlanması 

və sistemə xidmət göstərilməsi. Xidmət istifadəçisi müqavilə, saziş və əsasnamələrə uyğunluğun təs-

diq edilməsinə görə məsuliyyət daşımalıdır.  

3.  İT sahəsində auditin düzgün planlaşdırılması və hazırlanması  

Bu konsepsiyanın məqsədi İT sahəsində auditin planlaşdırılması və hazırlanmasından ibarətdir və 

İT üzrə risklərin qiymətləndirilməsinə əsaslandırılmalıdır. IT auditorların sektor, biznes sahəsi, biznes 

prosesi, məhsul, satıcının dəstəklənməsi və Bankın ümumi mühiti barədə məlumatları olmalıdır.  



4.  Əsaslandırılmış seçim  

Mövcud konsepsiyanın məqsədi uyğunluq və ya ətraflı testin icrası üçün statistika baxımından 

əyani nümunəyə əsaslanan nəticəyə gətirib çıxara bilən seçim metodlarının IT auditor tərəfindən nə-

zərdən keçirilməsindən ibarətdir.  



5.  İT sahəsində auditin nəticələrinə dair rəsmi məlumat  

Hazırkı konsepsiyanın məqsədi təşkilatın informasiya sisteminin nəzarət mexanizmlərinin və 

əlaqəli vəzifələrə dair hesabatın verilməsi zamanı auditorun İT sahəsində Beynəlxalq Standartlara 

(ISACA) riayət edilməsindən ibarətdir. 



Yüklə 22,28 Mb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   65   66   67   68   69   70   71   72   ...   148




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin