БАРЛАУ ЖӘНЕ АҢДУ НЕГІЗДЕРІ: ПЕРИМЕТРДЫ КАТЕГОРИЗАЦИЯЛАУ ТЕОРИЯСЫ

Қазіргі халықаралық және ішкі қауіпсіздік ландшафтындағы трансформациялық өзгерістер периметрлік қауіпсіздік жүйелеріне қойылатын құқықтық талаптарды қайта қарау қажеттілігін туындатып отыр. Қазақстанда интеллектуалды бақылау технологияларының енгізілуіне қарамастан, бұл салада кешенді және жүйелендірілген құқықтық база әлі де қалыптаспаған. Бұл құқықтық регламенттеудің фрагменттелген сипатына, терминологиялық тұрғыдан нақтылықтың жоқтығына, өкілетті субъектілер арасындағы үйлесімділіктің әлсіздігіне және процессуалдық дәлелдеу тетіктерінің жеткіліксіздігіне алып келуде. Зерттеу мақсаты – Қазақстан Республикасындағы периметрлік қауіпсіздік саласын құқықтық тұрғыдан кешенді зерттеп, халықаралық тәжірибе негізінде тәуекелге негізделген категоризация моделі арқылы құқықтық реформалау жолдарын ұсыну. Зерттеу әдіснамасы формалды-заңдық, салыстырмалы құқықтық, статистикалық және контент-талдау әдістерін қамтиды. Эмпирикалық база ретінде құқық қорғау органдарының ресми статистикасы, сот актілері, ведомстволық нормативтік құжаттар мен пилоттық жобалар нәтижелері пайдаланылды. Нәтижелер Қазақстанда периметрлік қауіпсіздік құқықтың дербес институты ретінде қарастырылмайтынын, бақылау құралдарының дәлел ретінде заңды мәртебесі жоқ екенін және қауіп деңгейін саралау негізінде жіктеудің болмауын көрсетті. Осыған байланысты, көпдеңгейлі құқықтық модель әзірлеу, бейнебақылау және сенсорлық жүйелерден алынатын мәліметтерді процессуалдық дәлел ретінде заңдастыру, субъектілер арасындағы өкілеттіктерді нақтылау ұсынылады. Бұл зерттеу нәтижелері ұлттық заңнаманы жаңғыртуға, құқық қолдану тәжірибесін жетілдіруге және технологиялық қауіпсіздік құралдарын құқықтық ортаға интеграциялауға бағытталған тиімді ұсыныстар ұсынады.

1. Lohani S. K., Zhang W., Lohani B., He D. Perimeter intrusion detection using smart sensors: A review // Sensors. – 2022. – Vol. 22, No. 9. – 3601 р. [in English]

2. Teixidó P., García A., Pujol A. Secured perimeter with electromagnetic detection and surveillance stereo vision cameras // Sensors. – 2021. – Vol. 21, No. 21. – 7379 р. [in English]

3. Pitafi A. U. H., Ali Z., Khattak H. A. Real-time object detection for surveillance systems: A comparative evaluation // PLOS ONE. – 2024. – Vol. 19, No. 8. – 90 р. [in English]

4. Abba S., Bizi A. M., Lee J.-A., Bakouri S., Crespo M. L. Real-time object detection, tracking, and monitoring framework for security surveillance systems // Heliyon. – 2024. – Vol. 10, No. 15. – 85р. [in English]

5. Guo P., Shi T., Ma Z., Wang J. Human intrusion detection for high-speed railway perimeter under all-weather condition // Railway Sciences. – 2024. – Vol. 3, No. 1. – P. 97–110. [in English]

6. He T., Sun Q., Zhang S., Li H. A dual-stage-recognition network for distributed optical fiber sensing perimeter security system // Journal of Lightwave Technology. – 2022. – Vol. 41, No. 14. – P. 4331–4340. [in English]

7. Sun M., Yu M., Wang H., et al. Intelligent water perimeter security event recognition based on NAM-MAE and distributed optic fiber acoustic sensing system // Optics Express. – 2023. – Vol. 31, No. 22. – P. 37058–37073. [in English]

8. Liu F., Zhang H., Li X., Li Z., Wang H. Intrusion identification using GMM-HMM for perimeter monitoring based on ultra-weak FBG arrays // Optics Express. – 2022. – Vol. 30, No. 10. – P. 17307–17320. [in English]

9. Wang Y., Yu P. A fast intrusion detection method for high-speed railway clearance based on low-cost embedded GPUs // Sensors. – 2021. – Vol. 21, No. 21. – 7279 р. [in English]

10. Shang Y., Luo H., Ma Y., et al. Research progress in distributed acoustic sensing: Methods and applications // Sensors. – 2022. – Vol. 22, No. 16. – 6060 р. [in English]

11. Zhang X., Liu H., Liu S. Fiber-optic distributed acoustic sensing for smart grid application // Photonics. – 2025. – Vol. 12, No. 1. – 7 р. [in English]

12. Lyu C., Jiang J., Li B., Huo Z., Yang J. Abnormal events detection based on recurrence plots and inception network using distributed optical fiber perimeter system // Optics and Lasers in Engineering. – 2021. – Vol. 137. – 106377 р. [in English]

13. Liu Z., Zhang F., Sun Z., Jiang S., Duan Z. Distributed fiber optic sensing signal recognition based on classincremental learning // Optical Fiber Technology. – 2024. – Vol. 88. – 103940 р. [in English]

14. Mehta H., Ramrao N., Sharan P. A comprehensive review of using optical fibre interferometry for intrusion detection with artificial intelligence techniques // Journal of Optics. – 2024. – 125 р. [in English]

15. Abufana S. A., Dalveren Y., Aghnaiya A., Kara A. Variational mode decomposition-based threat classification for fiber optic distributed acoustic sensing // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 100152–100158. [in English] 16 Lin Y.-H., Zheng B.-H., Wang L. Cascaded fiber-optic interferometers for multi-perimeter-zone intrusion detection with a single fiber used for each defended zone // IEEE Sensors Journal. – 2021. – Vol. 21, No. 9. – P. 10685–10694. [in English]

16. Turov A. T., Shurygin V. S., Podryga V. O. Enhancing the distributed acoustic sensors’ (DAS) event recognition by advanced denoising and feature extraction // Algorithms. – 2023. – Vol. 16, No. 5. – 217 р. [in English]

17. Vikram A., Patel S. K., Alsalman O. Measurement of optical fiber sensors for intrusion detection and warning systems fortified with intelligent false alarm suppression // Optical and Quantum Electronics. – 2024. – Vol. 56. – 939 р. [in English]