Investigation of graph databases suitable for work with big data while detecting money laundering and terrorism financing cases

В статье рассматриваются популярные в настоящее время графовые системы управления базами данных (СУБД), способные работать с большими данными, с помощью которых можно реализовать хранение информации, полученной в ходе генерации преступных дел по отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма (ОД/ФТ). Цель работы заключается в выборе защищенной графовой СУБД, подходящей для работы с большими данными финансовых расследований. Для этого решаются следующие задачи: рассматриваются имеющиеся графовые СУБД, проводится их анализ и сравнение друг с другом с особым акцентом на методы защиты, используемые для обеспечения безопасности хранимых данных. Были изучены достоинства и недостатки программных продуктов, а также было проведено сравнение по ряду параметров, характеризующих защиту информации в них. Каждый критерий сравнения имеет развёрнутые комментарии, на основе которых был выбран наиболее удобный, гибкий и современный вариант СУБД для использования при поиске случаев ОД/ФТ. По полученным результатам было установлено, что графовые СУБД подходят для работы с большими данными, а также по ряду параметров была выбрана одна из рассмотренных СУБД, а именно Janus Graph.