МЕТОДИ АВТОМАТИЗАЦІЇ РОЗСЛІДУВАННЯ ІНЦИДЕНТІВ КІБЕРБЕЗПЕКИ НА ОСНОВІ ЛОГІВ ОПЕРАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ WINDOWS З ВИКОРИСТАННЯМ PYTHON ДЛЯ ПІДТРИМКИ УПРАВЛІННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЮ БЕЗПЕКОЮ

Анотація

У статті представлено підхід до аналізу та візуалізації ризиків інформаційної безпеки на основі обробки системних та мережевих логів із застосуванням програмних засобів автоматизації. Розроблено алгоритм на мові Python, який забезпечує збір, структуризацію та аналіз подій, що відбуваються в операційній системі та мережевих пристроях, з метою виявлення потенційно підозрілої активності. Для обробки даних використано бібліотеки pandas та datetime, що дозволяють ефективно працювати з великими обсягами інформації та часовими мітками, а для візуалізації результатів застосовано matplotlib, що забезпечує наочне подання закономірностей та аномалій. Алгоритм здійснює класифікацію подій за визначеними критеріями підозрілої активності, враховуючи їх тип, частоту та часові характеристики. Отримані графічні моделі дозволяють оцінити рівень ризику у різних сегментах системи та приймати обґрунтовані управлінські рішення щодо забезпечення інформаційної безпеки. Проведено експериментальну перевірку алгоритму на прикладі реальних логів, що підтвердило його ефективність у ранньому виявленні аномальної поведінки та оптимізації процесів моніторингу. Результати дослідження підкреслюють важливість інтеграції методів аналізу логів та візуалізації даних у сучасні системи управління інформаційною безпекою. Використання програмних засобів автоматизації сприяє мінімізації людського фактора, підвищенню точності оцінки ризиків та оперативності реагування на загрози. Стаття має практичне та наукове значення, оскільки пропонує методологію побудови ефективної системи моніторингу та раннього попередження інцидентів кібербезпеки