ГІБРИДНА АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ТА ОЦІНЮВАННЯ КІБЕРРИЗИКІВ В ОБ’ЄКТАХ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ - Школьніков, Владислав; Лисов, Богдан; Халигов, Артем; Гуськова, Віра (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У статті досліджено проблему інтеграції нейромережевих методів виявлення аномалій із формалізованими механізмами оцінювання ризику та підтримки прийняття рішень у середовищі об’єктів критичної інфраструктури. У вступі обґрунтовано актуальність забезпечення кіберстійкості критичної інфраструктури в умовах зростання складності атак, розширення поверхні атаки та обмеженості традиційних систем. У розділі постановки проблеми визначено ключові обмеження існуючих нейромережевих підходів, зокрема відсутність контекстуалізації, ризик-орієнтованої інтерпретації та механізмів автоматизованого формування рекомендацій. В аналітичному огляді літератури систематизовано сучасні підходи до LSTM-, autoencoder- та transformer-based детекції аномалій, а також методи динамічного оцінювання кіберризику. Сформульовано мету дослідження — розроблення гібридної архітектури, що поєднує поведінкову детекцію, агрегування anomaly score у інтегральний показник ризику та формування сценаріїв реагування. Запропонована багаторівнева архітектура включає Data Layer, Neural Detection Layer (LSTM Autoencoder), Risk Aggregation Layer (top-k агрегування з урахуванням коефіцієнта критичності активу) та Decision Support Layer з пороговою моделлю рекомендацій. Формалізовано обчислення anomaly score, інтегрального ризику та функції управлінських дій. Експериментальна перевірка виконана на датасеті BETH із застосуванням двох режимів оцінювання: Normal-only та Mixed. У режимі Mixed отримано ROC-AUC = 0.874 та PR-AUC = 0.828 на рівні часових вікон, Session ROC-AUC = 0.8235 після агрегування ризику. Показник Action Precision = 0.9333 підтверджує ефективність механізму пріоритизації інцидентів. Низька латентність (~0.35 мс) засвідчує придатність до застосування, близького до реального часу. У висновках доведено, що інтеграція нейромережевого детектора з ризик-орієнтованою моделлю підтримки прийняття рішень забезпечує підвищення інтерпретованості результатів, зменшення хибних ескалацій та адаптивність до різних режимів даних.