МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ СТРУКТУРНИХ ЗМІН У ПРОСТОРІ МОЖЛИВИХ РЕАЛІЗАЦІЙ ТЕХНІК КІБЕРАТАК НА ОСНОВІ ТОПОЛОГІЧНИХ ОБМЕЖЕНЬ ЇХ ЕВОЛЮЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕМПОРАЛЬНИХ ГРАФОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Фесьоха, Віталій; Субач, Ігор (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У контексті проблематики підвищення кіберстійкості інформаційно-комунікаційних систем (ІКС) вирішується наукове завдання прогнозування структурних змін технік кібератак у просторі можливих їх реалізацій на прикладі таксономії MITRE ATT&CK. Актуальність зазначеного обумовлена об’єктивними обмеженнями існуючих підходів до полювання на нові способи реалізації кіберзагроз (попередження кібератак ще до їхньої реалізації), зокрема засобами машинного навчання. Так, існуючі типи штучних нейронних мереж, що використовуються для прогнозування кібератак (технік кібератак), такі як рекурентні, трансформери, згорткові, графові, темпоральні графові та автокодувальники, хоч і враховують різні аспекти структури даних (простір ознак, часові залежності, глобальний контекст, графову структуру, латентні представлення, розподіл даних), апроксимуючи функцію взаємозалежності між даними виявляють лише статистичну структуру, що не дозволяє повною мірою враховувати стійкі структурні еволюційні закономірності. У зв’язку з цим, розроблено модель прогнозування структурних змін технік кібератак у просторі можливих реалізацій на основі топологічних обмежень їх еволюції з використанням темпоральних графових нейронних мереж. Суть запропонованої моделі полягає у коригуванні результатів прогнозування темпоральної графової мережі на основі топологічного аналізу версій технік кібератак шляхом визначення їх структурної сумісності за спільною участю у компонентах зв’язності та циклічних структурах, що відображають стійкі топологічні характеристики їх еволюції. Доцільність даного підходу зумовлена цінністю виявлення потенційних векторів трансформації кібератак у просторі можливих їх реалізацій, що дає змогу підвищувати кіберстійкість ІКС до майбутніх класів кібератак. Оцінка ефективності застосування запропонованої моделі демонструє підвищення точності прогнозування на 15%, F1-міри на 8% при збереженні рівня повноти 70%, що свідчить про значне зменшення кількості хибнопозитивних спрацьовувань.