ДЕАНОНІМІЗАЦІЯ ТА ПОШУК ІНФОРМАЦІЇ В ЗАДАЧАХ РАННЬОГО ЗНАХОДЖЕННЯ ПОТЕНЦІЙНИХ АТАК НА КРИТИЧНУ ІНФРАСТРУКТУРУ - Чалий, Олексій; Стьопочкіна, Ірина (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2024)
Інформація про кібератаки, які зловмисники планують здійснити щодо об'єктів критичної інфраструктури, частково поширюється на зловмисних інформаційних сайтах. Дослідження інформаційних матеріалів та їх аналіз може дати розуміння етапів планування атак та їх запобігання. Частиною цієї проблеми є надання інструментів пошуку та аналізу інформації для виявлення лінгвістичних закономірностей, схожості в текстових даних, які здатні деанонімізувати кіберзлочинців та встановлювати взаємозв'язки між відкритими даними. У цій роботі запропоновано нову модель та відповідний прототип системи, що базується на моделі векторного простору та алгоритмі TF-IDF. Система призначена для аналізу загальнодоступних текстових даних (як в Інтернеті, так і в даркнеті) і відрізняється ймовірнісним підходом до аналізу ідентифікаторів автора інформації. Запропонована система також фокусується на виявленні прихованих зв'язків між анонімними акаунтами шляхом аналізу унікальних стилістичних і мовних особливостей. Вона використовує ці риси для відстеження шаблонів у спілкуванні, виявляючи приховані асоціації між кіберзлочинцями. Експерименти, проведені на основі аналізу реальних чатів, у тому числі чатів кіберзлочинців, демонструють потенціал системи для виявлення ідентифікаторів та визначення стилістичних особливостей. За наявності достатньо повного набору даних і списку цільових слів можна проаналізувати етапи підготовки атаки, зловмисників або групи, які беруть у ній участь. Результати дослідження підкреслюють важливість інтеграції передових методів лінгвістичного аналізу з ймовірнісними моделями для розширення можливостей розслідування кіберзагроз, що еволюціонують.