АНАЛІЗ МЕТОДІВ ПРОГНОЗУВАННЯ ВНУТРІШНІХ ЗАГРОЗ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ДАНИХ СОЦІАЛЬНОЇ МЕРЕЖІ TWITTER - Радівілова, Тамара; Добринін, Ігор; Пантєлєєв, Вадим; Фісенко, Дмитро; Мазепа, Артем; Білодід, Володимир (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Внутрішні загрози є значною проблемою для ефективного функціонування організацій. Дослідники зазвичай визначають внутрішні загрози, аналізуючи поведінку користувачів та трафік. Більшість існуючих робіт зосереджуються на методах виявлення внутрішніх загроз, а не на їх прогнозуванні. У цій роботі основна увага приділялася методам прогнозування внутрішніх загроз за допомогою аналізу даних соціальних мереж. У цій статті проаналізовано ефективність таких методів прогнозування: аналіз настроїв на основі словника, машинне навчання (Random Forest), рекурентні нейронні мережі (LSTM), трансформери (BERT), гібридний підхід (NLP CBOW + графічні нейронні мережі) та гібридний підхід (NLP CBOW + LPA). Для забезпечення надійності результатів ефективність методів прогнозування оцінювалася за допомогою декількох ключових показників: точність, відтворюваність, F1-показник, AUC-ROC, час навчання та час інференції. Для аналізу були проведені експерименти на наборі даних Sentiment140, який містить 1,6 мільйона твітів, позначених як позитивні або негативні. Для обробки даних та побудови моделей прогнозування використовувалися бібліотеки мови програмування Python. 80% даних було використано для навчання моделей, а 20% — для прогнозування. Результати аналізу показали, що найшвидшим методом прогнозування інцидентів є аналіз тону на основі словників. Він може бути використаний для аналізу змін настроїв в організації за допомогою онлайн-аналізу соціальних мереж. Кожна організація може встановити власну шкалу реагування на внутрішні інциденти. Аналіз також показав, що гібридні підходи, які комплексно аналізують як текстовий вміст, так і структуру соціальних зв'язків, демонструють найвищі показники точності прогнозування внутрішніх інцидентів. Однак ці підходи вимагають значних обчислювальних ресурсів, великих обсягів даних для навчання та більше часу на навчання, а також мають низьку інтерпретованість.