Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка»
Електронне наукове видання "Кібербезпека: освіта, наука, техніка" є рецензованим технічним часописом, присвяченим проблемам використання інформаційної та кібернетичної безпека та інформаційних технологій. В журналі «Кібербезпека: освіта, наука, техніка» публікуються наукові статті за фахом наукових спеціальностей: 05.13.21 - системи захисту інформації; 21.05.01 - інформаційна безпека держави; 05.13.05 - інформаційні технології Галузь науки: технічні науки. Періодичність: 4 рази на рік.
Cybersecurity: Education, Science, Technique
ВИКОРИСТАННЯ ІНДИКАТОРІВ КОМПРОМЕТАЦІЇ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРАТАК
У роботі проведено всебічний аналіз систем виявлення та запобігання вторгненням (IDS та IPS), що дозволило оцінити їх ефективність у виявленні різних типів кібератак, включаючи ті, що здійснюються через приховані канали зв’язку. Особлива увага приділена вивченню природи стеганографічних каналів, які ускладнюють детекцію атак, а також факторів, що впливають на їхнє виявлення, таких як динаміка мережевого трафіку та особливості поведінки атакуючих. Досліджено індикатори атак, сформовані за допомогою методів штучного інтелекту на основі аналізу мережевого трафіку, що дозволяє підвищити точність та швидкість виявлення шкідливої активності. Оцінено можливості платформи Splunk Machine для побудови моделей виявлення атак та аналізу аномальної поведінки у мережах, а також розроблено класифікатори для створення системи виявлення вторгнень на основі методів машинного навчання. У рамках дослідження запропоновано архітектуру системи, обрано оптимальний набір даних для навчання моделі, усунуто дисбаланс класів, визначено та відібрано найбільш значущі ознаки, а також здійснено зменшення простору ознак для підвищення ефективності та швидкодії моделі. Проведено налаштування та тестування моделі, оцінено її ефективність на основі отриманих результатів, що підтверджує практичну застосовність підходу для виявлення реальних кібератак. Мета дослідження полягає у вивченні потенціалу застосування штучного інтелекту для виявлення вразливостей у мережевій інфраструктурі на основі індикаторів компрометації, враховуючи специфіку прихованих каналів зв’язку, динаміку поведінки атакуючих та обмеження традиційних статистичних методів. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення існуючих систем кібербезпеки та створення ефективних засобів раннього виявлення складних атак.
Авторське право (c) 2026 Наталія Чернящук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ФОРМАЛЬНА МОДЕЛЬ АДАПТИВНОГО ВИБОРУ КРИПТОГРАФІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ЗАХИСТУ КАНАЛІВ У КОРПОРАТИВНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ ДИНАМІЧНОЇ ОЦІНКИ ДОВІРИ
У статті запропоновано формальну модель адаптивного вибору криптографічних параметрів захисту каналів зв’язку в корпоративних комп’ютерних мережах на основі динамічної оцінки довіри та інтегрованого ризику. Актуальність зумовлена тим, що поширені практики статичного налаштування алгоритмів шифрування, режимів роботи та параметрів криптостійкості не враховують змін контексту доступу й поведінки суб’єктів взаємодії, що спричиняє або надмірні обчислювальні витрати, або виникнення вікон уразливостей під час ескалації загроз. Наукова новизна полягає у трактуванні криптографічного профілю як керованого динамічного стану системи безпеки, де довіра виступає безпосереднім керуючим параметром криптографічної конфігурації, а не лише чинником рішення щодо доступу. Захищений канал формалізовано кортежем стану, який поєднує суб’єкта, ресурс, контекст, рівень довіри, ризик і криптографічний профіль, а адаптивний вибір параметрів описано відображенням, що встановлює відповідність між (критичністю ресурсу, контекстом) та набором криптографічних характеристик (алгоритм, режим, параметр стійкості, час життя сесії). Розроблено оптимізаційну постановку вибору профілю з урахуванням компромісу між криптографічною стійкістю та експлуатаційними витратами, а також подієво-орієнтований механізм оновлення криптографічного стану (Rekey/Upgrade/Revoke) у відповідь на деградацію довіри, зростання ризику або критичні події безпеки. Сценарний аналіз (нормальний режим, контекстна/поведінкова аномалія, критична подія) демонструє здатність моделі узгоджено підвищувати стійкість і скорочувати час життя криптографічних сесій у ризикових ситуаціях, зменшуючи потенційне вікно атаки та зберігаючи прийнятну продуктивність у низькоризикових умовах. Отримані результати формують теоретичну основу для впровадження адаптивних криптографічних профілів у TLS/VPN та Zero Trust-орієнтованих корпоративних середовищах.
Авторське право (c) 2026 Юлія Костюк, Павло Складанний, Наталія Мазур, Світлана Рзаєва, Дмитро Гнатченко, Ігор Гончаренко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СТВОРЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ З ОБМЕЖЕНИМ ДОСТУПОМ “ ІНТЕРНЕТ РЕЧЕЙ В “РОЗУМНОМУ МІСТІ”: ЗАГРОЗИ – ТЕХНОЛОГІЇ БЕЗПЕКИ” У ПРОСТОРІ ІНДУСТРІЇ 4.0
У просторі завдань Індустрії 4.0 в роботі досліджено питання безпечної інтелектуалізації об’єктів інфраструктури суспільства України на рівні розроблення автоматизованої системи обробки інформації з обмежених доступом (АСОІ з ОД) у сегменті безпеки Інтернету речей (ІоТ) “розумного міста” (РМ) та алгоритмічно-програмної реалізації засобами мови програмування Python. Проведено аналітичний огляд відомих методологій розроблення безпечних автоматизованих систем обробки інформації та підходів до забезпечення безпеки ІоТ-систем. Розгорнуто якісний аналіз сегментів “розумного міста” – транспорту, медицини, енергетики, екології методом групування на рівні класифікаційної схеми предметної сфери згідно концепції “об’єкт – загроза – захист”. Створено концептуальну модель предметної сфери “Інтернет речей в “розумному місті”: загрози – технології безпеки” на основі принципів системного аналізу – цілісності, ієрархічності, багатоаспектності. Обґрунтувано критерії вибору реляційної бази даних (РБД), системи управління базою даних (СУБД) SQLite і мови програмування Python та побудовано інформаційну модель РБД для подальшої алгоритмічно-програмної реалізації. Представлено алгоритм безпечного функціонування автоматизованої системи обробки інформації на рівні процедури автентифікації і, на цій основі, розроблено програмну реалізацію АСОІ “Інтернет речей в “розумному місті”: загрози – технології безпеки” засобами Python для сегментів: “розумного транспорту”, “розумної медицини”, “розумної енергетики”, “розумної екології” на рівні веб-застосунку.
Авторське право (c) 2026 Валерій Дудикевич, Галина Микитин, Ярослава Парчук, Максим-Степан Терпелюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОСОБЛИВОСТІ СУЧАСНИХ КІБЕРОПЕРАЦІЙ ЗА ПІДТРИМКИ ДЕРЖАВ ЯК НОВІТНЬОЇ ФОРМИ МІЖДЕРЖАВНОГО ПРОТИБОРСТВА
Встановлено, що впродовж 2020-2025 років масштаби кібератак, реалізованих державами або прихильними до них кібергрупами, значно зросли, а методи і підходи до їх проведення суттєво еволюціонували, поклавши початок новому етапу міждержавних конфліктів у глобальному цифровому просторі. У ході дослідження встановлено основні риси кібероперацій за підтримки держав. Як і кіберінцидентам, організованих іншими суб’єктами, кібератакам національних держав притаманні асиметричність, латентність і гібридність. Крім традиційних, держави використовують нові, раніше не притаманні їм методи: кібервимагання, незаконні операції з криптовалютою, впровадження віддалених працівників у країнах-конкурентах. Встановлено, що у четвірку держав-лідерів з протиправної кібердіяльності ввійшли Китай, РФ, Іран та Північна Корея, кібероперації яких мають переважно геополітичний підтекст і спрямовані на посилення впливу над територіально близькими країнами, за винятком США. Основними цілями кібероперацій за підтримки держав були ІТ, освіта й дослідження, урядові системи, аналітичні установи й НУО, об’єкти критичної інфраструктури (ОКІ) й ланцюги постачання ІТ-продуктів і послуг. Національно орієнтовані кіберсуб'єкти продовжують удосконалювати методи кібернападу, застосовуючи засоби автоматизації, хмарну інфраструктуру й технології віддаленого доступу, швидко експлуатуючи невиправлені вразливості й активно впроваджуючи ШІ, щоб зробити кібератаки масштабнішими, ефективнішими, складнішими для відстеження, а також дешевшими. Важливою рисою сучасної злочинної діяльності держав у кіберпросторі є конвергенція зусиль національних суб’єктів і кіберзлочинних груп. Завдяки придбанню послуг зі здійснення кібератак, розробки шпигунського ПЗ і хакерських інструментів держави не тільки посилюють і здешевлюють свої кіберзусилля, але й ускладнюють можливості їх виявлення і встановлення відповідальності. Останнім часом зросли обсяги і значення державних кібероперацій ІПВ, які шляхом застосування засобів ШІ, зокрема створення синтетичних аналогів провідних новинних онлайн-ЗМІ і використання діпфейків, забезпечують ефективне маніпулювання громадською думкою і поширення бажаних пропагандистських наративів у країнах-конкурентах і на міжнародному рівні. З’ясовано, що національні суб'єкти почали активніше впроваджувати віддалених інсайдерів у компанії «ворожих» країн насамперед для отримання доступу до розвідувальних даних і шпигунства, а також впровадження шкідливого ПЗ, вимагання і саботажу за місцем праці. Дослідження показало, що лише в половині випадків кібератак, в тому числі за підтримки держав, були встановлені їхні справжні організатори, що є наслідком складнощів кібератрибуції – процесу відстеження й ідентифікації винуватця кібератаки, а також недосконалості й недотримання державами норм міжнародного права щодо кіберпростору. Наголошено, що глибоке розуміння передумов та специфіки кібероперацій, що підтримуються державою, сприятиме вирішенню проблем їхнього виявлення та протидії мирним шляхом та в рамках міжнародного права.
Авторське право (c) 2026 Тетяна Мужанова, Світлана Легомінова, Тетяна Капелюшна, Юрій Щавінський, Михайло Запорожченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КРИТЕРІЇ РИЗИКУ ТА АЛГОРИТМИ ML ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ НЕБЕЗПЕКИ У ХМАРНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
У статті запропоновано та експериментально перевірено ML-орієнтований конвеєр виявлення небезпечних подій в API/HTTP-трафіку хмарних сервісів. Підхід поєднує два числові канали: (i) керований канал на структурованих ознаках події для стабільного розділення на нормальні або атаки, та (ii) додатковий канал нетипової поведінки, який підсилює реакцію на рідкісні або нові сценарії, слабко представлені у розмічених даних. Ключовою методологічною ідеєю є уніфікація різнорідних виходів моделей у спільну ймовірнісну шкалу ризику за допомогою калібрування, температурного масштабування та корекції на апріорну частку атак, що забезпечує порівнюваність оцінок між моделями різної природи. Для керованого контролю хибно-позитивних спрацювань застосовано вибір порогу за FPR-бюджетом, а для стабілізації групових оцінок використано ансамблювання, зокрема усереднення в адитивній шкалі відношення шансів. Після об’єднання сигналів каналів фінальне рішення стабілізується політиками керованості (зокрема гістерезисом), щоб уникати частих перемикань стану спрацювання в потоковому режимі. Окремо, якість моделей верифіковано як табличними метриками, так і візуально через аналіз розподілів оцінок ризику для нормальних подій та атак, що дозволяє інтерпретувати зону перекриття та вплив порогу на хибні сповіщення про небезпеку. Експерименти на тестовій вибірці показали високу якість керованого каналу: для основного ML-ансамблю отримано ROC-AUC=0.9843, PR-AUC=0.9511 та F1=0.8400 при FPR близько 0.051, тоді як базова лінійна модель має суттєво нижчі значення F1. Додатковий канал нетипової поведінки формує практично корисний сигнал, який доповнює керований канал при контрольованому рівні хибних сповіщень про небезпеку. Запропонована постановка придатна до масштабування на інші типи API та профілі навантаження, оскільки розділяє політики (пороги, ваги, параметри калібрування) від основного потоку обробки подій. Отримані результати підтверджують придатність підходу для інтеграції в інфраструктуру моніторингу та реагування у хмарному середовищі з керованими політиками порогів і оновленням моделей.
Авторське право (c) 2026 Admin Skladannyi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ГІБРИДНИХ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ЦИФРОВИХ СЛІДІВ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АТИПОВОЇ ПОВЕДІНКИ В ІНФОРМАЦІЙНО-ОСВІТНІХ СИСТЕМАХ
Анотація. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю посилення захищеності інформаційно-освітніх систем (ІОС) закладів вищої освіти (ЗВО), які в умовах воєнного стану та дистанційного навчання також стали об’єктами кібератак. Наявні методи та засоби захисту ІОС, які базуються на статичних сигнатурах та політиках доступу, втратили свою ефективність проти загроз внутрішнього порушника та аномалій поведінкового характеру, як-от компрометація облікових записів, «академічне шахрайство», несанкціоноване делегування прав). Метою роботи є експериментальна оцінка ефективності розробленої інформаційної технології виявлення атипової активності користувачів шляхом гібридного аналізу їхніх цифрових слідів (ЦС). В основу дослідження покладено гіпотезу про те, що комбінація структурно-ієрархічного моделювання бізнес-процесів та ансамблевих методів машинного навчання (МН) дозволяє суттєво знизити кількість помилок першого та другого роду. Для верифікації запропонованих рішень проведено серію обчислювальних експериментів на реальному датасеті, сформованому з лог-файлів LMS Moodle (понад 30000 подій взаємодії). Здійснено порівняльний аналіз розробленого гібридного методу з класичними алгоритмами - градієнтним бустингом XGBoost та ізоляційним лісом Isolation Forest. Експериментально доведено, що запропонований гібридний метод, який використовує зважене ансамблювання (), продемонстрував вищу роздільну здатність та стабільність. Інтегральний показник якості ROC-AUC склав 0,956, а збалансована метрика F1-score досягла 0,858, що на 4,6% перевищило показники базового методу XGBoost. Аналіз кривих точності-повноти (Precision-Recall), підтвердив стійкість методу до дисбалансу класів, зокрема площа під кривою (AP) склала 0,889. Результати дослідження підтвердили, що впровадження запропонованої технології дозволяє закладам вищої освіти забезпечити гнучкий захист ІОС, формуючи чітку сепарацію між легітимною та атиповою поведінкою користувачів, та мінімізував ризики блокування доброчесних користувачів.
Авторське право (c) 2026 Мирослав Лахно https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОСТОРОВО-ЧАСТОТНИХ МЕТОДІВ ФІЛЬТРАЦІЇ ТА ПРИГНІЧЕННЯ ЗАВАД У СИСТЕМАХ ПРОТИДІЇ РЕБ
У статті здійснено теоретичний аналіз просторово-частотних методів фільтрації та пригнічення завад у системах протидії радіоелектронній боротьбі. Розглянуто основні типи радіоелектронних завад та їх вплив на функціонування сучасних радіоелектронних систем зв’язку, радіолокації та навігації. Проаналізовано принципи просторової та частотної селекції сигналів, а також особливості їх комбінованого застосування з метою підвищення завадостійкості. Особливу увагу приділено адаптивним просторово-частотним алгоритмам, які забезпечують ефективне пригнічення як вузькосмугових, так і широкосмугових завад в умовах інтенсивного радіоелектронного впливу. Проведено порівняльний аналіз просторово-частотних методів з окремими просторовими та частотними підходами, визначено їх переваги, обмеження та теоретичні межі ефективності. Окреслено перспективні напрями розвитку просторово-частотної обробки сигналів у контексті когнітивних радіосистем та інтеграції з методами штучного інтелекту. Отримані результати можуть бути використані для подальших теоретичних досліджень і вдосконалення систем протидії радіоелектронній боротьбі.
Авторське право (c) 2026 Роман Бибик, Артем Стефанків https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ВИЯВЛЕННЯ ФІШІНГУ В КАНАЛАХ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМУНІКАЦІЇ
Стаття присвячена підвищенню ефективності засобів захисту інформації вітчизняного кіберпростору шляхом автоматизованого виявлення фішингу у текстових повідомленнях каналів електронної комунікації. Показано, що фішинг залишається одним із домінуючих векторів кібератак, зокрема в умовах активного застосування методів соціальної інженерії та психоемоційного впливу, що суттєво ускладнює його своєчасне виявлення традиційними сигнатурними та статистичними методами. Встановлено, що більшість відомих нейромережевих рішень характеризуються високою ресурсоємністю, потребують формування значних обсягів розмічених навчальних даних та є недостатньо адаптованими до специфіки вітчизняного контенту, який характеризується обмеженістю розмічених корпусів, морфологічною варіативністю та чутливістю до контекстних соціально-інженерних впливів. Для подолання зазначених обмежень у статті запропоновано метод виявлення фішингу, який ґрунтується на використанні апробованих діалогових інтелектуальних помічників на базі великих мовних моделей у режимі формалізованої діалогової взаємодії. Метод передбачає автоматизований аналіз текстових повідомлень шляхом подачі стандартизованих запитів, сформованих з урахуванням типових ознак фішингових атак. Запропоновано класифікацію фішингових повідомлень за вектором ознак виявлення. Для кожного виду сформовано цільові предикати запитів, що забезпечують детермінований та інтерпретований аналіз результатів. Розроблений метод передбачає попередню обробку тексту, формування та подачу запитів до діалогових інтелектуальних помічників, агрегацію відповідей та оцінювання наявності фішингу з використанням механізму зваженої лінійної згортки. Проведені експериментальні дослідження засвідчили, що середній показник точності класифікації при застосуванні запропонованого методу становить 97,5%, що відповідає рівню найкращих відомих рішень аналогічного призначення. Водночас реалізація запропонованого методу не потребує ресурсоємного навчання нейромереж, формування великих обсягів розмічених даних і створення спеціалізованого апаратно-програмного забезпечення, що забезпечує оперативність створення ефективної системи виявлення фішингу у вітчизняних каналах електронної комунікації.
Авторське право (c) 2026 Ігор Терейковський, Людмила Терейковська https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПІДХІД SECURITY-AS-CODE ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ВІДПОВІДНОСТІ PCI DSS З ВИКОРИСТАННЯМ АВТОНОМНИХ АГЕНТІВ НА БАЗІ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ
Статтю присвячено дослідженню підходу Security-as-Code для автоматизації забезпечення відповідності стандарту PCI DSS у хмарно-нативних середовищах із використанням автономних агентів на базі великих мовних моделей. На основі аналізу PCI DSS v4.0.1, який визначає 12 принципових вимог і орієнтований на безперервні оцінювання, доказове підтвердження контролів і коректне визначення області застосування, запропоновано референтну архітектуру, що інтегрує декларативні політики безпеки, механізми превентивного контролю конфігурацій і runtime-моніторинг поведінки систем. У роботі формалізовано механізм трансформації нормативних вимог у машинно-перевірювані політики через використання контрольних специфікацій, структурованої бази знань і підходу Retrieval-Augmented Generation, що забезпечує трасованість походження політик і зменшення ризику некоректної генерації. Запропоновано модель автономних агентів, які виконують функції трансформації вимог у політики, аналізу відхилень конфігурацій, збору й нормалізації доказів, а також формування рекомендацій щодо усунення порушень із використанням контрольованих механізмів внесення змін. Визначено метрики оцінювання безперервної відповідності, включаючи покриття контролів, латентність виявлення відхилень, показники MTTD та MTTR, повноту доказової бази та точність детекції. Запропоновано план експериментальної валідації архітектури в тестовому середовищі, що моделює Cardholder Data Environment. Запропонований підхід дозволяє забезпечити безперервну, перевірювану та масштабовану відповідність PCI DSS у хмарно-нативних середовищах.
Авторське право (c) 2026 Олександр Валуха, Дмитро Марчук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБЛЕННЯ МЕТОДІВ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ТЕОРІЇ ГРАФІВ
Статтю присвячено розробленню та дослідженню методів автоматизованого виявлення фейкових новин на основі аналізу графових структур і алгоритмів виявлення спільнот у соціальних мережах. Стрімке зростання обсягів новинного контенту спричиняє складність оперативної перевірки його достовірності в умовах цифрового інформаційного середовища. Традиційні підходи, засновані виключно на лінгвістичному аналізі текстів і класичних методах машинного навчання є недостатніми для виявлення координованих дезінформаційних кампаній, які мають мережевий характер поширення. У роботі обґрунтовано доцільність використання графової моделі подання новин, у якій окремі повідомлення та інформаційні сутності розглядаються як вершини графа, а їхні взаємозв’язки — як ребра. Такий підхід дозволяє перейти від аналізу ізольованих новин до дослідження структурних закономірностей інформаційних потоків. Основну увагу зосереджено на застосуванні алгоритмів виявлення спільнот Louvain і Leiden, які забезпечують кластеризацію графа на основі оптимізації модульності та дозволяють ідентифікувати щільно пов’язані групи повідомлень. Запропоновано архітектуру програмного засобу для виявлення фейкових новин, що охоплює етапи завантаження та попереднього опрацювання даних, побудови графової моделі, кластеризації, аналізу результатів і візуалізації. Реалізація виконана за модульним принципом, що забезпечує гнучкість, масштабованість і можливість інтеграції альтернативних алгоритмів кластеризації. У межах експериментального дослідження проведено порівняльний аналіз результатів, отриманих із використанням алгоритмів Louvain і Leiden, на реальних даних соціальних мереж. Результати експериментів показали, що алгоритми здатні формувати спільноти з високим рівнем чистоти, проте алгоритм Leiden забезпечує більш стабільні та внутрішньо зв’язані кластери, що підвищує інтерпретованість результатів і точність ідентифікації дезінформаційних груп. Продемонстровано, що поєднання аналізу текстової подібності з урахуванням графових спільнот дозволяє ефективніше виявляти фейкові новини та координовані інформаційні впливи порівняно з підходами, орієнтованими лише на контент. Практична цінність роботи полягає у створенні програмного засобу з графічним користувацьким інтерфейсом, який забезпечує прозорий і відтворюваний процес аналізу новинних повідомлень у режимі реального часу. Запропонований підхід може бути використаний як основа для систем моніторингу дезінформації, підтримки прийняття рішень у сфері інформаційної безпеки та подальших наукових досліджень. Перспективи подальшої роботи пов’язані з використанням динамічних графів, мультимодальних даних та пояснюваних моделей штучного інтелекту для поглибленого аналізу процесів поширення фейкових новин.
Авторське право (c) 2026 Марія Назаркевич, Даниїл Коротич, Роман Чолкан https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
У роботі розглянуто підходи до інтеграції системи виявлення загроз у реальному часі Falco з механізмом політик Open Policy Agent (OPA) у середовищі Kubernetes. Проаналізовано три основні моделі взаємодії: безпосереднє надсилання подій через Falcosidekick у HTTP API OPA, застосування OPA як admission controller для блокування небезпечних конфігурацій на етапі створення ресурсів, а також використання проміжного сервісу як зв’язувальної ланки між Falco та OPA з можливістю складної обробки подій. Дослідження демонструє, що комбінування механізмів сенсорного контролю та політико-орієнтованого ухвалення рішень дозволяє досягти вищого рівня безпеки, автоматизації реагування та відповідності принципам Zero Trust. Поєднання Falco та Open Policy Agent формує багаторівневу модель безпеки, де рантайм-виявлення загроз доповнюється гнучким механізмом політик. Варіант прямого надсилання подій з Falco через Falcosidekick до HTTP-інтерфейсу OPA забезпечує оперативну реакцію і мінімальну затримку між фіксацією інциденту та ухваленням рішення, що робить його доцільним для кластерів із підвищеними вимогами до часу відгуку. Використання OPA у ролі admission controller посилює превентивний захист, оскільки блокує небажані об’єкти ще до їхнього розгортання, однак потребує постійного коригування Rego-політик на основі знань, що їх надає Falco. Сценарій із проміжним сервісом узгоджує переваги обох підходів: він дає можливість виконувати складну бізнес-логіку, вмикає обмежену ізоляцію підозрілих робочих навантажень і водночас не перевантажує OPA надмірною кількістю подій. Усі три схеми підтверджують, що інтеграція сенсорних та політико-орієнтованих компонентів суттєво підвищує рівень захисту контейнеризованих середовищ, сприяє реалізації принципів Zero Trust і створює передумови для самовідновної інфраструктури з автоматизованим контролем відповідності.
Авторське право (c) 2026 Дмитро Дарієнко, Назарій Когут https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МУЛЬТИАГЕНТНИЙ ПІДХІД ДО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТАБІЛЬНОСТІ КОНВЕЄРІВ ОБРОБКИ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ РОЗПОДІЛЕНИХ СХОВИЩ
Стаття присвячена аналізу підходів до забезпечення стабільності конвеєрів обробки даних в аналітичних системах, що є критично важливим аспектом сучасних рішень у сфері Big Data та машинного навчання. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням обсягів і різноманітності даних, ускладненням архітектур платформ та підвищенням вимог до надійності й відтворюваності результатів в умовах динамічних навантажень і розподілених обчислень. Показано, що нестабільність конвеєрів проявляється у вигляді каскадних збоїв, деградації продуктивності, порушення узгодженості даних і варіативності результатів, що особливо критично для середовищ Big Data. Проаналізовано обмеження централізованих підходів до оркестрації процесів, які формують єдині точки відмови та знижують адаптивність системи. Обґрунтовано доцільність переходу до мультиагентних механізмів керування, що забезпечують автономність компонентів, локалізацію збоїв і підвищення відмовостійкості. Особливу увагу приділено ролі розподілених сховищ даних, які виконують функції координаційного середовища для взаємодії агентів. Використання документо-орієнтованих, графових, об’єктних та потокових сховищ дозволяє підтримувати узгодженість станів, відтворюваність керуючих дій та асинхронну координацію процесів. Узагальнено підходи до організації аналітичних і прогностичних механізмів підтримки стабільності, включно з моніторингом стану конвеєра, прогнозуванням навантажень і ризиків збоїв, а також адаптацією параметрів обробки на основі накопиченого досвіду. Запропоновано концепцію безперервного циклу оцінювання – прогнозування – адаптації, що забезпечує проактивне керування стабільністю аналітичних процесів. Практичний приклад у сфері електронної комерції підтвердив ефективність підходу, зокрема скорочення часу відновлення після збоїв, підвищення рівня автоматизації реагування та адаптацію конвеєра до змін навантажень і якості даних. Отримані результати можуть бути використані при проєктуванні та модернізації систем Big Data та машинного навчання, орієнтованих на підвищення стабільності й надійності аналітичних процесів.
Авторське право (c) 2026 Юлія Лобода, Олена Трофименко, Ігор Михелєв, Оксана Гайдаєнко, Михайло Ворона https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПРОЕКТУВАННЯ ГРАФІЧНИХ ХЕШІВ З СІЛЛЮ НА ОСНОВІ МЕТОДУ КОДУВАННЯ UUID
У статті запропоновано нову модель графічного хешуванн на базі методу кодування унікальних ідентифікаторів UUID (Universal Unique Identifier) у графік та доповнення цього методу, що перетворює ідентифікатори в унікальні захищені від несанкціонованого відтворення візуальні представлення. Розроблена методика побудови графічних хешів на основі UUID,. поєднує криптографічну унікальність із візуальною інтерпретацією, створюючи одноразові та постійні графічні ключі з мінімальними вимогами до серверних ресурсів. Запропонована графічна модель хешування перетворює UUID у графічне зображення з візуальним доповненням солі. Підхід поєднує числові UUID-ідентифікатори з двовимірним просторовим відображенням та механізмом соління для створення візуально інтерпретованого, але криптографічно захищеного зображення-хешу. При цьому сіль частково промальовується на зображенні. Метод забезпечує двошаровий механізм перевірки — математичний і візуальний - підвищуючи рівень захисту цифрових записів і зменшуючи ризики, пов'язані з атаками. А також запропоновано метод створення підмножини хешів на основі одного унікального ідентифікатора з можливістю побудови функції для збереження правил генерації одноразових ключів, та розглядом підходів для підбору параметрів для неї та шифрування, Наведено механізм створення графічних одноразових хешів-кодів на основі створення множини з часовою позначкою, виходячи з одного унікального ідентифікатора. Розглянуто стратегії генерації таких хешів –з базуванням на сервері та на клієнті. Запропоновано метод інтеграції третього виміру у графічний двовимірний хеш через промальовування геометричних параметрів для багатошарового кодування метаданих, зокрема часу створення. Отримана методика ефективна для реляційних баз даних, систем публікацій, архівів цифрових об’єктів і середовищ, де потрібна перевірка достовірності без розкриття первинних даних.
Авторське право (c) 2026 Ярослава Момрик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНФОРМАЦІЙНА БЕЗПЕКА КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМ ЯК ЧИННИК ЯКОСТІ ПОСЛУГ У ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННОМУ БІЗНЕСІ
У статті досліджено роль інформаційної безпеки кіберфізичних систем у забезпеченні якості надання послуг об’єктами готельно-ресторанного бізнесу в умовах цифрової трансформації. Обґрунтовано, що сучасні підприємства індустрії гостинності активно використовують кіберфізичні системи, зокрема системи онлайн-бронювання, електронні замки, POS-системи, системи відеоспостереження та IoT-рішення для управління інженерною інфраструктурою і сервісами «розумних» номерів. Такі системи поєднують програмні, апаратні та мережеві компоненти, що зумовлює зростання кіберризиків і потребу в комплексному підході до інформаційної безпеки. У роботі проаналізовано теоретичні підходи до визначення кіберфізичних систем та багаторівневої моделі їхнього захисту. Побудовано детальну модель загроз для основних складових кіберфізичної інфраструктури готельно-ресторанного бізнесу, що включає технічні, організаційні та людські фактори. Встановлено, що порушення конфіденційності, цілісності або доступності інформації безпосередньо впливає на якість сервісу, рівень задоволеності клієнтів, безпеку гостей і персоналу, а також на фінансову стабільність і репутацію закладів. Особливу увагу приділено аналізу взаємозв’язку між станом інформаційної безпеки окремих компонентів кіберфізичних систем і показниками якості надання послуг. Показано, що недостатній рівень захисту систем бронювання та POS-інфраструктури призводить до збоїв у процесах обслуговування і втрати довіри клієнтів, тоді як уразливості електронних замків, відеоспостереження та IoT-систем створюють загрози фізичній безпеці та комфорту гостей. На основі проведеного аналізу сформовано модель-рекомендації щодо підвищення рівня інформаційної безпеки кіберфізичних систем, яка передбачає впровадження багаторівневих механізмів захисту, регулярний аудит безпеки та підвищення кіберобізнаності персоналу. Отримані результати можуть бути використані керівниками та ІТ-фахівцями підприємств готельно-ресторанного бізнесу для вдосконалення систем управління інформаційною безпекою, а також у подальших наукових дослідженнях, спрямованих на кількісну оцінку впливу кібербезпеки на якість сервісу.
Авторське право (c) 2026 Орест Полотай, Наталія Кухарська, Богдана Полотай, Артур Ткаченко, Юлія Вітик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ТОКСИЧНОГО КОНТЕНТ
Стрімке зростання обсягів цифрової комунікації та поширення онлайн-платформ зумовили актуалізацію проблеми виявлення токсичного контенту, зокрема мови ненависті, кібербулінгу, погроз і дискримінаційних висловлювань. Такі прояви негативно впливають як на окремих користувачів, так і на інформаційне середовище загалом, підриваючи довіру до цифрових сервісів та сприяючи поширенню соціальних упереджень. У зв’язку з неможливістю масштабної ручної модерації особливої ваги набувають автоматизовані методи на основі глибинного навчання та обробки природної мови (NLP). У роботі проведено порівняльний аналіз сучасних трансформерних моделей для виявлення токсичності тексту, зокрема Toxic BERT, Toxic Comment Model, RoBERTa Toxicity Classifier, DehaBERT Mono English, а також універсальної великої мовної моделі Phi-3 mini 4k без спеціалізованого донавчання. Оцінювання здійснено на двох відкритих наборах даних – Measuring Hate Speech та Jigsaw Toxic Comment Dataset – із використанням метрик Accuracy, Precision, Recall та F1-міри. Основний акцент зроблено на оптимізації F1-міри як збалансованого показника між прецизійністю та повнотою, а також застосовано механізм порогової фільтрації для коректного порівняння моделей із різною чутливістю до токсичності. Результати експериментів засвідчили, що спеціалізовані трансформерні моделі, зокрема RoBERTa Toxicity Classifier, демонструють найвищу ефективність у виявленні явних форм токсичного мовлення, досягаючи точності понад 90% для категорій вираженої мови ненависті, погроз і закликів до насильства. Водночас встановлено зниження продуктивності для контекстно-залежних та непрямих проявів токсичності, таких як прихована агресія, неповага або образливий гумор. Показано, що дисбаланс класів у наборах даних істотно впливає на якість класифікації, зумовлюючи гірші результати для малопредставлених категорій. Також виявлено наявність упередженості моделей щодо окремих підгруп ідентичності та чутливість до використання ненормативної лексики. Окремо продемонстровано, що застосування універсальної LLM без донавчання під конкретне завдання є малоефективним і ресурсозатратним під час інференсу. Отримані результати підтверджують доцільність використання спеціалізованих моделей для задач модерації контенту та вказують на перспективність комбінування універсальних великих мовних моделей із вузькоспеціалізованими класифікаторами з метою підвищення контекстно-залежного виявлення токсичності. Подальші дослідження доцільно спрямувати на розроблення ансамблевих підходів і зменшення модельної упередженості для забезпечення більш справедливих і надійних систем автоматизованої модерації.
Авторське право (c) 2026 Віктор Кольченко, Дмитро Сабодашко, Костянтин Пятаєв, Владислав Городник, Іван Щудло, Юрій Хома https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
НЕКЕРОВАНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ ЕМОЦІЙНИХ СТАНІВ ОСІБ ЗА ДИНАМІКОЮ ПОЗИ НА ОСНОВІ САМОКОНТРОЛЬОВАНОГО КОНТРАСТНОГО НАВЧАННЯ
У статті представлено результати дослідження, спрямованого на вирішення актуальної проблеми автоматизованого розпізнавання емоцій за умови відсутності великих масивів маркованих даних. Основна ідея роботи полягає у використанні некерованого підходу до навчання нейронних мереж, що дозволяє виявляти емоційні патерни безпосередньо з геометрії та кінетики людського тіла. У вступній частині обґрунтовано необхідність переходу від класичних методів навчання з учителем до самоконтрольованих підходів (Self-Supervised Learning), що зумовлено високою вартістю та суб’єктивністю ручної розмітки емоційних станів. Визначено об’єкт, предмет та мету дослідження, яка полягає у створенні швидкої та точної системи розпізнавання семи базових емоцій у відеопотоці. Розділ аналізу останніх досліджень демонструє, що існуючі рішення (OpenPose, MoveNet) успішно вирішують задачу оцінки пози, проте їх застосування для аналізу афективних станів зазвичай обмежене потребою у масштабних датасетах. Виявлено проблему, пов’язану з недостатньою увагою до некерованого вивчення саме емоційної складової рухів. У методичному розділі детально описано запропоновану гібридну архітектуру, що поєднує згорткову нейронну мережу (CNN) для просторового кодування поз та рекурентні блоки (LSTM) для аналізу часової динаміки. Ключовим елементом методології є впровадження структури SimCLR, де навчання відбувається через мінімізацію контрастної функції втрат NT-Xent. Математично обґрунтовано вплив температурного параметра на здатність моделі розрізняти візуально схожі пози (Hard Negatives), що забезпечує високу якість формування ознак у латентному просторі. Експериментальна частина статті містить опис процесу тестування на базі міжнародних наборів даних (RAVDESS, CK+). Описано етапи попередньої обробки відео за допомогою MediaPipe Holistic, нормалізацію координат та створення позитивних пар даних для контрастного навчання. Результати експериментів підтвердили високу ефективність методу: використання лише 10% розмічених даних для фінального дотренування дозволило досягти точності 78,5%. Окрему увагу приділено продуктивності системи, яка становить 42–45 FPS, що підтверджує можливість її використання в реальному часі. У висновках підсумовано наукову новизну роботи, яка полягає у адаптації методів контрастного навчання для задачі емоційної кінетики тіла, та окреслено практичні перспективи впровадження розробки в галузях соціальної робототехніки, безпекових систем та людино-машинних інтерфейсів.
Авторське право (c) 2026 Тетяна Кисіль, Ольга Зінченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ЗАХИСТУ ОБ'ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ ВІД OSINT-РОЗВІДКИ В УМОВАХ ВІЙНИ
У статті вирішується актуальне науково-практичне завдання щодо підвищення рівня кіберстійкості та фізичної безпеки об’єктів критичної інфраструктури (КІ) України в умовах війни. Проаналізовано трансформацію розвідки на основі відкритих джерел (OSINT) з допоміжного аналітичного інструменту в ключовий елемент наведення високоточної зброї та планування деструктивних кібератак. На основі аналізу останніх інцидентів ідентифіковано та систематизовано критичні вектори загроз: технічну індексацію вразливостей промислових систем (OT) через пошукові системи IoT (Shodan, Censys), геопросторовий моніторинг змін інфраструктури за допомогою комерційних супутникових знімків та витоки чутливої інформації через соціальну інженерію (SOCMINT). Основна увага в роботі приділена розробці комплексної методики протидії, яка виходить за межі традиційного периметрального захисту. Обґрунтовано доцільність застосування стратегії мінімізації цифрового сліду (Digital Footprint Reduction) згідно зі стандартами NIST SP 800-82r3, що включає глибоку сегментацію мереж, використання діодів даних та обфускацію банерів обладнання. Детально розглянуто імплементацію технологій активного обману (Deception Technology) – впровадження ешелонованої системи пасток (Honeytokens, Honeypots) для дезорієнтації ворога та сповільнення процесу прийняття ним рішень (OODA loop). Запропоновано організаційні заходи щодо контррозвідувального моніторингу та регламентації публічної інформації, що дозволяє суттєво знизити ефективність ворожої розвідки ще на етапі збору даних. Практична цінність дослідження полягає у створенні адаптивного алгоритму захисту, який ускладнює верифікацію цілей агресором.
Авторське право (c) 2026 Валерія Івкова, Андрій Леонов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА ІНТЕРАКТИВНОГО ІНТЕРФЕЙСУ КОРИСТУВАЧА НА ОСНОВІ ДЕТЕРМІНОВАНИХ КІНЦЕВИХ АВТОМАТІВ МУРА
У цій статті було розглянуто стандарти якості, а також методики оцінки якості інтерфейсів користувача. Розглянуті методики не підходять для вирішення задачі оцінки якості інтерфейсу користувача через те, що застосовувані методи не дозволяють комплексно оцінити якість інтерфейсу та використовують недостатню кількість показників. Тому для вирішення цього завдання було запропоновано розробити методику оцінки якості інтерактивних інтерфейсів позбавлену виділених недоліків. Зважаючи на це обмеження була запропонована автоматна модель, для проектування інтерактивного інтерфесу. Побудована автоматна модель може бути використана для розв'язання задач проектування інтерфейсу користувача, як звичайних додатків з інтерфейсом користувача під управлінням сучасних ОС, так і для web-додатків. В результаті експерименту встановлено, що розроблені методики проектування інтерактивного інтерфейсу користувача та методика оцінки якості працюють коректно.
Авторське право (c) 2026 Антон Костюк, Сергій Зайцев, Владислав Василенко, Лілія Зайцева https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРАЦІЯ FINOPS ТА КОНТРОЛІВ SOC 2 У СИСТЕМІ БЕЗПЕКИ МУЛЬТИХМАРНИХ СЕРЕДОВИЩ
Проблема забезпечення прозорості витрат і проактивного контролю бюджету в мультихмарних середовищах стає дедалі актуальнішою для сучасних IT-інфраструктур. Оскільки організації масштабують використання гетерогенних хмарних сервісів, вони постають перед викликами, пов'язаними з фрагментарністю платіжних систем, неузгодженістю метрик витрат і затримками у виявленні аномалій. У цьому дослідженні спостережність за витратами (cost observability) розглядається не просто як фінансова функція, а як невід'ємний компонент стратегії безпеки організації, узгоджений із фреймворком SOC 2. Наукова новизна роботи полягає в інтеграції інструментів моніторингу витрат – зокрема Splunk, Cherwell та хмарних API на базі JSON – з операційними процесами та процесами безпеки. Це дозволяє в реальному часі виявляти відхилення від бюджету, автоматизувати ескалацію інцидентів та впроваджувати політики контролю на основі фінансових показників. У дослідженні представлено архітектуру майбутнього, яка впроваджує уніфікований рівень спостережності за витратами в гетерогенних білінгових системах мультихмарних середовищ. Архітектура трансформує специфічні формати провайдерів – включаючи JSON-експорти AWS Cost Explorer, API Azure Cost Management та експорти GCP Billing у BigQuery – у стандартизовані події витрат. Ці нормалізовані потоки формують єдину часову шкалу видатків відносно уніфікованих бюджетних порогів, одночасно генеруючи консолідовану фінансову телеметрію для міжпровайдерного виявлення аномалій та кореляції даних. Завдяки переосмисленню фінансових даних як дієвих сигналів спостережності, цей підхід дозволяє перейти від фрагментованих дашбордів до централізованого, готового до аудиту рівня управління, що підтримує відповідність, реагування на інциденти та фінансовий менеджмент. Система також включає логіку доступу на основі ролей (RBAC), пороги ескалації та моделі прогнозування, створюючи рівень управління витратами, що має пряме значення для команд FinOps, DevSecOps та Compliance.
Авторське право (c) 2026 Євгеній Марценюк, Олег Дейнека, Андрій Партика, Олег Гарасимчук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ВИЯВЛЕННЯ СТЕГАНОГРАФІЇ НА ЗОБРАЖЕННІ З ВИКОРИСТАННЯМ ЛЕГКОВАЖНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ
У роботі представлено комплексне експериментальне дослідження можливостей застосування легковажних згорткових нейронних мереж для задач стегоаналізу цифрових зображень в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Метою роботи є оцінювання ефективності компактних архітектур MobileNetV2 та EfficientNetV2S у поєднанні з високочастотним препроцесінгом зображень та визначення умов, за яких такі моделі можуть забезпечити високу точність виявлення прихованих повідомлень без використання ресурсоємних спеціалізованих мереж. У ході дослідження встановлено, що високочастотна попередня обробка є критично необхідною складовою сучасних систем стегоаналізу. За відсутності блоку високочастотних фільтрів легковажні CNN не здатні ефективно відокремлювати слабкий стегошум від семантичного контенту зображення. Показано, що недостатня кількість HPF-фільтрів або шарів препроцесінгу призводить до швидкого перенавчання та нестабільності результатів класифікації. Водночас використання структурованого та достатньо потужного блоку HPF забезпечує стійке навчання і високу узагальнювальну здатність моделей. Окрему увагу приділено порівнянню фіксованих та тренованих високочастотних фільтрів. Результати експериментів свідчать, що можливість адаптації HPF-ядер у процесі навчання дозволяє моделі підлаштовуватися під статистичні особливості стегошуму, забезпечуючи додатковий приріст точності. Такий підхід ефективно поєднує апріорні знання класичного стегоаналізу з перевагами глибокого навчання. Запропонований підхід було перевірено на зображеннях з прихованими повідомленнями, вбудованими методом LSB за різних значень обсягу вбудовування. Отримані результати підтверджують, що архітектури MobileNetV2 та EfficientNetV2S у поєднанні з HPF-препроцесінгом забезпечують високу якість виявлення за низьких ресурсних витрат. Водночас подальші дослідження необхідні для поширення підходу на складні адаптивні методи стеганографічного вбудовування.
Авторське право (c) 2026 Наталія Лащевська, Юрій Мішкур https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОЦІНЮВАННЯ ВПЛИВУ ZERO TRUST НА ЛОКАЛІЗАЦІЮ ІНЦИДЕНТІВ У КОНТЕЙНЕРИЗОВАНИХ МІКРОСЕРВІСНИХ СЕРЕДОВИЩАХ
У контейнеризованих мікросервісних архітектурах компрометація одного сервісу може стати відправною точкою для бічного руху зловмисника вглиб інфраструктури, оскільки внутрішні взаємодії між сервісами часто зберігають надлишковий рівень довіри. Підхід Zero Trust вимагає взаємної автентифікації сервіс-сервіс, мінімально необхідних привілеїв, примусової мікросегментації та явного контролю кожного запиту, однак у публічно доступних рекомендаціях і практичних настановах усе ще бракує формалізованої методики кількісного порівняння стану системи «до» і «після» впровадження таких контролів. У роботі запропоновано модельне середовище з трьох сервісів, сценарій загрози типу «скомпрометований app-service» та три метрики оцінювання: радіус ураження R як частку досяжних об’єктів доступу, глибину бічного руху D як максимальну кількість послідовних переходів та операційну складність політик C як кількість артефактів безпеки, які потрібно підтримувати в актуальному стані. Обчислення на базовій моделі показали, що впровадження принципів Zero Trust знижує R з 0,93 до 0,21, скорочує D з 2 до 1 та підвищує C з 2 до 13. Для розширеної моделі з п’яти сервісів і нелінійною топологією встановлено аналогічну тенденцію: R знижується з 0,83 до 0,17, D з 2 до 1, а C зростає до 28, що свідчить про відтворюваність ефекту локалізації інциденту в складнішій архітектурі. Емпіричну валідацію проведено на локальному Kubernetes-кластері з Calico CNI: у базовому стані 17 з 17 тестів доступу виявилися успішними, тоді як після впровадження Zero Trust лише 6 з 17. Це підтверджує модельні передбачення та одночасно показує, що для повної реалізації обмежень на рівні окремих операцій потрібна L7-авторизація, яку зазвичай забезпечує service mesh. Отримані результати демонструють, що примусові механізми Zero Trust істотно звужують можливості поширення атаки, підвищують здатність архітектури до локалізації наслідків компрометації та можуть бути використані як основа для подальшого проєктування кількісних методів оцінювання безпеки хмарно-нативних систем. Водночас посилення захисту супроводжується відчутним зростанням операційних витрат на підтримку політик, сертифікатів, правил сегментації та суміжних безпекових артефактів.
Авторське право (c) 2026 Віталій Молнар, Олексій Грушковський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
БАГАТОРІВНЕВИЙ ЗАХИСТ ДАНИХ У LARAVEL-ДОДАТКАХ
У сучасних умовах зростаючої кількості кіберзагроз проблема захисту даних у веб додатках набуває особливої актуальності. Laravel як один із найпоширеніших PHP-фреймворків широко застосовується для створення бізнес-додатків, освітніх платформ та інформаційних систем, що потребує комплексного аналізу його можливостей у сфері безпеки. У статті проведено систематизацію вбудованих механізмів багаторівневого захисту Laravel, зокрема запобігання SQL-ін’єкціям, міжсайтовим скриптам (XSS), міжсайтовим запитам (CSRF), а також базових засобів аутентифікації та авторизації. Виявлено обмеження стандартних рішень у високонавантажених середовищах, що обумовлює необхідність інтеграції розширених підходів. Розроблено модель багаторівневого захисту даних у Laravel, яка передбачає поєднання вбудованих механізмів із розширеними рішеннями: використання алгоритму хешування Argon2 замість bcrypt для підвищення криптостійкості; впровадження двофакторної аутентифікації; застосування політик доступу та rate limiting для захисту API; інтеграція механізмів аномального виявлення запитів. Запропонована модель формалізована за допомогою математичного опису ризиків та часових витрат, що дозволяє порівняти продуктивність різних рішень. Експериментальні дослідження проведено на тестовому середовищі з використанням Apache Benchmark та Siege. Отримані результати свідчать, що застосування Argon2 збільшує час обробки автентифікаційних запитів у середньому на 12–15% порівняно з bcrypt, однак суттєво підвищує рівень захисту. Використання rate limiting забезпечило зниження ризику brute force-атак на 40%, тоді як впровадження політик доступу значно зменшило кількість несанкціонованих спроб доступу до ресурсів. У результаті доведено, що інтеграція базових і розширених механізмів формує оптимальну модель багаторівневого захисту даних у Laravel-додатках, яка забезпечує баланс між продуктивністю та безпекою. Подальші дослідження передбачають використання адаптивних методів виявлення аномалій у трафіку та розробку автоматизованих інструментів оцінки рівня безпеки веб додатків.
Авторське право (c) 2026 Роман Белоус, Олег Клименков https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO THE SOFTWARE DEVELOPMENT LIFE CYCLE (SDLC)
У статті досліджено трансформацію життєвого циклу розробки програмного забезпечення (SDLC) під впливом інтеграції інструментів генеративного штучного інтелекту. Метою роботи є проведення порівняльного аналізу ефективності та безпеки використання AI-асистентів (зокрема GitHub Copilot, Google Gemini, GPT-4) на всіх етапах розробки: від збору вимог до розгортання та підтримки (AIOps). Методологія дослідження включає систематичний аналіз літератури, класифікацію сучасних ШІ-інструментів за типами (генеративні, предиктивні, аналітичні ML) та проведення практичного експерименту з порівняння моделей GPT-4 та Google Gemini 2.5 Pro за критеріями коректності коду, безпеки (вразливості SQL Injection) та схильності до галюцинацій пакетів. Проаналізовано еволюцію методологій розробки від класичної каскадної моделі (Waterfall) через гнучкі підходи (Agile, DevOps) до сучасної парадигми AIOps, де штучний інтелект виконує автономний моніторинг, прогнозування збоїв та самозцілення систем. Виявлено, що інтеграція ШІ фундаментально змінює роль розробника з написання синтаксису на архітектурний нагляд, верифікацію згенерованого коду та оркестрацію AI-агентів. Експериментально підтверджено здатність сучасних моделей генерувати безпечний код з використанням параметризованих запитів, проте зафіксовано критичні ризики галюцинацій неіснуючих бібліотек (Package Hallucinations), що створює вектор атак типу Supply Chain через механізм Slopsquatting. Окрему увагу приділено проблемам інтелектуальної власності на AI-generated код, ризикам витоку конфіденційних даних через Shadow AI та феномену Vibe Coding, що призводить до деградації фундаментальних навичок початківців. Обґрунтовано перехід до концепції Agentic AI, де розробка програмного забезпечення трансформується в процес керування автономними спеціалізованими агентами. Наголошено на необхідності впровадження нових протоколів безпеки, верифікації згенерованого контенту та перегляду освітніх програм для підготовки фахівців нового типу – AI-оркестраторів.
Авторське право (c) 2026 Іван Опірський, Максим Мельничук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КІЛЬКІСНА ОЦІНКА ЯКОСТІ ТА СТІЙКОСТІ ОКРЕМИХ СТЕГАНОГРАФІЧНИХ АЛГОРИТМІВ
У роботі наведено результати порівняльного аналізу трьох поширених стеганографічних підходів, LSB (Least Significant Bit), DCT (Discrete Cosine Transform) і PVD (Pixel Value Differencing), що застосовуються для вбудовування текстових повідомлень у цифрові зображення, з різними параметрами розміру та роздільної здатності. Основною метою дослідження є виявлення сильних і слабких сторін кожного методу шляхом використання кількісних показників, які забезпечують об’єктивне оцінювання рівня якості та стійкості стеганографічних алгоритмів. Для проведення аналізу було обрано чотири метрики: середньоквадратичну похибку (MSE), пікове співвідношення сигнал/шум (PSNR), індекс структурної подібності (SSIM) та нормалізовану взаємну кореляцію (NCC). Зазначені показники дозволяють кількісно охарактеризувати ступінь спотворення зображень, а також рівень збереження їх структурних властивостей після процесу приховування інформації. Експериментальні результати засвідчили, що алгоритм LSB забезпечує найвищі показники якості зображень і практично не помітні візуальні відхилення. Водночас метод DCT характеризується більш значними спотвореннями, однак може бути доцільним у сценаріях, де допустиме зниження якості. Алгоритм PVD продемонстрував найменший час виконання та забезпечив збалансоване поєднання якості, стійкості й продуктивності, що свідчить про його перспективність для систем, орієнтованих на високу швидкість обробки даних. Проведене дослідження підтвердило ефективність застосування сукупності кількісних метрик для всебічного порівняння стеганографічних методів. Запропонований підхід дає змогу більш глибоко проаналізувати поведінку алгоритмів у різних умовах та формує підґрунтя для створення адаптивних стеганографічних рішень, спрямованих на підвищення рівня інформаційної безпеки
Авторське право (c) 2026 Тетяна Гришанович, Богдан Буткевич https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЖИТТЄВИЙ ЦИКЛ ДОСТУПУ ДО МЕРЕЖІ: СТРУКТУРОВАНИЙ ПІДХІД ДО УПРАВЛІННЯ ПРАВИЛАМИ БРАНДМАУЕРА В СЕРЕДОВИЩІ НУЛЬОВОЇ ДОВІРИ
У роботі розмірковується над наслідками безконтрольної конфігурації правил мережевого доступу в корпоративних мережах та розглядаються ризики до яких призводить їх хаотичне нагромадження. Для контролю та управління політиками безпеки та доступовими списками пропонується запровадження життєвого циклу мережевих доступів як єдиної методології створення, операційного супроводу та їх деактивації в корпоративній інфраструктурі. Передбачаються обов'язкові структурні етапи, послідовність та досліджується їхня методологія проведення. Зазначаються необхідні складові та атрибути кожного з етапів життя мережевого доступу Методологічну основу запропонованого підходу становить поєднання настанов щодо файрволів та їх політик, описаних в публікації NIST 800-41 rev. 1, принципів нульової довіри описаних в спеціальній публікації та NIST 800-207, та авторських методологій і практик організації процесу життя мережевого доступу та розроблення процедури його ресертифікації. Керований супровід народження, життя та завершення правил доступу в корпоративних мережевих середовищах це чіткий процес що дозволяє відстежувати та регулювати відкриті доступи в міжмережевих екранах, місця застосування списків доступу, безпекові групи та правила доступу в мережевих сутностях хмарних оточень на предмет їхньої актуальності в конкретний період часу та відповідності поставленими завданнями на етапі ініціації та принципам нульової довіри. В статті пропонується методологія проведення періодичного перегляду та валідації безпекових політик як основоположного етапу життєвого циклу мережевих доступів. Підхід включає алгоритм визначення періоду ресертифікації, структуру критеріїв оцінки правил а також визначає перелік потенційних рішень що приймаються щодо об'єктів перегляду. Описуються важливість застосування автоматизації при роботі з правилами доступу та визначаються переваги які вона приносить. Пропонується впровадження та застосування тегів як ефективного механізму структурування правил в великих середовищах. Наголошується на важливості дотримання конвенції імен при створенні політик безпеки в розподілених та гібридних інфраструктурах.
Авторське право (c) 2026 Роман Сиротинський, Іван Тишик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
УДОСКОНАЛЕННЯ ПАРОЛЬНОЇ ПОЛІТИКИ ТА ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ МЕНЕДЖЕРІВ ПАРОЛІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ РІВНЯ КІБЕРСТІЙКОСТІ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМ
У статті проведено комплексне дослідження актуальних проблем парольної політики в сучасних інформаційно-комунікаційних системах. Обґрунтовано, що в умовах стрімкого розвитку комп’ютерної техніки та зростання обчислювальних можливостей зловмисників традиційні методи автентифікації потребують суттєвого перегляду. Авторами виділено ключові недоліки існуючих підходів, серед яких: використання застарілих алгоритмів хешування, складність впровадження багатофакторної автентифікації на всіх робочих місцях та критичний вплив людського фактору (повторне використання паролів, збереження їх у відкритому вигляді). Окрему увагу приділено аналізу ентропії паролів як основного показника їхньої стійкості до атак методом повного перебору (brute-force). У роботі наведено класифікацію рівнів ентропії відповідно до важливості інформації, що захищається: 40–64 біт для відкритих даних до понад 112–128 біт для об’єктів критичної інфраструктури та інформації з обмеженим доступом. Автори демонструють, що використання сучасних графічних процесорів (наприклад, NVIDIA RTX 4090) дозволяє зловмисникам зламувати слабкі паролі (на базі MD5 або SHA-1) за лічені хвилини, що робить перехід на довгі та складні парольні комбінації життєво необхідним. Доведено, що виконання вимог сучасної парольної політики є практично неможливим для пересічного користувача без використання спеціалізованого програмного забезпечення. У зв’язку з цим детально проаналізовано функціональні можливості та архітектуру безпеки провідних менеджерів паролів: 1Password, Bitwarden та LastPass. Досліджено їхні алгоритми шифрування (AES-256, Argon2id, PBKDF2) та концепцію zero-knowledge, яка гарантує, що доступ до даних має лише власник майстер-пароля. Запропоновано рекомендації щодо вибору оптимальної довжини пароля залежно від використовуваного набору символів для досягнення цільових показників ентропії. Автори підкреслюють, що впровадження автоматизованих інструментів управління паролями у поєднанні з багатофакторною автентифікацією є фундаментальною умовою зміцнення національної безпеки та підвищення кіберстійкості інформаційно-комунікаційних систем державних організацій та установ.
Авторське право (c) 2026 Роман Штонда, Роман Зозуля, Олена Бокій https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ПЛАНУ РЕАГУВАННЯ НА ІНЦИДЕНТИ ПОВ’ЯЗАНІ З ВИКОРИСТАННЯМ СЛАБКИХ ГЕНЕРАТОРІВ ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ЧИСЕЛ
У статті проведено аналіз генераторів псевдовипадкових чисел (ГПВЧ) у криптографії, розглянуто їхні теоретичні основи, класифікацію та основні вимоги до безпеки. Зокрема, розглянуто, як детерміновані алгоритми на основі початкового seed формують довгі послідовності бітів, практично невідрізнені від істинно випадкових, тому було проаналізовано різні типи генераторів: від простих лінійних конгруентних генераторів (LCG) і Mersenne Twister, що добре підходять для моделювання та чисельних обчислень, до криптографічно стійких алгоритмів ChaCha20 і Yarrow, які забезпечують непередбачуваність та стійкість до прогнозування вихідної послідовності. Запропоновано універсальну модель плану реагування на інциденти, пов’язані з вразливостями генераторів псевдовипадкових чисел та алгоритм автоматизації реагування на зазначені інциденти. Результати дослідження можуть бути застосовані розробниками криптографічних алгоритмів та фахівцями з інформаційної безпеки для покращення оцінки щодо вибору генераторів псевдовипадкових чисел у практичних та навчальних цілях.
Авторське право (c) 2026 Данило Бугай, Ігор Власюк, Віталій Сусукайло, Євгеній Kurii https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АУДИТ БЕЗПЕКИ LIGHTWEIGHT KUBERNETES-КЛАСТЕРІВ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МЕХАНІЗМІВ ДОВІРИ НА БАЗІ MULTICHAIN
У статті представлено дослідження підвищення надійності та ефективності аудиту безпеки в легких кластерах Kubernetes, які широко використовуються в периферійних обчисленнях, інфраструктурах Інтернету речей та середовищах з обмеженими ресурсами. Через динамічний характер контейнерних платформ та обмежені можливості традиційних централізованих рішень для ведення журналу, забезпечення цілісності даних, незмінності та достовірності журналів аудиту безпеки залишається суттєвою проблемою. Метою цього дослідження було розробити та обґрунтувати підхід до аудиту безпеки для легких кластерів Kubernetes на основі механізмів довіри, реалізованих через багатоланцюгову архітектуру блокчейну, що забезпечує надійне зберігання, перевірку та подальший аналіз даних аудиту. Цілі дослідження включали: аналіз сучасних підходів до аудиту безпеки Kubernetes; виявлення обмежень безпеки легких дистрибутивів Kubernetes (таких як k3s та microk8s); розробку функціональної моделі процесу аудиту за допомогою діаграми IDEF0; опис взаємодії компонентів за допомогою діаграми послідовностей; проектування експериментального тестового стенду з інтеграцією Multichain; та оцінку продуктивності системи за допомогою ключових метрик аудиту та довіри. Використані методи включають системний аналіз, функціональне моделювання за допомогою IDEF0, моделювання діаграм послідовностей на основі UML, експериментальну оцінку на тестовому кластері Kubernetes, методи криптографічного хешування та цифрового підпису, а також порівняльний аналіз централізованих та децентралізованих підходів до зберігання журналів аудиту. Були отримані такі результати: розроблено архітектуру для аудиту безпеки з використанням технології багатоланцюжкового доступу; визначено умовні метрики продуктивності для збору журналів, аналізу та створення довірених записів; перевірка цілісності даних досягла 100%; час відгуку механізмів самовідновлення скорочено до кількох секунд, що демонструє можливість проведення аудиту майже в режимі реального часу. Наукова новизна полягає в інтеграції легких інфраструктур Kubernetes з децентралізованими механізмами довіри на основі технології багатоланцюжкового доступу для аудиту безпеки, що зменшує залежність від централізованих систем ведення журналу та підвищує стійкість до підробки журналів аудиту. Висновки підтверджують ефективність запропонованого підходу на основі блокчейну для аудиту легких кластерів Kubernetes та окреслюють перспективи подальших досліджень, включаючи покращення масштабованості та інтеграцію інтелектуальних механізмів виявлення інцидентів.
Авторське право (c) 2026 Ігор Андрущак, Віктор Кошелюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ГЕНЕРАЦІЯ З ДОПОВНЕННЯМ НА ОСНОВІ ПОШУКУ ДЛЯ СУДОВО-ПРАВОВОГО АНАЛІЗУ: ІНТЕГРАЦІЯ КРИМІНАЛЬНОГО КОДЕКСУ УКРАЇНИ З ДОКАЗАМИ З МОБІЛЬНИХ ПРИСТРОЇВ
Цифрові криміналістичні розслідування в Україні вимагають від аналітиків класифікації доказів, отриманих із мобільних пристроїв, відповідно до положень Кримінального кодексу, що є трудомістким процесом і потребує глибокої правової експертизи. У цій статті представлено першу систему генерації з доповненням вибіркою (retrieval-augmented generation, RAG) для аналізу Кримінального кодексу України з акцентом на Розділ I («Злочини проти основ національної безпеки України»). Було сформовано базу даних із 9 статей, що охоплюють державну зраду, шпигунство, колабораційну діяльність і диверсію, та здійснено оцінювання системи на основі 60 синтетичних криміналістичних сценаріїв із детерміновано сформованою еталонною розміткою (ground truth). У межах експериментів порівнювалися чотири стратегії сегментації тексту, три багатомовні моделі ембедингів і чотири великі мовні моделі (як API-орієнтовані, так і розгорнуті локально). Найкраща конфігурація пошуку досягла показника MRR на рівні 0,588 із використанням ембедингів multilingual-e5-large та сегментації на рівні частин статей. Для наскрізної класифікації RAG у поєднанні з GPT-4o-mini забезпечила точність ідентифікації статті на рівні 54,2 %, перевищивши базову модель few-shot prompting (29,2 %, p = 0,03), проте не продемонструвала статистично значущого покращення порівняно з прямим застосуванням LLM (52,1 %, p = 0,89). Обґрунтовується, що основна перевага RAG для криміналістичних застосувань полягає не стільки в підвищенні точності класифікації, скільки у забезпеченні обґрунтованості, прозорості та належного управління: витягнуті правові норми є відстежуваними та верифікованими, база знань може оновлюватися без перенавчання моделі, а система підтримує повністю локальне розгортання у випадках, коли докази не можуть залишати межі організації. Локальні великі мовні моделі досягають 77 % продуктивності API-рішень (41,7 % точності), що підтверджує можливість локального розгортання за умови певного зниження точності.
Авторське право (c) 2026 Тарас Фединишин, Ольга Партика https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ТЕМПОРАЛЬНА ІНТЕРПРЕТАЦІЯ КВАНТОВОЇ ДЕКОГЕРЕНЦІЇ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
У статті розглянуто проблему фізичної інтерпретації квантової декогеренції, яка традиційно описується в межах феноменологічних моделей взаємодії квантової системи з середовищем. Показано, що стандартні підходи ефективно відтворюють динаміку фазового загасання, однак не надають пояснення фізичного походження втрати когерентності. Запропоновано темпоральну інтерпретацію декогеренції, у межах якої фазове загасання розглядається як наслідок порушення часової синхронізації в неоднорідному часовому середовищі. У роботі продемонстровано, що запропонований підхід формально узгоджується з апаратом матриці густини та рівняннями типу Ліндблада, відтворюючи стандартні експоненційні закони декогеренції. Обґрунтовано, що стохастичні та немарковські ефекти можуть бути інтерпретовані як прояви часових кореляцій та повільного темпорального дрейфу. Практична цінність дослідження полягає у можливості застосування запропонованої інтерпретації для аналізу шумів, пам’яті та стабільності фазової динаміки в складних інформаційних і квантових системах.
Авторське право (c) 2026 Андрій Лемешко, Віктор Краснощок, Альона Десятко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
БЕЗПЕКА КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕННОСТІ
У сучасних умовах цифровізації питання захисту інформації в різних типах комп’ютерних мереж набуває особливої актуальності. Постійна поява нових загроз, динамічність інформаційних потоків та непередбачувана поведінка атакувальників створюють середовище з високим рівнем невизначенності. Це ускладнює застосування традиційних методів оцінки ризиків та проектування систем захисту. У статті розглядаються теоретичні та практичні підходи до забезпечення безпеки мереж в умовах невизначенності. Проаналізовано методи моделювання ризиків з використанням ймовірнісних та нечітких моделей, окреслено роль адаптивних алгоритмів і машинного навчання для виявлення загроз. Запропоновано концептуальну основу для побудови комплексних систем захисту, здатних до самонавчання та адаптації у мінливому середовищі. Особливого значення набуває використання математичних моделей, здатних враховувати неповноту даних і нечіткість у визначенні параметрів безпеки. Поєднання ймовірнісного аналізу, методів нечіткої логіки та алгоритмів машинного навчання дозволяє формувати адаптивні системи, які можуть своєчасно реагувати на нові загрози. Моделювання ризику в умовах невизначеності дозволяє кількісно оцінювати ефективність заходів захисту мереж. Fuzzy-підхід та нечіткі змінні дають змогу враховувати неповну або нечітку інформацію про потенційні загрози. Адаптивні моделі виявляються більш ефективними у порівнянні зі статичними, зменшуючи максимальний ризик атак Використання сценарного моделювання (DoS, MITM) допомагає виявити критичні точки мережі та планувати оптимальні заходи захисту. Формування теоретико-практичних засад забезпечення безпеки мереж в умовах невизначенності, а також обґрунтування методів, що дозволяють підвищити стійкість інформаційних систем до непередбачуваних атак і знизити ризики втрати даних.
Авторське право (c) 2026 Володимир Ахрамович, Вадим Ахрамович, Володимир Cанченко, Мирослав Арєшков https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛІ RICE ТА ICE ЯК ІНСТРУМЕНТИ ФОРМАЛІЗАЦІЇ ПРІОРИТИЗАЦІЇ ФУНКЦІОНАЛУ ІТ-ПРОДУКТУ В ПІДГОТОВЦІ МАЙБУТНІХ ІТ-ФАХІВЦІВ
Актуальність дослідження зумовлена зростанням ролі продуктових рішень у розробці ІТ-продуктів та потребою формування у майбутніх ІТ-фахівців навичок обґрунтованої пріоритизації функціоналу в умовах обмежених ресурсів і високої невизначеності. Недостатня формалізація цього процесу в освітній підготовці призводить до домінування інтуїтивних рішень, що не відповідають сучасним вимогам Agile- та data-driven-підходів. Метою статті є, шляхом порівняльного аналізу та емпіричної перевірки моделей ICE та RICE, дослідити їх ефективність у формалізації процесу пріоритизації функціоналу ІТ-продуктів на ранніх стадіях життєвого циклу та визначити педагогічну доцільність їх застосування у підготовці майбутніх ІТ-фахівців. Методологія дослідження ґрунтується на емпіричному аналізі результатів виконання лабораторної роботи здобувачами вищої освіти третього курсу спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» в межах дисципліни «Підприємництво та Start-up». У дослідженні застосовано методи порівняльного аналізу, формалізації та узагальнення результатів пріоритизації функціоналу з використанням моделей ICE та RICE у середовищі Hygger. Отримані результати засвідчили, що модель ICE є ефективним інструментом первинного відбору ідей на етапі концептуалізації продукту, тоді як модель RICE забезпечує більш об’єктивну та аналітично обґрунтовану оцінку пріоритетів за наявності кількісних даних. Таких підхід відображає зміщення акценту в ІТ-освіті від традиційного предметного навчання до проєктно-орієнтованої освіти, у межах якої здобувачі опановують навички планування, командної взаємодії та оцінки ефективності розробки. Таким чином, результати дослідження демонструють, що інтеграція ICE та RICE у освітній процес сприяє підготовці конкурентоспроможних ІТ-фахівців, здатних діяти в парадигмі data-driven product development і відповідати вимогам індустрії 4.0.
Авторське право (c) 2026 Галина Кучаковська, Карина Хорольська https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КАНАЛИ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ – ДОСЛІДЖЕННЯ ТА МОДЕЛЮВАННЯ
Автоматизовані системи накопичують величезні обсяги даних, у тому числі конфіденційного характеру, що робить питання їх безпеки особливо актуальним. Глобалізація водночас зумовила появу нових викликів, пов’язаних із захистом інформації. Характерними рисами сучасного використання обчислювальної техніки є зростання ролі автоматизованих процесів, підвищення відповідальності рішень, прийнятих на їх основі, інтеграція інформаційних ресурсів у масштабні бази даних, забезпечення віддаленого доступу для великої кількості користувачів та ускладнення режимів функціонування технічних засобів. Виявлення, аналіз та моделювання каналів витоку інформації, а також оцінка потенційних ризиків для інформаційної безпеки користувачів є важливим завданням. Тому предметом дослідження є канали витоку інформації, що виникають у процесі функціонування інформаційно-комунікаційних систем і засобів обчислювальної техніки, зокрема комп’ютерних мереж, веббраузерів та мультимедійних файлів. Будь-які порушення конфіденційності, цілісності чи доступності інформації можуть спричинити серйозні наслідки – від фінансових збитків і зниження ефективності діяльності підприємств до підриву репутації або навіть створення загроз національній безпеці. Саме тому питання класифікації інформаційних ресурсів, а також виявлення і аналізу можливих каналів витоку даних набувають особливої актуальності. Метою роботи є аналіз методів та механізмів реалізації каналів витоку інформації, зокрема мережевих протоколів (HTTP, DNS, TCP/UDP), автоматичну передачу даних браузерами (cookies, referer, user-agent, сесійні токени), електромагнітні та акустичні канали побічних випромінювань, а також стеганографічні способи прихованої передачі повідомлень у графічних файлах. Дослідження дозволило всебічно дослідити деякі канали витоку інформації, ознайомитися з методами їх виявлення та оцінити ризики для безпеки користувача.
Авторське право (c) 2026 Юлія Черниш, Тетяна Терещенко, Катерина Терещенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗМЕНШЕННЯ РІВНЯ ВРАЗЛИВОСТІ GARBAGE COLLECTION ЗА ДОПОМОГОЮ ARENA ALLOCATOR
Розподіл пам'яті суттєво ускладнюється через поширені самокеровані фонові системи, такі як: збирання сміття, інтелектуальні вказівники та RAII. Часто ці системи та парадигми розподілу пам'яті викликають проблеми з продуктивністю та безпекою. У більшості сценаріїв (проектів) можна використовувати гідну альтернативу зазначеним парадигмам розподілу, щоб уникнути зниження продуктивності, яке збір сміття та інтелектуальні вказівники можуть накласти на створене програмне забезпечення, а також досягти кращого контролю, який допоможе уникнути можливих ризиків для безпеки між інтервалами очищення «відрізання та очищення» під час збирання сміття. Розподільник арен — це досить приваблива стратегія розподілу, яка має відносно мало згадок, незважаючи на всі зазначені переваги. Завдяки дуже лаконічній реалізації, арени можуть бути дуже зручними та зробити управління пам'яттю тривіальним, зберігаючи повний контроль у руках розробника. Арени можуть широко використовуватися майже в будь-якому проекті, пов'язаному з системами реального часу, орієнтованим на користувача програмним забезпеченням або всередині високооптимізованих систем, таких як компілятори.
Авторське право (c) 2026 Олег Курченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОНФІДЕНЦІЙНОСТІ МОВНИХ ПЕРЕГОВОРІВ З УРАХУВАННЯМ ПСИХОАКУСТИЧНОГО МАСКУВАННЯ
У статті розглядається проблема забезпечення конфіденційності мовних сигналів у системах зв’язку за умов обмежених ресурсів, жорстких вимог до затримки та несумісності з існуючою інфраструктурою, де традиційні криптографічні методи часто виявляються непридатними. Пропонується новий підхід до шумового маскування, спрямований не на мінімізацію теоретичної взаємної інформації, а на максимізацію ступеня психоакустичного маскування — тобто на ефективне приховування корисного сигналу за рахунок використання властивостей людського слухового сприйняття. Формалізовано оптимізаційну модель синтезу адаптивної шумової добавки, яка одночасно задовольняє технічні обмеження (смуга частот 100–4000 Гц, обмеження потужності), функціональні вимоги (якість відтворення для легального користувача, MSE < 0.01) та забезпечує можливість синхронізації. Як параметрична модель шуму використовується дзвінкоподібний спектр, що дозволяє звести високовимірну задачу до оптимізації кількох ключових параметрів. На прикладі чисельного експерименту з мовним сигналом тривалістю 1 с показано, що запропонований метод значно підвищує ступінь маскування — до 87% енергії корисного сигналу стає неприйнятною для сприйняття несанкціонованим слухачем — за умови збереження високої якості відновлення сигналу. Результати підтверджують перспективність підходу для побудови практично реалізованих систем захисту, які поєднують безпеку, ефективність і сумісність з існуючими стандартами зв’язку.
Авторське право (c) 2026 Олександр Лаптєв, Сергій Погасій, Іван Пархоменко, Тетяна Лаптєв, Сергій Лаптєв https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОПТИМІЗАЦІЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧ ЗА ДОПОМОГОЮ CUDA ПРИСКОРЕНОЇ БІБЛІОТЕКИ DLIB
У даній роботі проведено комплексне дослідження ефективності методів комп’ютерного зору для задачі детекції облич на зображеннях та у відеопотоці. Основну увагу приділено порівняльному аналізу двох алгоритмів бібліотеки dlib: класичного методу на основі гістограм орієнтованих градієнтів (HOG) та сучасного методу на основі згорткових нейронних мереж (CNN). Розглянуто проблему високої обчислювальної складності нейромережевих методів та запропоновано шлях її вирішення через використання технології паралельних обчислень NVIDIA CUDA. Розроблено програмний алгоритм для бенчмаркінгу, який дозволяє в автоматичному режимі оцінювати швидкість обробки кадрів (FPS), час інференсу та стабільність детекції на різному апаратному забезпеченні. В ході експерименту доведено, що використання графічного процесора (GPU) дозволяє досягти кратного прискорення (speedup) обробки зображень при використанні CNN, забезпечуючи можливість роботи в режимі реального часу з високою точністю. Результати дослідження дозволяють визначити оптимальні конфігурації обладнання та програмного забезпечення для побудови систем відеоспостереження, контролю доступу та біометричної ідентифікації. Отримані висновки можуть бути використані при проектуванні високонавантажених систем відеоаналітики.
Авторське право (c) 2026 Олексій Смірнов, Віктор Заріцкий , Костянтин Буравченко , Оксана Конопліцька-Слободенюк, Лілія Константинова , Наталія Якименко , Сергій Смірнов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ВПЛИВ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ НА ТРАНСФОРМАЦІЇ В ПЕРЕКЛАДІ МІЖНАРОДНИХ СТАНДАРТІВ З ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ: ПОТЕНЦІАЛ ТА РИЗИКИ
Робота присвячена теоретичному та практичному дослідженню ефективності застосування великих мовних моделей та їхнього впливу на трансформаційні процеси в лінгвістичному і автоматизованому перекладі міжнародних стандартів з інформаційної безпеки. У роботі пропонується аналіз класифікацій перекладацьких трансформацій, нове визначення поняття «перекладацьких трансформаційних процесів», розглянуті особливості та конкретні приклади застосування мікроознак комунікативної еквівалентності й макроознак прагматичної спрямованості тексту оригіналу міжнародного стандарту і тексту його перекладу як державного стандарту України. За допомогою використання дванадцяти спеціалізованих програмних застосунків, основаних на застосування великих мовних моделей, проведено експериментальне дослідження та сформовано їх рейтинг за впливом на перекладацькі трансформації в автоматизованому перекладі тексту міжнародного стандарту з інформаційної безпеки відносно державного стандарту України. Зроблені висновки та надані рекомендації щодо наявного потенціалу та ризиків їх застосування.
Авторське право (c) 2026 Юрій Дрейс https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОЦІНКА ВПЛИВУ ВІЗУАЛЬНОГО ІНТЕРФЕЙСУ НА ЕФЕКТИВНІСТЬ ВІДДАЛЕНОГО КЕРУВАННЯ ДИНАМІЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ
Робота присвячена розробленню інтегральної моделі оцінювання якості людино-машинних інтерфейсів, що функціонують у високодинамічних середовищах із підвищеними вимогами до надійності операторської діяльності. Запропонований підхід спрямований на подолання розриву між якісними ергономічними характеристиками та їх кількісним відображенням у межах єдиної метрики. Модель базується на багаторівневій структурі критеріїв, де концептуальні властивості інтерфейсу трансформуються в операційні параметри, а далі — у дискретні експертні оцінки. Агрегування часткових показників здійснюється шляхом зваженої математичної обробки з формуванням загального чисельного інтегрального індексу. Особливість моделі полягає в одночасному застосуванні прямого та інверсійного нормування параметрів на рівні підкритеріїв. Інверсійне нормування застосовано для дестимулюючих параметрів (складність, когнітивне навантаження, кількість маніпуляцій, потреба в інструкторі тощо), що забезпечує єдину спрямованість впливу всіх підкритеріїв моделі. Систему визначення рівнів якості інтерфейсів на нижньому рівні ієрархії критеріїв сформовано за результатами експертного оцінювання. Такий підхід створює передумови для стандартизації процедури оцінювання та мінімізації суб’єктивних похибок. Модель орієнтована на застосування у процесах проєктування, аудиту та сертифікації людино-машинних інтерфейсів складних технічних систем, а також може бути інтегрована в програмні комплекси підтримки прийняття рішень. Перспективи подальших досліджень пов’язані з адаптацією моделі до галузевої специфіки та емпіричною перевіркою кореляції інтегрального індексу оцінки якості інтерфейсів з реальними показниками ефективності операторської діяльності.
Авторське право (c) 2026 Олександр Бушма, Ігор Попов , Олексій Губський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РИЗИКИ ТА ВРАЗЛИВОСТІ ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ ВИРОБНИЧИХ СИСТЕМ У ПРОЦЕСІ ОПТИМІЗАЦІЇ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ
Представлене наукове дослідження присвячене глибокому системному аналізу проблем інформаційної безпеки, що виникають під час впровадження, інтеграції та експлуатації технології цифрових двійників у сучасних кіберфізичних виробничих системах, орієнтованих на оптимізацію енергоспоживання. В умовах стрімкого переходу до Industry 4.0, який супроводжується тотальною цифровізацією та конвергенцією обчислювальних ресурсів із фізичними процесами, технологія цифрових двійників стає безальтернативним інструментом для досягнення високої енергоефективності, мінімізації втрат та забезпечення сталого розвитку промисловості. Однак, як доводить проведене дослідження, руйнування традиційного фізичного ізолювання мереж (Air Gap) та встановлення безперервного двостороннього потоку даних між сенсорним обладнанням операційних технологій та хмарними платформами інформаційних технологій створює безпрецедентну за своїми масштабами поверхню для кібератак. У статті здійснено фундаментальний огляд архітектурних вразливостей промислового Інтернету речей, проаналізовано слабкі місця ключових комунікаційних протоколів та розроблено розширену класифікацію загроз на базі адаптованої моделі STRIDE. Особливий акцент зроблено на загрозах цілісності даних, зокрема атаках типу ін’єкції хибних даних (FDI) та їх кумулятивному впливі на алгоритми оптимізації. У межах методологічної та практичної частини роботи побудовано репрезентативне локальне середовище за принципом Software-in-the-Loop, яке об’єднує Python-емулятор енергоспоживання, брокер повідомлень Eclipse Mosquitto та подієво-керовану платформу Node-RED. Шляхом практичного моделювання атак типу Spoofing та Tampering доведено, що компрометація вхідної телеметрії здатна повністю дезорієнтувати алгоритми ковзного середнього (SMA), приховуючи від операторів критичні перевантаження та блокуючи механізми аварійного скидання навантажень, що в реальних умовах гарантовано призводить до фізичного руйнування інфраструктури. Для протидії виявленим векторам загроз розроблено, імплементовано та верифіковано комплексну архітектуру багаторівневого захисту (Defense in Depth). Запропонований підхід поєднує криптографічне шифрування транспортного каналу за протоколом TLS із жорсткою аутентифікацією та прикладну валідацію цілісності корисного навантаження за допомогою цифрових підписів HMAC-SHA256 і перевірки часових міток. Оцінка ефективності продемонструвала повну нейтралізацію досліджуваних атак при збереженні функціональної стабільності алгоритмів керування та цілком прийнятних накладних витратах на мережеві затримки на рівні 15–20%.
Авторське право (c) 2026 Тетяна Савченко, Ярослав Бондар https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОЦІНЮВАННЯ ЗАХИЩЕНОСТІ БЛОКЧЕЙН‑ВУЗЛА ВІД ЕКЛІПС-АТАКИ ТА ТРОЯНСЬКОГО ШКІДЛИВОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ ДИФЕРЕНЦІАЛЬНО‑ІГРОВИХ МОДЕЛЕЙ
Технологія блокчейн як новітня проривна інформаційна технологія суттєво вплинула на розвиток банківського сегменту, трансформувавши класичні підходи до здійснення операцій з грошовими активами, де банк виступав обов’язковим посередником фінансових транзакцій. На сьогодні технологія блокчейн утвердилася як базис цифрової економіки. Вона також вже знайшла практичне застосування в оборонній та соціальній сферах. Висока ринкова вартість блокчейн‑активів – різноманітних токенів та криптовалют, – останнім часом почала привертати значний інтерес як з боку урядових (як правило підсанкційних держав), так і неурядових кіберугруповань, а також окремих хакерів, які прагнуть незаконного збагачення. З цією метою ними реалізовуються різноманітні кібератаки як на окремі блокчейн-вузли, так і цілі блокчейн-мережі. Також непоодинокими є спроби інфікування блокчейну за допомогою шкідливого програмного забезпечення. Зважаючи на зазначене, у даній статті як об’єкт дослідження обрано процес оцінювання захищеності блокчейн-вузла від Екліпс-атак та троянського шкідливого програмного забезпечення. Предметом дослідження є диференціально‑ігрові моделі оцінювання захищеності блокчейн-вузла, які побудовано на основі ланцюгів Маркова. Така інтерпретація дала змогу формалізувати ймовірності станів блокчейн-вузла під впливом Екліпс-атаки та троянського шкідливого програмного забезпечення у вигляді систем диференціальних рівнянь Колмогорова-Чепмена. Для отримання оцінок рівня захищеності в аналітичному та числовому виглядах в статті було використано відомий диференціально-ігровий підхід на основі нетейлорівських диференціальних перетворень академіка Г. Пухова. Наукова новизна одержаних у статті результатів полягає в подальшому розвитку механізмів забезпечення кібербезпеки технології блокчейн за рахунок вибору оптимальних стратегій кіберзахисту блокчейн-вузлів, які підпали під вплив Екліпс-атаки або троянського шкідливого програмного забезпечення. Одержані оцінки захищеності блокчейн-вузла є науковим підґрунтям для вироблення практичних рекомендацій щодо захисту технології блокчейн і від інших не менш небезпечних типів кібератак та видів шкідливого програмного забезпечення.
Авторське право (c) 2026 Ольга Грищук , Руслан Грищук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИЯВЛЕННЯ УКРАЇНОМОВНИХ ФЕЙКОВИХ НОВИН В КІБЕРПРОСТОРІ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ОБРОБКИ ПРИРОДНОЇ МОВИ
У статті розглянуто проблему автоматизованого виявлення фейкових новин в україномовному інформаційному просторі, що набула особливої актуальності в умовах гібридної війни та інтенсивного використання дезінформації як інструменту інформаційного впливу. Метою дослідження є розробка та експериментальна перевірка ефективної системи класифікації новин українською мовою з використанням методів обробки природної мови та машинного навчання. У вступному розділі обґрунтовано актуальність теми, визначено об’єкт і предмет дослідження, сформульовано мету та основні завдання роботи. У розділі аналізу сучасних досліджень здійснено огляд наявних підходів до виявлення фейкових новин, зокрема класичних алгоритмів машинного навчання, глибинних нейронних мереж і трансформерних моделей, а також окреслено їхні обмеження у контексті української мови. У теоретичному розділі систематизовано методи автоматичного аналізу текстів, визначено особливості україномовного контенту та проблеми, пов’язані з нестачею розмічених корпусів і мовних ресурсів. Методичний розділ присвячено опису повного конвеєра дослідження: збору та попередньої обробки новинних текстів, очищення, токенізації та лематизації з використанням інструментів, адаптованих до української мови, а також побудові семантичних векторних подань за допомогою моделі Sentence-BERT. Для класифікації текстів реалізовано та порівняно кілька моделей машинного навчання, зокрема Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine та XGBoost, із використанням крос-валідації та оптимізації гіперпараметрів. У розділі результатів наведено експериментальну оцінку якості моделей за метриками accuracy, precision, recall, F1-score та ROC-AUC. Показано, що найкращі результати демонструє модель SVM, яка досягає точності класифікації 93,2% навіть за умов дисбалансу класів. Також проаналізовано часові та обчислювальні характеристики запропонованого підходу та можливості його практичного застосування. У висновках підсумовано основні результати дослідження, підтверджено досягнення поставленої мети та окреслено перспективи подальших робіт, зокрема розширення системи до мультимовного середовища та підвищення інтерпретованості моделей. Запропоноване рішення може бути використане для медіамоніторингу, фактчекінгу та підвищення інформаційної безпеки.
Авторське право (c) 2026 Марта Грудзинська, Вікторія Висоцька, Любомир Чирун https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
БЛОКЧЕЙН-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД ДО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПРОСТЕЖУВАНОСТІ ТА ПЕРЕВІРЮВАНОСТІ ВИКОНАННЯ ПОЛІТИК КСЗІ
У статті запропоновано блокчейн-орієнтований підхід до забезпечення простежуваності та перевірюваності виконання політик інформаційної безпеки в комплексних системах захисту інформації (КСЗІ). Актуальність зумовлена тим, що у практиці КСЗІ дотримання політик часто підтверджується журналами подій і звітами, які можуть бути змінені або вилучені, що знижує доказовість аудиту та ускладнює незалежну перевірку. Підхід ґрунтується на фіксації у permissioned-блокчейні лише криптографічних «якорів» (хеш-значень) подій виконання політик, без перенесення повних логів у розподілений реєстр, що мінімізує накладні витрати та ризики розкриття конфіденційних даних. Запропоновано архітектуру, яка включає модуль збору й нормалізації подій, хеш-агрегатор із пакетуванням записів, смартконтракт реєстрації якорів та модуль аудиторської верифікації. Практичний прототип реалізовано як сервіс прикладної логіки, що інтегрується з системою журналювання та взаємодіє зі смартконтрактом через API. Експериментальну перевірку проведено на модельних сценаріях (контроль доступу, зміна ролей, спроби несанкціонованих дій, обробка інцидентів) із подальшою імітацією підміни, видалення та перестановки подій у локальних журналах. Оцінювання виконано за показниками затримки фіксації якоря, пропускної здатності пакетування, частки успішних транзакцій, а також часу аудиторської перевірки для різних обсягів логів. Показано, що запропонований механізм забезпечує виявлення маніпуляцій шляхом невідповідності локально обчислених хешів ончейн-записам, підтримує відтворюваний ланцюг доказів для ключових політик КСЗІ та підвищує прозорість аудиту без довіреної третьої сторони. Обговорено обмеження підходу (вибір критичних подій, керування ключами, політика ретенції) і наведено рекомендації щодо інтеграції з SIEM та вимогами ISO/IEC 27001. Результати можуть бути використані під час проєктування та модернізації КСЗІ для державних інформаційних систем і об’єктів критичної інфраструктури. Запропонований підхід може слугувати основою для автоматизованого формування актів аудиту та незмінних доказів відповідності регламентам КСЗІ організації загалом.
Авторське право (c) 2026 Валерія Балацька https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КЛЕПТОРИЗИК ЯК ОКРЕМИЙ КЛАС РИЗИКУ ЦИФРОВОЇ ДОВІРИ
У цій статті представлено клепторизик як окремий клас ризиків цифрової довіри, що виникають через навмисно вбудовані, контрольовані слабкі місця в архітектурі криптографічних та інформаційних систем. На відміну від традиційних ризиків кібербезпеки, які виникають через недоліки впровадження або операційні вразливості, клепторизик виникає на етапі проектування та існує незалежно від його активації. У статті формалізовано концепцію клепторизику, визначено його ключові властивості та відрізнено його від традиційних категорій ризиків. Запропоновано компактну модель життєвого циклу, яка описує формування, легітимізацію, приховане існування та потенційну активацію клепторизику. Історичні тематичні дослідження, включаючи криптографічні пристрої Crypto AG та генератор випадкових чисел Dual_EC_DRBG, демонструють, що такі ризики можуть існувати в рамках формально сумісних та широко розгорнутих систем. Результати дослідження показують, що клепторизик є архітектурною характеристикою, а не операційною подією. У цій роботі обґрунтовується перехід від інцидентно-орієнтованої кібербезпеки до архітектурно-орієнтованої парадигми аналізу довіри та окреслено наслідки для управління довірою, криптографічної гарантії та розробки систем безпеки, що враховують клепторизики.
Авторське право (c) 2026 Михайло Шелест, Юлія Ткач https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОЖЛИВОСТІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ВІРТУАЛІЗАЦІЇ АРТЕФАКТІВ ВІЙНИ
У статті проаналізовано сучасні технології штучного інтелекту, що використовуються для збереження цифрової пам’яті про воєнні події. Розглянуто можливості та процеси транскрипції аудіо- й відеоматеріалів як метод фіксації свідчень очевидців і постраждалих для формування музеїв пам’яті. Проведено детальний огляд інструментів текстуалізації та здійснено порівняння трьох сучасних рішень: Google Speech-to-Text, Vibe та Evernote. Аналіз охоплював такі ключові критерії – вартість, якість транскрипції, зручність використання. Так, Google Speech-to-Text є хмарним рішенням, що не потребує інсталяції та підходить для проєктів різного масштабу, проте передбачає значні витрати при обробці великих масивів даних і супроводжується ризиками щодо конфіденційності інформації. Своєю чергою Vibe є безкоштовним офлайн-рішенням із відкритим кодом, що використовує локальну мовну модель; його перевагами є доступність і простота роботи, тоді як недоліками – потенційна нестабільність і залежність від обчислювальних ресурсів пристрою. Інструмент Evernote, який також має функції транскрипції, забезпечує можливість централізованого формування цифрових експонатів музейного архіву; безкоштовний план покриває базові потреби, однак існують ризики поширення даних через сторонній сервіс. У статті наведено реальний приклад використання штучного інтелекту для транскрипції музейного архіву та результати тестування Evernote. Визначено, що серед проаналізованих рішень саме Evernote є оптимальним інструментом для формування цифрової пам’яті про події війни. Підготовлено в межах виконання теми № 54.16.04.01-25/27.ЗФ-01
Авторське право (c) 2026 Володимир Садівничий , Володимир Любчак, Захар Товолжанський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЕХНОЛОГІЇ У КІБЕРБЕЗПЕЦІ: АНАЛІЗ ПОТЕНЦІАЛУ ТА ВИКЛИКІВ ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
У статті здійснено системний аналіз можливостей та викликів застосування штучного інтелекту (ШІ) у сфері кібербезпеки. Обґрунтовано доцільність інтеграції ШІ-технологій у сучасні стратегії кіберзахисту в умовах зростання складності та інтенсивності кіберзагроз. Визначено основні напрями використання ШІ, зокрема автоматизацію виявлення аномалій, прогнозування кіберзагроз, прискорення реагування на інциденти та формування адаптивних систем захисту. Проаналізовано практичні кейси впровадження ШІ-рішень, що підтверджують підвищення точності детекції загроз і скорочення часу реагування. Окрему увагу приділено ризикам і вразливостям ШІ-орієнтованих систем, зокрема загрозам типу adversarial attacks та data poisoning, а також використанню ШІ зловмисниками для реалізації AI-асистованих атак. Розглянуто перспективи розвитку технологій ШІ у 2025–2026 роках, включаючи впровадження автономних інтелектуальних агентів (agentic AI) у центрах операційного кіберзахисту. Показано, що перехід до автономних моделей захисту потребує посилення контролю, застосування гібридних підходів (ШІ у поєднанні з експертним наглядом людини) та вдосконалення нормативно-етичних механізмів регулювання. Результати дослідження дозволяють сформувати комплексне бачення еволюції ШІ-орієнтованих систем кіберзахисту та обґрунтовують необхідність збалансованого поєднання технологічних можливостей і управління ризиками.
Авторське право (c) 2026 Анна Ільєнко, Ольга Кривокульська, Олеся Яковенко, Валентина Телющенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ ГЛИБОКОГО ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ ВТОРГНЕНЬ
У статті представлено результати комплексного порівняльного дослідження шести методів машинного та глибокого навчання для задачі багатокласової класифікації мережевих атак. Досліджено ефективність згорткової нейронної мережі (CNN-IDS), мережі довгої короткочасної пам’яті (LSTM-IDS), градієнтного бустингу LightGBM та CatBoost, архітектури Transformer-IDS на основі механізму самоуваги, а також моделі Mamba-IDS на базі селективних просторів станів (Selective State Space Model, S6). Експерименти проведено на чотирьох еталонних наборах даних мережевого трафіку: CIC-IDS2017, CIC-IDS2018, UNSW-NB15 та CICIoT2023. Для забезпечення відтворюваності результатів застосовано єдиний протокол попередньої обробки даних із стандартизацією ознак, стратифікованим розділенням 70/15/15 та зваженою функцією втрат для подолання дисбалансу класів. Оцінювання проведено за метриками Accuracy, Macro F1-score, MCC (коефіцієнт кореляції Метьюза) та Weighted F1-score. Результати показали, що градієнтний бустинг LightGBM забезпечує найвищу точність на всіх чотирьох наборах даних. Моделі глибокого навчання (CNN, LSTM, Transformer, Mamba) продемонстрували кращу здатність до узагальнення на незбалансованих наборах даних, зокрема вищий Macro Recall для рідкісних класів атак. Модель Mamba-IDS показала конкурентоспроможні результати порівняно з Transformer-IDS за лінійної обчислювальної складності O(n) замість квадратичної O(n²), що робить її перспективною для обробки довгих послідовностей мережевого трафіку в реальному часі. Аналіз per-class F1-score виявив суттєві відмінності у здатності моделей розпізнавати рідкісні класи атак, що підкреслює необхідність багатокласового оцінювання замість загальної точності. Дослідження робить внесок у розуміння переваг та обмежень сучасних архітектур нейронних мереж для систем виявлення вторгнень, а також надає практичні рекомендації щодо вибору оптимального методу залежно від характеристик набору даних та вимог до часу обробки.
Авторське право (c) 2026 Володимир Рихва, Ганна Солодовник https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СОЦІАЛЬНА ІНЖЕНЕРІЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ІНФОРМАЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНИХ ОПЕРАЦІЙ В УМОВАХ ЗБРОЙНОГО КОНФЛІКТУ
У статті розглянуто соціальну інженерію як один із найбільш результативних інструментів маніпулятивного впливу на користувачів у цифровому середовищі в умовах збройного конфлікту. Акцентовано, що в період війни соціальна інженерія набуває особливої небезпечності, оскільки поєднує психологічний тиск із технологічними каналами поширення інформації, що ускладнює критичне сприйняття повідомлень та підвищує ймовірність імпульсивної поведінки. Обґрунтовано, що головна ціль соціально-інженерних впливів у кризових умовах полягає не лише у введенні користувача в оману, а й у формуванні керованих поведінкових реакцій: паніки, швидкого поширення неперевірених повідомлень, зниження довіри до офіційних каналів комунікації, а також дезорганізації інформаційного простору. Проаналізовано типові зразки маніпулятивних повідомлень у месенджерах, які імітують екстрені попередження про загрозу та містять заклики до негайних дій (наприклад, «терміново», «тривога», «відкрити карту цілей/загроз»). Показано, що ефективність таких повідомлень забезпечується використанням стійких психологічних тригерів, зокрема ефекту терміновості, апеляції до страху, інформаційної невизначеності та когнітивного перевантаження. Доведено, що поєднання псевдоофіційної стилістики з візуальними маркерами «легітимності» (символи небезпеки, короткі наказові формулювання, емоційно насичені заголовки) створює у користувача враження достовірності та сприяє автоматизованій реакції без належної перевірки джерела. Окремо визначено індикатори, за якими можна ідентифікувати соціально-інженерний характер повідомлень: нав’язування невідкладності, локалізація загрози для конкретної території або групи населення, прямі поведінкові інструкції («перейти», «натиснути», «відкрити»), а також використання показників охоплення чи реакцій як засобу соціального підтвердження. Практичне значення дослідження полягає у формуванні базових превентивних рекомендацій щодо протидії соціальній інженерії: верифікація повідомлень через офіційні джерела, дотримання принципів цифрової гігієни, обмеження переходів за сумнівними посиланнями, розвиток медіаграмотності та стійкості до емоційного впливу. Зроблено висновок, що системна протидія соціальній інженерії під час війни потребує поєднання технічних, інформаційних і освітніх заходів, спрямованих на збереження інформаційної стабільності та безпечної поведінки користувачів у кіберпросторі.
Авторське право (c) 2026 Ольга Габорець https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЛЮДСЬКИЙ ФАКТОР У СИСТЕМІ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БЕЗПЕКИ КОРПОРАТИВНИХ БАЗ ДАНИХ: СОЦІАЛЬНО-ПОВЕДІНКОВИЙ АНАЛІЗ РИЗИКІВ
Стаття висвітлює соціально-поведінкову природу ризиків у безпеці корпоративних баз даних, де людський фактор є визначальним чинником інцидентів. Показано, що поведінкові помилки, прогалини у знаннях, стрес і демотивація породжують вразливості, які обходять формальні політики та технічні засоби. Окреслено ролі працівника як оператора й суб’єкта ухвалення рішень. Хибні налаштування доступів, недбале виконання процедур, затримки у виявленні аномалій і помилки інтерпретації сигналів моніторингу спричиняють витоки й порушення цілісності даних. Розглянуто вплив когнітивного й інформаційного перевантаження, нерівномірності компетенцій і низької довіри до цифрових рішень, що зсувають ризик від технічного до поведінкового виміру. Виокремлено сценарії участі людини як жертви або порушника, а саме соціальна інженерія, зловмисні інсайдери й обхідні практики. На прикладах Capital One, Uber і SingHealth показано, як помилки конфігурації, надмірні привілеї, спільні облікові записи, відсутність MFA та ігнорування процедур ескалюють локальні відхилення до масштабних компрометацій. Описано технічні прояви ненавмисних дій у базах даних – неправильні ACL, хибні правила доступу, неповна валідація параметрів, невиявлені SQL-ін’єкції. Показано, що для інсайдерських загроз дієвими є персоналізовані попередження та поведінкова аналітика з індексами ризику, інтегровані з політиками DLP й обмеженням доступу. Розглянуто рамку контрзаходів: принцип найменших привілеїв і багаторівневий захист (defence-in-depth, Zero Trust), безперервний моніторинг IAM/API, регулярний пошук помилкових конфігурацій, сегментацію і контроль привілейованих облікових записів, а також таргетоване навчання з імітаціями інцидентів та зворотним зв’язком. Зроблено висновок, що стійкість систем зберігання даних визначається не лише технологіями, а й керованістю поведінки персоналу.
Авторське право (c) 2026 Олексій Рибальченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЕКОНОМІЧНИЙ АСПЕКТ МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ МАТЕМАТИЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ
В умовах стрімкої цифровізації захист інформаційних активів набуває пріоритетного значення, оскільки зростаюча інтенсивність кіберзагроз вимагає розробки дієвих механізмів мінімізації потенційних збитків. В роботі розглянуто можливі підходи до визначення ефективності та економічної обґрунтованості створення систем захисту інформації. Проаналізовано основні складові політики безпеки компанії та роль керівників вищої ланки в організації кібербезпеки. Оскільки проблема управління інформаційними ризиками стає дедалі критичнішою, це зумовлює необхідність пошуку стратегій, спрямованих на оптимізацію витрат та скорочення економічних втрат від деструктивних кібервпливів. В статті також розглянуто особливості зовнішніх зловмисних впливів і проаналізовано мотивацію зловмисників. Використано запропоновану раніше математичну модель максимізації ефективності засобів захисту інформації при обмеженнях на обсяг витрат і наведено їх економічне обгрунтування. Застосування математичного моделювання трансформує процес прийняття рішень у сфері кіберзахисту з інтуїтивного на доказовий. Це дозволяє обґрунтувати інвестиції в систему інформаційної безпеки як чинник зростання прибутковості через запобігання втратам, а також розв’язати задачу вибору оптимального комплексу засобів захисту в умовах дефіциту ресурсів. Математична модель у цьому контексті виступає об’єктивним інструментом верифікації ефективності системи протидії актуальним загрозам. В роботі також проведено аналіз нових трендів у розробці систем інформаційної безпеки.
Авторське право (c) 2026 Олена Гладка, Іван Карпович, Андрій Паламарчук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ POLICY-BASED ТА VALUE-BASED RL ДЛЯ ЛОКАЛЬНОГО ПЛАНУВАННЯ РУХУ БПЛА
У роботі проведено порівняльне дослідження ефективності двох фундаментальних архітектур глибокого навчання з підкріпленням, а саме – Policy-based (на прикладі PPO) та Value-based (на прикладі SAC), для вирішення задачі локальної навігації БПЛА в умовах стохастичної невизначеності. Експериментальне моделювання, виконане у середовищі PyFlyt з урахуванням турбулентного вітру, змінної маси дрона та руху цілі, виявило критичні розбіжності у роботі алгоритмів. Встановлено, що алгоритм SAC, попри високу швидкість навчання та ефективність використання даних, формує вразливі політики з низьким показником успішності (63,2%) через помилки оцінки функції цінності в динамічних станах. Натомість метод PPO забезпечив формування стійкої стратегії керування з успішністю 97,1% та генерацію оптимальних траєкторій без осциляцій. Результати підтверджують, що для задач безперервного керування в непередбачуваних середовищах методи прямої оптимізації політики є більш ефективними, оскільки дозволяють уникнути ефекту «Reward Hacking» та краще генералізують фізичні закономірності польоту.
Авторське право (c) 2026 Роман Трембовецький, Інна Розломій https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СИСТЕМНО-КОГНІТИВНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ВЕКТОРІВ ІНФІКУВАННЯ ШКІДЛИВИМ КОДОМ У РОЗПОДІЛЕНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СЕРЕДОВИЩАХ ТА ФОРМУВАННЯ АДАПТИВНОЇ БАГАТОРІВНЕВОЇ СТРАТЕГІЇ КІБЕРЗАХИСТУ
Анотація. Проведено комплексний аналіз трансформації глобального ландшафту кіберзагроз у період 2024–2025 років із фокусом на еволюції векторів інфікування через шкідливий код та зростанні ролі безфайлових атак. На основі узагальнення статистичних даних і висновків провідних галузевих звітів (Verizon DBIR 2024 [1], CrowdStrike Global Threat Report 2025 [2], HP Wolf Security 2025 [4, 5], Hornetsecurity [6]) проведено системну оцінку тенденцій, що засвідчують фундаментальний зсув від класичних сценаріїв зараження до інтерактивних вторгнень, орієнтованих на компрометацію облікових даних та легітимне використання системних компонентів (Living-Off-the-Land). Встановлено, що частка безфайлових атак у структурі сучасних інцидентів перевищує 79%, [2] що вимагає перегляду традиційних моделей детекції та реагування. Досліджено технічні механізми обходу засобів безпеки, зокрема використання Living-Off-the-Land binaries (LOLBins), адаптивних файлових векторів, атак на рівні мікропрограмного забезпечення (firmware-level exploits) та фізичних інтерфейсів (BadUSB). На основі результатів аналітичного порівняння підходів запропоновано багаторівневу архітектуру кіберзахисту, що базується на принципах Zero Trust і поєднує технології контентної дезінфекції (Content Disarm and Reconstruction, CDR), поведінкового моніторингу (EDR/XDR) та структурованого протоколу реагування на інциденти відповідно до стандарту NIST SP 800-61 Rev.2 [24] та методик реагування центрів кібербезпеки [29]. Особливу увагу приділено економічній доцільності впровадження багатофакторного захисту, де багатофакторна автентифікація (MFA) довела найвищу рентабельність інвестицій, забезпечуючи понад 99,9% ефективності у запобіганні компрометації облікових записів [9]. Отримані результати підтверджують необхідність поєднання технічних, організаційних і поведінкових механізмів захисту для формування стійких до адаптивних загроз інформаційних середовищ.
Авторське право (c) 2026 Валентина Ящук, Артур Ткаченко, Богдан Дмитрук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОГЛЯД МЕТОДІВ ВОДЯНИХ ЗНАКІВ ДЛЯ ПРОАКТИВНОГО ЗАХИСТУ ВІД DEEPFAKE
З розвитком генеративних моделей контент, створений за допомогою deepfake-технологій, стає все складніше відрізнити від реальності і разом з цим пасивні методи визначення згенерованого контенту стають все більш неефективними. Зловмисне використання засобів для генерації контенту надає зловмисникам можливості для соціальної інженерії, дезінформаційних кампанії та шахрайства. В зв’язку з цим виникає необхідність в новому класі інструментів, заснованих на попередньому маркуванні автентичного контенту, щоб захистити його від використання у deepfake-контенті або дезінформаційних кампаній. У цьому дослідженні ми проводимо комплексний аналіз рішень для водяних знаків (вотермаркінг) з метою проактивного захисту від deepfake. Ми ідентифікували основні рішення для вотермаркінгу, що стійкі до deepfake, які представлені в науковій літературі та створили таксономію для них. Також ми визначили основні метрики та датасети для тренування моделей вотермаркінгу на базі глибинного машинного навчання для проактивного захисту від deepfake. Ми провели кількісний та якісний аналіз існуючих рішень, їх методів, метрик та застосувань. В кінці ми проаналізували існуючі проблеми та виклика в даній сфері. Даний огляд може слугувати основою для майбутніх досліджень та впровадження політики для генеративного ШІ.
Авторське право (c) 2026 Михайло Марчук, Віталій Лукічов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕРНЕТ РЕЧЕЙ У СПОРТІ: БЕЗПЕКА СЕНСОРНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ЗДОРОВ’Я
Стаття присвячена проблемі забезпечення безпеки сенсорних мереж для моніторингу здоров’я спортсменів у системах Інтернету речей. Показано, що цифровізація спорту та масове впровадження носимих сенсорних пристроїв, пов’язаних із мобільними шлюзами й хмарними платформами, формують новий клас ризиків, пов’язаних із конфіденційністю, цілісністю та доступністю біометричних даних. На основі аналізу міжнародних стандартів і рекомендацій NIST SP 800-213/213A, ENISA та ISO/IEC 27001, а також сучасних наукових досліджень у галузі спортивних IoT-технологій, eHealth, безпеки BLE та автентифікації в IoT-орієнтованій медицині розроблено концептуальну багаторівневу модель захисту спортивної IoT-системи. У межах запропонованого підходу виділено сенсорний, шлюзовий, серверний та прикладний рівні, для кожного з яких охарактеризовано функціональне призначення, типові загрози та конкретні механізми їхнього пом’якшення з урахуванням обмежених ресурсів пристроїв і вимог реального часу. На сенсорному рівні обґрунтовано доцільність застосування енергоефективних криптографічних алгоритмів, режиму BLE LE Secure Connections, secure boot, підписаних оновлень OTA та апаратних модулів безпеки на кшталт Secure Element для захищеного зберігання ключів. На шлюзовому рівні розглянуто використання протоколів MQTT і HTTPS поверх TLS 1.3, взаємної автентифікації (mTLS), а також впровадження елементів edge-аналітики та on-device AI для зменшення обсягу переданих сирих даних і підвищення конфіденційності. Серверний рівень описано як простір масштабованої аналітики й управління ідентичностями, де застосовуються шифрування даних «на носії», централізоване управління ключами, токени JWT з обмеженим часом дії, ротацією ключів і підтримкою механізмів відкликання. На прикладному рівні запропоновано модель розмежування доступу для лікарів, тренерів, аналітиків та адміністративного персоналу, реалізацію багатофакторної автентифікації, ведення захищених журналів аудиту й контроль оновлень прошивок через Signed OTA. Окрему увагу приділено питанням конфіденційності геолокаційних даних, використанню псевдонімізації та «коарсингу» координат, а також етичним і правовим аспектам обробки біометричної інформації спортсменів. Показано, що запропонована модель може слугувати методологічною основою для проєктування, аудиту й стандартизації цифрових рішень у професійному та масовому спорті, зокрема під час розроблення внутрішніх політик безпеки в клубах і федераціях. Інтеграція технічних, організаційних та нормативних заходів, доповнена механізмами контролю якості рішень систем штучного інтелекту та обмеженням їхньої автономності, є необхідною умовою формування цілісної, стійкої й довірчої екосистеми моніторингу здоров’я спортсменів на базі Інтернету речей.
Авторське право (c) 2026 Дмитро Кузьменко , Оксана Коноваленко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПОРІВНЯННЯ TELEGRAM- BOTA ДЛЯ ГЕНЕРАЦІЇ ТЕКСТУ, СТВОРЕНОГО НА ОСНОВІ OPENAI i GEMINIAI
У роботі розглянуто проблему створення та порівняльного аналізу сучасних генеративних мовних моделей на прикладі OpenAI GPT та Gemini 2.5 Pro, інтегрованих у Telegram-бот для автоматичної генерації текстів. Актуальність дослідження зумовлена зростаючою потребою у швидких, гнучких та якісних інструментах створення контенту, здатних працювати у режимі реального часу. У межах роботи було сформульовано вимоги до програмного засобу, розроблено архітектуру Telegram-бота, визначено принципи його роботи та реалізовано взаємодію з API обох моделей. Особливу увагу приділено тестуванню якості згенерованих текстів, швидкодії, стабільності роботи моделей та їх поведінці під навантаженням. Під час проведення експериментів встановлено, що Gemini 2.5 Pro демонструє значно вищу швидкість генерації та точність інтерпретації запитів, тоді як OpenAI GPT переважає у творчих завданнях, стилістичній природності та гнучкості формулювань. Обидві моделі показали високу здатність до роботи з багатьма жанрами текстів, проте відмінні за структурністю, логічністю та якістю підтримки контексту. Результати дослідження свідчать, що жодна модель не має абсолютної переваги: вибір залежить від конкретної задачі та вимог до стилю, точності чи швидкості відповіді. Розроблений Telegram-бот підтвердив ефективність інтеграції генеративних моделей у практичні системи та продемонстрував можливість адаптації до різних сценаріїв використання. Отримані висновки можуть бути використані для подальшої оптимізації генеративних систем, вибору моделей для конкретних застосунків та розробки інтелектуальних сервісів на основі штучного інтелекту.
Авторське право (c) 2026 Оксана Онищук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРАЦІЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ У КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ
Збільшення обсягу переданої інформації, поява нових типів пристроїв та сервісів, а також збільшення вимог до безпеки та надійності комп’ютерних мереж визначають необхідність застосовувати нові технології і нові технічні засоби. У статті розглянуто сучасні тенденції та перспективні напрями розвитку комп’ютерних мереж, зокрема інтеграцію штучного інтелекту (AI), автономних систем і інших технологій (AIOps, SDN, NFV) в управління мережами. Дуже перспективним є використання технологій самовідновлення для збільшення надійності роботи мереж. Розглянуто перспективи продовження переходу до мереж п’ятого покоління та створення мереж шостого покоління (5G/6G) і їх де-які особливості, а також розвиток постквантової криптографії для забезпечення кібербезпеки в умовах появи квантових комп’ютерів. Пропонується для перспективного використання криптосистема CSIDH на ізогеніях еліптичних кривих Едвардса з додатковою модернізацією. Завдяки модернізації швидкодія відносно повільної криптосистеми зростає на три порядки. Особливу увагу приділено промисловим мережам управління технологічними процесами (IIoT) та ролі хмарних і периферійних обчислень у підвищенні ефективності, надійності та масштабованості мережевих рішень. Велику перспективу мають сенсорні мережі з використанням різних каналів і інтерфейсів. Розглянуто перспективи створення квантових і оптичних каналів зв’язку. Зазначено, що поєднання інтелектуальних алгоритмів, безпечних криптографічних протоколів і розподілених архітектур створює основу для цифрової економіки нового покоління.
Авторське право (c) 2026 Вадим Абрамов, Оксана Глушак , Сергій Абрамов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ НА ОБ’ЄКТАХ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
У статті досліджується проблема забезпечення інформаційної безпеки автоматизованих систем управління на об'єктах критичної інфраструктури України в умовах зростання кіберзагроз на 87% у світі та 48% в Україні протягом 2024 року. У першому розділі проаналізовано теоретичні та нормативно-правові основи захисту критичної інфраструктури, класифікацію об'єктів та сучасні тенденції кіберзагроз. Досліджено вітчизняне й міжнародне законодавство у сфері кібербезпеки. У другому розділі висвітлено порядок створення комплексних систем захисту інформації відповідно до стандартів ISO. Проаналізовано міжнародний досвід США та країн ЄС щодо забезпечення безпеки критичних систем. Розроблено алгоритм визначення актуальності загроз та методику підвищення рівня інформаційної безпеки на основі п'яти функцій: ідентифікація, захист, виявлення, реагування та відновлення. У третьому розділі проведено аналіз SCADA-системи енергетичного підприємства ТОВ "ЕнергоСистема", що управляє трансформаторними підстанціями потужністю 180 МВА. Виявлено критичні вразливості: відсутність сегментації мереж, незашифровані протоколи Modbus TCP/IP та IEC 60870-5-104, слабка автентифікація. Оцінка ризиків за методологією NIST SP 800-82 підтвердила один критичний та чотири високих ризики. Розроблено дев'ять напрямків рекомендацій: сегментація мереж, криптографічний захист каналів зв'язку, двофакторна автентифікація, системи виявлення вторгнень та SIEM-моніторинг, управління оновленнями, автоматизація резервного копіювання, навчання персоналу, розробка політики безпеки, посилення фізичного захисту. Обґрунтовано економічну доцільність інвестицій 4-6 мільйонів гривень, оскільки одна доба простою призводить до втрат понад 50 мільйонів гривень. Результати мають практичне застосування для підприємств енергетичної, транспортної та оборонної галузей.
Авторське право (c) 2026 Вадим Остапчук, Вікторія Осадча, Валерій Козачок, Віталій Стрельніков, Дмитро Бодненко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ВИБОРУ КЕРУВАЛЬНИХ ДІЙ З МЕХАНІЗМОМ ПОЯСНЕННЯ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ СИСТЕМІ АВТОМАТИЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ 3D-ДРУКОМ
У статті розглянуто задачу підвищення обґрунтованості, прозорості та практичної придатності керувальних дій в інтелектуальних системах автоматизованого керування FDM/FFF-3D-друком. Показано, що сучасні підходи до моніторингу процесу адитивного виготовлення, які використовують методи машинного навчання, комп’ютерного зору та мультимодального аналізу телеметрії, забезпечують своєчасне виявлення дефектів, аномалій і відхилень технологічних параметрів, однак у більшості випадків не надають достатньо зрозумілого пояснення причин вибору конкретної керувальної дії. Унаслідок цього знижується довіра оператора до автоматизованої системи, ускладнюється аналіз хибних спрацьовувань та обмежується можливість ефективного використання інтелектуального керування у лабораторних, освітніх і прикладних виробничих умовах. Запропоновано модель вибору керувальних дій із механізмом пояснення, яка інтегрує результати візуального аналізу зони друку, телеметричні показники принтера, контекст виконання G-code-команд, фазу технологічного процесу та інтегральний рівень ризику в єдину структуру прийняття рішень. На відміну від традиційних підходів, запропонована модель дозволяє не лише формувати рішення щодо продовження друку, паузи, корекції швидкості, температури або подачі матеріалу, а й генерувати коротке та розгорнуте пояснення причин такого втручання. У роботі наведено формальний опис моделі, визначено множину можливих керувальних дій, подано правила переходу від ознак дефекту до дії, запропоновано інтегральний показник інтерпретованості рішення та сформовано таблицю відповідності між типовими аномаліями, втручаннями та текстами пояснень. Практичне значення роботи полягає у можливості використання моделі як надбудови над уже існуючими системами інтелектуального моніторингу та керування 3D-друком. Реалізація такого підходу дає змогу зменшити кількість хибних втручань, підвищити узгодженість між результатами машинного навчання і керувальними діями, а також підвищити довіру оператора до автоматизованого керування технологічним процесом.
Авторське право (c) 2026 Іван Олейніков, Ольга Полоневич, Катерина Нестеренко , Вадим Власенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ВИЯВЛЕННЯ ВРАЗЛИВОСТЕЙ ПРОГРАМНОГО КОДУ З ДОПОМОГОЮ LLM ТА SAST
У статті обґрунтовано необхідність впровадження засобів контролю безпеки програмного коду за допомогою великих мовних моделей (LLM), зумовлену стрімким зростанням обсягів програмного коду та появою нових безпекових ризиків, пов’язаних із генерацією коду за допомогою штучного інтелекту та необхідністю інтеграції окремих частин коду у складні архітектурні рішення. Алгоритми існуючих інструментів статичного аналізу коду (SAST) схильні до помилок через нездатність повноцінно враховувати логіку виконання коду та його контекстуальні зв’язки. Використання LLM як верифікатора, який підтверджує або спростовує результати статичного аналізу коду, потенційно може вирішити ці недоліки. У статті проведено порівняльний аналіз ефективності виявлення безпекових вразливостей програмного коду на мові C# за допомогою інструменту статичного аналізу коду Roslyn Analyzers, великих мовних моделей, таких як DeepSeek і Grok та інтеграційного підходу, що поєднує переваги статичних аналізаторів та LLM. Методика дослідження базується на проведенні експериментального дослідження з використанням тестової вибірки фрагментів програмного коду на мові C#, які містять безпекові вразливості різного типу. На першому етапі дослідження тестування фрагментів коду проводилось за допомогою інструменту статичного аналізу коду Roslyn Analyzers. На наступному етапі фрагменти коду було проаналізовано на наявність вразливостей моделями DeepSeek V3 та Grok 4.1. На заключному етапі було оцінено ефективність запропонованого гібридного підходу, що передбачає початкову перевірку коду статичним аналізатором з подальшою передачею його звітів на вхід обраних моделей генеративного інтелекту. Результати дослідження показують. що гібридний підхід з використанням DeepSeek та Roslyn Analyzers забезпечує зростання показників їхньої ефективності в порівнянні з незалежним використанням цих засобів. Порівняльний аналіз показників автономного використання моделей також встановив, що Grok показує гірші результати, ніж модель DeepSeek, і не є найкращим варіантом для застосування в задачах подібного типу. Дослідження демонструє, що інтеграція аналітичних можливостей великих мовних моделей у класичні процеси статичного аналізу програмного коду за рахунок підтвердження або спростовування результатів статичного аналізу є потенційним кроком до самокоригованих процесів аналізу безпеки програмного коду.
Авторське право (c) 2026 Олег Ярема, Наталія Загородна https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРОВАНЕ ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ НА ОСНОВІ БАЄСІВСЬКИХ МЕРЕЖ ТА АУДИТУ ЗРІЛОСТІ
Фундаментальним елементом будь-якої архітектури безпеки є оцінка ризиків, що дозволяє систематизувати потенційні загрози та прогнозувати їхній вплив на конфіденційність, цілісність і доступність інформаційних активів. У даному дослідженні висвітлено питання ймовірнісного моделювання ризиків із застосуванням спеціалізованого інструментарію, зокрема баєсівських мереж (BN) та програмного рішення Microsoft Security Assessment Tool (MSAT). Такий підхід дозволяє не лише візуалізувати топологію загроз, а й математично обґрунтувати причинно-наслідкові зв'язки між уразливостями та можливими втратами. Проведений аналіз наукових джерел дозволив систематизувати існуючі методики, від класичних анкетних опитувань до складних математичних моделей для оцінки ризиків інформаційної безпеки, зокрема SWOT-аналіз, експертний метод, нормативний метод, теорія ігор, нечіткі когнітивні карти, а також використання нейромережевих моделей. Практична значущість дослідження полягає у розробці та апробації комплексної методики оцінки безпеки умовної організації. Дана методика базується на кількісному моделюванні за допомогою програмного комплексу GeNIe Modeler та якісним аудитом зрілості системи захисту Microsoft Security Assessment Tool. Порівняльний аналіз показав, що MSAT виступає надійним інструментом для виявлення прогалин у комплаєнсі та організаційному захисті, тоді як баєсівські мережі забезпечують глибший кількісний аналіз критичності ризиків, дозволяючи моделювати ефективність впровадження конкретних контрзаходів. Результати дослідження мають як теоретичне, так і прикладне значення. Розроблені моделі та методичні рекомендації були впроваджені в освітній процес при підготовці фахівців зі спеціальності F5 «Кібербезпека та захист інформації» в Київському столичному університеті імені Бориса Грінченка. Це підтверджує доцільність використання комбінованих інтелектуальних систем для прийняття обґрунтованих рішень у сфері управління ризиками цифрової інфраструктури.
Авторське право (c) 2026 Світлана Шевченко, Юлія Жданова, Валерія Стороженко, Валерія Рашевська, Володимир Горбач https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД АДАПТАЦІЇ ПРОТОКОЛУ BATMAN ДЛЯ BLE L3 MESH МЕРЕЖ
У роботі розглянуто проблему адаптації децентралізованого протоколу маршрутизації BATMAN для використання в BLE L3 mesh-мережах, що є актуальним напрямом розвитку безпороводових IoT-систем із обмеженими ресурсами. Проведено аналіз існуючих підходів до організації маршрутизації в BLE Mesh, а також досліджено особливості функціонування BATMAN і його сучасної реалізації BATMAN-adv. Встановлено, що класична модель протоколу, орієнтована на L2-рівень і підтримку двонаправлених з’єднань, не може бути безпосередньо перенесена в BLE-середовище через обмеження технології, зокрема відсутність нативного unicast, малий розмір advertising-пакетів і відсутність підтвердження доставки. Запропоновано підхід до адаптації BATMAN для BLE L3, що базується на використанні контрольованого flooding як механізму передачі даних і службових повідомлень OGM. Розроблено структури пакетів, що інкапсулюються в advertising-повідомлення, а також механізм оцінювання якості маршрутів на основі статистики отриманих OGM. Особливу увагу приділено вибору оптимальних параметрів scanning та advertising, які суттєво впливають на ефективність роботи мережі та рівень втрат пакетів. У роботі також запропоновано гібридну модель маршрутизації, яка поєднує проактивний і реактивний підходи. Виконано комп’ютерне моделювання з використанням Python-скриптів, що дозволило дослідити поведінку мережі при різних конфігураціях параметрів, включаючи кількість вузлів, мобільність і інтенсивність трафіку. Результати показали, що гібридний режим забезпечує більш стабільну затримку передачі даних і значно зменшує обсяг службового трафіку порівняно з чисто проактивними та реактивними протоколами. Зокрема, у збалансованих мережах обсяг службового трафіку зменшується до 1,4 разів відносно проактивного підходу та до 22 разів відносно реактивного. Отримані результати підтверджують можливість ефективної адаптації протоколу BATMAN для BLE mesh-мереж із збереженням його основних переваг – децентралізації, масштабованості та стійкості до змін топології. Запропонований підхід може бути використаний як основа для побудови енергоефективних і надійних IoT-мереж нового покоління.
Авторське право (c) 2026 Олексій Джусь, Михайло Лобур https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ВИЗНАЧЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ АКАУНТІВ СОЦМЕРЕЖ НА ОСНОВІ БАГАТОВИДОВОГО МЕТОДУ З МЕХАНІЗМОМ УВАГИ
У статті розглянуто задачу виявлення бот-акаунтів у соціальних мережах як проблему аналізу різнорідних даних, що включають поведінкові, атрибутивні, текстові та візуальні характеристики користувача. Зростання кількості автоматизованих акаунтів, здатних імітувати реальну поведінку, обумовлює необхідність розробки нових підходів, які забезпечують не лише високу точність класифікації, але й пояснювальність отриманих результатів. У роботі запропоновано багатовидову модель виявлення бот-акаунтів, яка базується на використанні багатовидового методу Gradient Boosting та механізму уваги для інтеграції результатів аналізу окремих представлень. Запропонований підхід передбачає розгляд кожного типу даних як окремого представлення, для якого формується власний вектор ознак і навчається локальна модель. Поведінкове представлення враховує часові характеристики активності користувача, атрибутивне – властивості профілю, контентне – текстові особливості дописів із використанням семантичних моделей, а візуальне - ознаки зображень, включаючи аналіз метаданих та OCR. Для кожного представлення обчислюється локальна оцінка ймовірності бот-активності та показник якості даних. Інтеграція результатів виконується за допомогою механізму уваги, який визначає вагу кожного представлення залежно від його інформативності та достовірності. Це дозволяє адаптивно враховувати неповноту або неоднорідність даних та підвищує стійкість моделі до відсутності окремих типів інформації. Фінальна оцінка формується на основі зваженого об’єднання представлень із використанням метамоделі Gradient Boosting. Особливістю запропонованого підходу є можливість інтерпретації результатів за рахунок оцінки внеску кожного представлення та визначення рівня впевненості моделі. Це забезпечує прозорість прийнятих рішень і дозволяє використовувати модель у практичних системах аналізу соціальних мереж. Запропонований підхід розширює існуючі методи виявлення ботів за рахунок поєднання багатовидового навчання, адаптивної агрегації та врахування якості даних, що підвищує ефективність розробленої системи.
Авторське право (c) 2026 Сергій Бучик, Віталій П’ятигор https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ПОБУДОВИ ДИНАМІЧНИХ АПЕРТУР В СИСТЕМАХ АСИМЕТРИЧНОГО КОДУВАННЯ
Дана стаття присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної задачі — підвищенню ефективності стиснення та забезпечення цілісності відеоінформаційних ресурсів в умовах обмежених пропускних можливостей каналів зв’язку та впливу завад. У вступній частині обґрунтовано необхідність розробки нових підходів до сегментації зображень, оскільки традиційні методи (JPEG, H.264/AVC, HEVC) та сучасні формати (JPEG XL) мають обмежену здатність до адаптації до складних структурних особливостей та високу вразливість до канальних помилок. Визначено, що втрата навіть незначної частини кодованого потоку в наявних системах призводить до порушень процесу декодування цілих секцій через відсутність механізмів структурної локалізації. Теоретичний розділ дослідження фокусується на переході від стандартної моделі ARGB до колірного простору XYB, що краще відповідає особливостям людського сприйняття та дозволяє уникнути ігнорування важливих кольорових компонент (зокрема червоної). Запропоновано підхід до незалежного опрацювання кожного шару колірної моделі, що забезпечує більш ефективний поділ на області з однорідними властивостями. Ключовим внеском роботи є розробка методу побудови динамічних апертур для систем асиметричного кодування (ANS). Замість статичного розбиття впроваджено гнучку сегментацію, яка враховує локальні колірні та структурні параметри зображення, динамічно змінюючи параметри «труби» апертури. У розділі результатів представлено порівняльний аналіз стандартного розбиття 8х8, простого апертурного розбиття та запропонованого адаптивного методу. Експериментально встановлено порогові значення розміру апертур (від 5 до 100 елементів), при яких доцільно здійснювати динамічну адаптацію опорного значення. Це дозволило оптимізувати обчислювальні витрати: час кодування скоротився з хвилин до декількох секунд, що важливо для систем реального часу. Отримані результати підтверджують, що використання адаптивних апертур разом із жорсткою апроксимацією значень дозволяє підвищити ефективність стиснення за допомогою ANS майже у 5 разів порівняно з базовими підходами, від 228,453 до 40,796 байт, зберігаючи при цьому чіткість значущих об’єктів та високу завадостійкість.
Авторське право (c) 2026 Володимир Бараннік, Євгеній Сідченко, Дмитро Бараннік, Олег Ведмідь, Микола Нестеренко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ІНТЕГРУВАННЯ ВИМОГ КІБЕРБЕЗПЕКИ В ЖИТТЄВИЙ ЦИКЛ РОЗРОБЛЕННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
У сучасних умовах важливим є не лише розроблення програмного забезпечення для захисту інформаційних систем та даних, а інтегрування функцій безпеки (кібербезпеки) до фаз життєвого циклу розроблення програмного забезпечення. З огляду на це, в роботі було формалізовано у загальному вигляді відомі моделі життєвого циклу розроблення програмного забезпечення і сформовано уніфіковану модель SDLC. Також, було розроблено метод інтегрування вимог кібербезпеки в SDLC, що дозволяє інтегрувати вимоги кібербезпеки в конкретну фазу (pipeline) життєвого циклу розроблення програмного забезпечення відповідно до моделі DevSecOps, також дає можливість формалізованої оптимізації вибору контролів кібербезпеки залежно від контексту системи та ресурсних обмежень. Отримані результати можуть бути використані для системного інтегрування вимог кібербезпеки (згідно нормативних документів ISO/IEC, NIST, PCI DSS, PSD2, GDPR, MITRE ATT&CK) в процеси розроблення програмного забезпечення в організаціях, що створюють або експлуатують інформаційні системи критичної інфраструктури, хмарні сервіси та корпоративні інформаційно-комунікаційні системи.
Авторське право (c) 2026 Сергій Гнатюк, Заріна Побережна, Анатолій Скуратівський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА КОНЦЕПЦІЇ ОПТИМІЗОВАНОГО МЕТОДУ ЗАСТОСУВАННЯ БЛОКЧЕЙН ІЗ ЗАБЕПЕЧЕНННЯ АНОНІМНОСТІ ДЛЯ ЗАСТОСУВАННЯ У ЖУРНАЛАХ ОБЛІКУ ВІДВІДУВАНОСТІ
Ця стаття присвячена розгляду проблеми забезпечення захисту приватних даних користувачів у системах обліку відвідуваності, які використовують блокчейн та методу оптимізації навантаження на мережу і використання ресурсів. Більшість досліджень, які спрямовані на інтеграцію блокчейн в системи обліку, не досліджують проблеми пов’язані із приватністю користувачів і використанням ресурсів, однак більше сфокусовані на проблемах застосування смарт контрактів для забезпечення роботи цих систем. У цьому дослідженні увагу спрямовано саме на вирішення проблем оптимізації і приватності. Для цього було запропоновано метод створення децентралізованих облікових записів, які дозволяють підтвердити особу, яка ними володіє, а за замовчуванням приховувати особисті дані розпорядника децентралізованого ідентифікатора. Запропоновано метод обліку відвідуваності який орієнтований на оптимізацію використання ресурсів мережі шляхом розмежування методів обробки даних — використання on-chain та off-chain обробки. Суть цього методу полягає у збереженні даних у IPFS, а доказів їхньої достовірності – у блокчейн, що дозволяє одночасно забезпечувати їхню доступність і незмінність через характеристики IPFS та блокчейн. Проведене моделювання оцінки навантаження дозволило підтвердити дієвість запропонованого методу для зниження навантаження на мережу, а використання децентралізованих ідентифікаторів із використанням запропонованого анонімного ідентифікатора, який створюється із набору персональних даних та криптографічної солі, у складі децентралізованого ідентифікатора дозволяє забезпечити збереження приватності користувачів, що дозволяє розглядати запропонований метод як теоретичну основу для подальших досліджень і розробки систем обліку відвідуваності на основі комбінації блокчейн та IPFS.
Авторське право (c) 2026 Андрй Партика, Ярослав Совин https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ СТРУКТУРНИХ ЗМІН У ПРОСТОРІ МОЖЛИВИХ РЕАЛІЗАЦІЙ ТЕХНІК КІБЕРАТАК НА ОСНОВІ ТОПОЛОГІЧНИХ ОБМЕЖЕНЬ ЇХ ЕВОЛЮЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕМПОРАЛЬНИХ ГРАФОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
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.
Авторське право (c) 2026 Віталій Фесьоха, Ігор Субач https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПРОТОКОЛ АВТЕНТИФІКАЦІЇ ЗАСОБІВ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ З ВИКОРИСТАННЯМ RFID-МІТОК
Стрімкий розвиток Інтернету речей та масове впровадження RFID-міток актуалізують задачу розробки протоколів автентифікації та контролю цілісності даних. Переважна більшість існуючих протоколів автентифікації для RFID-міток забезпечує взаємну автентифікацію учасників взаємодії та стійкість до типових мережевих атак, однак серед розглянутих підходів здебільшого відсутні рішення, що також забезпечують цілісність інформації, яка зберігається та передається RFID-міткою. У низці прикладних сценаріїв автентифікація RFID-мітки має супроводжуватися контролем цілісності переданих нею даних, що зумовлює необхідність розробки спеціалізованого протоколу, здатного розв’язувати обидві задачі одночасно в умовах обмежених апаратних ресурсів. У статті запропоновано протокол двосторонньої автентифікації між RFID-міткою та сервером системи, для реалізації якого на стороні RFID-мітки достатньо криптографічної геш-функції з апаратною складністю, що не перевищує 2000 GE, простої функції оновлення псевдовипадкового числа та операції конкатенації. Автентифікація сторін забезпечується на основі одноразових параметрів, що незалежно оновлюються після кожної сесії, а їх початкові значення розподіляються між RFID-міткою та системою на етапі ініціалізації. Для виконання однієї сесії автентифікації на стороні RFID-мітки достатньо трьох обчислень геш-функції та одного виконання функції оновлення псевдовипадкового числа, а кількість обмінів повідомленнями між RFID-міткою та системою скорочено до двох. У роботі показано стійкість розробленого протоколу до атак підробки зчитувача та RFID-мітки, повторного відтворення, активної атаки типу «людина посередині» та порушення синхронізації, а також забезпечення прямої секретності й контролю цілісності даних RFID-мітки. Отримані результати свідчать про доцільність застосування запропонованого протоколу в системах, де дані RFID-мітки не є конфіденційними, але потребують контролю цілісності, зокрема в логістиці, управлінні ланцюгами постачання та суміжних IoT-застосуваннях.
Авторське право (c) 2026 Володимир Лужецький, Віталій Селезньов, Юлія Хохлачова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕХАНІЗМ ПОВІДОМЛЯННЯ ПРО ПОДІЇ КІБЕРБЕЗПЕКИ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
Досліджено важливість об’єктів критичної інфраструктури для економіки, національної безпеки та оборони. Це пов’язано з наданнями ними життєво важливих функцій та/або послуг організаціям як державної, так і приватної форм власності. Унеможливлення їх порушування досягається упроваджуванням заходів і засобів обробляння, контролювання, переглядання ризиків безпеки. Крім того або ліквідуванням, або зменшуванням наслідків, або відновлюванням після реалізування загроз. Водночас адаптуванням до емерджентних ризиків безпеки. Це реалізується шляхом розробляння операторами критичної інфраструктури відповідних систем, зокрема, забезпечування кібербезпеки. Тому запобігання проявам негативних впливів і наслідків реалізується управлінням ризиками. Зокрема операторами критичної інфраструктури забезпечується реагування на інциденти з урахуванням національного плану. Цим обумовлено необхідність упроваджування механізму повідомляння про події кібербезпеки об’єктів критичної інфраструктури. За результатами аналізування останніх досліджень і публікацій встановлено їх направленість здебільшого на процеси виявляння і реагування на інциденти. З огляду на це, механізм повідомляння про події кібербезпеки об’єктів критичної інфраструктури визначено сукупністю процесів у межах структурованого представлення управління інцидентами. Для цього враховано зв’язки між їхніми складниками, зокрема, діяльністю, інформаційним активом, уразливістю, загрозою. Серед фаз основну увагу зосереджено на плануванні та готуванні, виявлянні й звітуванні, оцінюванні та вирішуванні. Кожною з них визначаються процеси від отримання відомостей про подію до прийняття рішення про належність її до одного з класів – інцидент/не інцидент. Ними в сукупності визначається механізм повідомляння про події кібербезпеки об’єктів критичної інфраструктури. Для цього використано настанови гармонізованих в Україні міжнародних стандартів ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27002, ISO/IEC 27035-1, 2, 3. Окрему увагу приділено засвоюванню уроків після звітування як про подію, так і про інцидент кібербезпеки. В такий спосіб можливо підтримувати актуальними процеси, шаблони повідомлень і звітів про них.
Авторське право (c) 2026 Василь Цуркан, Владислав Ракович https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИКА КОМПЛЕКСНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ОЗНАК (ФІЧЕРІВ) ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРАТАК
У статті розглядається одна з найбільш гострих проблем сучасної кібербезпеки — необхідність підвищення ефективності інтелектуальних систем виявлення вторгнень (IDS) в умовах стрімкої цифровізації та ускладнення ландшафту загроз. Автори змістовно обґрунтовують, що традиційні сигнатурні методи стають недостатніми проти атак, керованих штучним інтелектом, що зумовлює перехід до методів машинного навчання. Проте висока розмірність мережевого трафіку та наявність великої кількості надлишкових, корельованих або шумних ознак створюють ефект «прокляття розмірності». Це призводить до критичного зростання обчислювальних витрат, уповільнення реакції систем у реальному часі та зниження точності класифікації через перенавчання моделей. Актуальність роботи підтверджується необхідністю розробки системних підходів до препроцесингу даних, зокрема на прикладі еталонного датасету NSL-KDD. Об'єктом дослідження є процес оптимізації вхідних даних для класифікаторів кібератак. Автором запропоновано та детально описано чотириетапну методику комплексної оптимізації ознак (фічерів). Методологія базується на гібридному поєднанні різних підходів: попередня обробка: очищення, нормалізація та стандартування; відбір ознак: застосування фільтрових методів (кореляційний аналіз Пірсона, взаємна інформація MI), вбудованих методів та обгорткових методів; виділення ознак: використання методів зниження розмірності, таких як PCA (метод головних компонент) та LDA/ULDA (лінійний дискримінантний аналіз), що дозволяє трансформувати вихідний простір у менший набір некорельованих компонент. Наукова новизна роботи полягає у системному поєднанні статистичних фільтрів із ансамблевими методами навчання для тонкого налаштування моделей під специфіку мережевого трафіку. У статті наведено математичне обґрунтування кожного методу, зокрема через ентропію Шеннона та індекс Джині. Доведено, що для датасету NSL-KDD використання лише 12–15 найбільш релевантних ознак дозволяє підтримувати точність класифікації на рівні 98–99%, значно випереджаючи моделі, навчені на повному наборі (41 ознака), за показниками швидкості навчання та інференсу. Окрему увагу приділено перевагам методу ULDA у боротьбі з мультиколінеарністю. Автори доходять висновку, що запропонована методика є універсальним інструментом для оптимізації IDS, що дозволяє досягти балансу між точністю, швидкістю та стійкістю системи. Визначено вектори подальших досліджень: адаптація моделей до незбалансованих даних, використання нелінійних автокодувальників на базі глибокого навчання та дослідження стійкості відібраних ознак до змагальних атак.
Авторське право (c) 2026 Сергій Толюпа, Андрій Кулько https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ФОРМАЛІЗОВАНА МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ ГАРАНТОЗДАТНОСТІ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ БЕЗПІЛОТНИМИ ЛІТАЛЬНИМИ АПАРАТАМИ НА ОСНОВІ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ
Інтенсивне впровадження безпілотних літальних апаратів у військових, цивільних, моніторингових і логістичних застосуваннях актуалізує вимоги до стійкості та безперервності роботи їхніх систем управління. Такі системи є розподіленими кіберфізичними структурами, що поєднують телеметричні підсистеми, канали зв’язку, програмні модулі обробки даних, алгоритми прийняття рішень і виконавчі механізми керування польотом. У реальних умовах експлуатації вони зазнають впливу стохастичних відмов, деградації каналів зв’язку, програмних збоїв, обмежень обчислювальних ресурсів і цілеспрямованих інформаційних впливів, що ускладнює забезпечення гарантоздатності. Метою роботи є розроблення формалізованої інтегральної моделі оцінювання гарантоздатності систем управління БПЛА, яка узгоджує різнорідні критерії функціонування та забезпечує багатокритеріальний вибір конфігурацій з урахуванням часових і ресурсних обмежень. Модель реалізовано у вигляді формалізованого обчислювального контуру, що передбачає формування вектора стану, нормування показників, їх зважене агрегування, перевірку обмежень та прийняття рішення щодо допустимості конфігурації. Розроблено алгоритм обчислення інтегрального показника з лінійною складністю відносно кількості модулів системи та врахованих ризикових факторів, що забезпечує придатність підходу для вбудованих і периферійних обчислень у системах реального часу. Запропоновано метод аналізу чутливості для ідентифікації критичних чинників деградації. Проведено сценарну апробацію для типових режимів роботи, включно зі штатним функціонуванням, погіршенням параметрів зв’язку, зростанням кіберризику та їх комбінованим впливом. Отримані результати підтверджують адекватність моделі та її практичну доцільність для моніторингу й адаптивної реконфігурації систем управління БПЛА.
Авторське право (c) 2026 Микола Кучерявий, Геннадій Гулак https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КЛАСТЕРИЗАЦІЯ СТАНЦІЙ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ НЕСТАБІЛЬНОСТІ ДАНИХ У МЕРЕЖІ МОНІТОРИНГУ ЯКОСТІ АТМОСФЕРНОГО ПОВІТРЯ
У роботі запропоновано та апробовано підхід до автоматизованого виявлення нестабільності даних у мережі моніторингу якості атмосферного повітря на основі методів інтелектуального аналізу даних. На відміну від традиційних перевірок за пороговими значеннями, підхід орієнтований на поведінкові ознаки «якості потоку вимірювань» (повнота, частка пропусків, варіативність сигналу та ознаки «залипання» сенсора), розраховані на погодинних агрегатах. Об’єктом кластеризації є пари «станція та сенсор», що дає змогу локалізувати проблеми як на рівні станції, так і на рівні окремих вимірювальних каналів. Для групування застосовано алгоритм K-Means із попереднім масштабуванням ознак; оптимальну кількість кластерів визначено за методами «ліктя» та коефіцієнтом силуету. Для інтерпретації кластерів використано проєкцію на двох головних компонентах, що відображають індекс доступності/неповноти даних та індекс динаміки сигналу (варіативність проти «залипання»). Експеримент на реальних даних продемонстрував наявність стійких профілів деградації вимірювань і дозволив сформувати перелік надійних станцій та проблемних каналів (зокрема, сенсорів із високою часткою пропусків або з близькою до нуля погодинною варіацією). Практична цінність полягає у можливості інтеграції методу в інформаційно-аналітичні системи екологічного моніторингу як модуль контролю якості даних із подальшим використанням результатів для відбору референтних сенсорів, калібрування та побудови прогнозних моделей.
Авторське право (c) 2026 Дмитро Шевченко, Белла Голуб, Ірина Бородкіна https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0