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
ДОСЛІДЖЕННЯ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА МЕТОДІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ У КРИТИЧНІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ ДЕРЖАВИ
У роботі проведено дослідження наукових публікацій та дослідницьких проєктів щодо підтримки технологічних процесів у критичній інфраструктурі держави. Визначено об’єктивне протиріччя (проявляється між практичною необхідністю реалізації багатопараметричного моніторингу, автоматизації та кіберзахисту технологічних процесів у критичній інфраструктурі держави та науково-методичною недостатністю існуючих підходів, які не забезпечують комплексного використання хмарних технологій для підтримки таких процесів). Формалізовано постановку подальшого наукового завдання, яке полягає в розробленні методів та моделей підтримки технологічних процесів у критичній інфраструктурі держави на основі хмарних технологій, що забезпечать: підвищення ефективності та гнучкості управління технологічними процесами; створення засобів багатопараметричного моніторингу ключових індикаторів ефективності; удосконалення інформаційно-комунікаційних систем і мереж для автоматизації виробничих процесів; належний рівень кіберзахисту даних; формування цілісних підходів, методологій та рекомендацій для впровадження хмарних технологій у критичній інфраструктурі держави.
Авторське право (c) 2025 Олексій Смірнов, Тетяна Смірнова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ПРИХОВУВАННЯ ІНФОРМАЦІЇ ЗА ДОПОМОГОЮ АЛГОРИТМУ ШИФРУВАННЯ AES ТА СТЕГАНОГРАФІЧНОГО МЕТОДУ LSB ІЗ ЗАХИСТОМ ВІД ОБРІЗАННЯ ТА СТЕГОАНАЛІЗУ
В епоху стрімкого зростання обсягів цифрової інформації, забезпечення її захищеної передачі є критичним завданням. Поєднання стенографії та шифрування створює потужний дворівневий механізм безпеки, який одночасно шифрує дані та приховує їх передачу. В роботі запропоновано метод, який реалізує дворівневий захист. Секретне повідомлення спочатку шифрується за допомогою надійного алгоритму AES з ключем 256 біт. Це перетворює вихідний текст на псевдовипадкову послідовність бітів, що ускладнює статистичний аналіз. Далі зашифровані дані вбудовуються у 24-бітне кольорове зображення-контейнер з використанням модифікованого методу LSB. Новизна підходу полягає в таких вдосконаленнях: в один піксель зображення вбудовується один повний байт повідомлення, біти якого розподіляються по RGB каналах, що забезпечує ємність; . пікселі, обираються у псевдовипадковому порядку за допомогою генератора псевдовипадкових чисел (PRNG), для додаткового маскування застосовується другий PRNG, що надає додатковий захист від стегоаналізу; Початок вбудовування повідомлення зміщується від початку файлу на основі розмірів зображення, що захищає дані при частковому обрізанні стегоконтейнера. Для оцінки ефективності роботи розробленого методу були обрані стандартні метрики: пікове відношення сигнал-шум (PSNR), індекс структурної подібності (SSIM) та нормалізована взаємна кореляція (NCC). Експериментальний аналіз показав, що запропонований метод забезпечує високу якість стегозображень. Навіть при максимальному заповненні контейнера (262 144 байти) показник PSNR залишався на високому рівні (56.67–56.76 дБ), а метрики SSIM та NCC були дуже близькі до 1, що свідчить про мінімальні візуальні спотворення. Візуально відрізнити оригінальне зображення від стегоконтейнера неможливо. Порівняльний аналіз з іншими відомими методами (для 100 000 байтів) показав, що запропонований алгоритм має вищі показники PSNR (70.01–70.07 дБ), що підтверджує його ефективність. Використання подвійного PRNG та вбудовування по одному байту на піксель забезпечує як високу безпеку, так і значну пропускну здатність. Розроблений гібридний метод, що поєднує шифрування AES-256 та модифіковану LSB-стеганографію з псевдовипадковим вибором пікселів і бітів, є ефективним рішенням для прихованої передачі великих обсягів даних. Метод забезпечує високий рівень безпеки, стійкість до стегоаналізу та візуальну непомітність вбудованих даних, що підтверджується високими значеннями метрик PSNR, SSIM та NCC.
Авторське право (c) 2025 Тамара Радівілова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
НАПІВАВТОМАТИЗОВАНИЙ ІНСТРУМЕНТ БАГАТОСТАНДАРТНОЇ ОЦІНКИ КІБЕРЗРІЛОСТІ ОРГАНІЗАЦІЇ НА ОСНОВІ NIST CSF 2.0, ISO/IEC 27001:2022, COBIT 2019 ТА CIS CONTROLS V8
У сучасному ландшафті кіберзагроз жоден програмний таф технічний засіб не може повністю компенсувати відсутність комплексного підходу до управління безпекою, що включає як технологічні, так і організаційні аспекти. Сучасні організації часто змушені відповідати вимогам декількох міжнародних стандартів одночасно (NIST CSF 2.0, ISO/IEC 27001:2022, COBIT 2019, CIS Controls v8) через регуляторні зобов'язання, вимоги клієнтів та внутрішні політики, що призводить до фрагментації зусиль, дублювання робіт та неефективного використання обмежених ресурсів. Дана стаття присвячена розробці напівавтоматизованого інструменту багатостандартної оцінки кіберзрілості, який дозволяє організаціям провести оцінку відповідності всім чотирьом фреймворкам через єдину точку входу — структуроване опитування за фреймворком NIST CSF 2.0 як базового вимірювального інструменту, COBIT 2019 як механізму визначення цільового стану через пріоритизацію бізнес-процесів, ISO/IEC 27001:2022 як референсу документованих контролів та CIS Controls v8 як додаткової практичної деталізації для малих та середніх організацій (МСО). На основі систематичного аналізу наукової літератури та практичних кейсів обґрунтовано необхідність використання матриці відповідностей (mapping matrix) між стандартами для автоматичного відображення результатів оцінки у термінах всіх чотирьох фреймворків одночасно. Описано архітектуру інструменту та деталізовано логіку його роботи: від формування експертної групи та збору організаційного контексту до автоматизованого оцінювання поточного стану та генерації рекомендацій для цільового. Науковою новизною роботи є розробка практичного інструменту, що поєднує методологічні підходи, а саме: багатостандартну оцінку кіберзрілості організації через матрицю відповідностей між NIST CSF 2.0, ISO/IEC 27001:2022, COBIT 2019 та CIS Controls v8, яка дозволяє уникнути дублювання зусиль при відповідності множинним стандартам; напівавтоматизацію оцінки з використанням об'єктивних структурованих опитувальників, що підвищує надійність та повторюваність результатів; валідацію результатів міждисциплінарною експертною групою за принципом «Human-in-the-Loop», що забезпечує врахування організаційного контексту. Охарактеризовано роль експертної групи як валідатора автоматично згенерованих даних та визначника організаційних пріоритетів, що дозволяє поєднати переваги автоматизації з гнучкістю експертного аналізу. Особливу увагу приділено економічній ефективності запропонованого рішення через використання загальнодоступних інструментів (Microsoft Excel) та можливості поетапного впровадження для МСО через систему груп впровадження CIS Controls (IG1→IG2→IG3). Результати дослідження можуть бути використані як практичний інструмент для організацій будь-якого розміру: малі організації можуть розпочати з базового рівня (CIS IG1) та поступово нарощувати зрілість, тоді як великі підприємства отримують комплексний огляд відповідності множинним стандартам через єдину модель оцінки без дублювання зусиль
Авторське право (c) 2025 Юлія Жданова, Світлана Шевченко, Олексій Кія https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ СТРУКТУР ДАНИХ ТА БАЗ ДАНИХ У РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ PYTHON, JAVA ТА БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГІЙ
У статті проведено порівняльний аналіз лінійних та нелінійних структур даних із використанням мов програмування Python і Java у контексті розподілених систем. Розглянуто вплив вибору структури на продуктивність, масштабованість та узгодженість даних при роботі з розподіленими базами даних і блокчейн-технологіями. Наведено порівняння ключових характеристик структур даних та сховищ, оцінено їх переваги та обмеження в різних сценаріях обробки інформації. Дослідження дозволяє визначити оптимальні підходи до побудови ефективних систем зберігання та обробки даних. Python відзначається простотою та розвинутими вбудованими колекціями, але обмежується інтерпретатором у високопродуктивних сценаріях. Java ж завдяки віртуальній машині JVM і підтримці багатопоточності, краще підходить для систем з високими навантаженнями. У контексті розподілених баз даних ці відмінності проявляються в роботі реляційних і NoSQL-рішень, які використовують деревоподібні та геш-структури для індексації, тоді як блокчейн базується на геш-деревах, забезпечуючи незмінність, але знижуючи швидкодію. Отже, порівняльний аналіз лінійних та нелінійних структур даних із використанням Python і Java, а також дослідження їх застосування у розподілених базах даних і блокчейні, є актуальним завданням. Це дослідження дає змогу визначити сильні та слабкі сторони різних підходів, а також сформулювати практичні рекомендації для побудови ефективних розподілених систем.
Авторське право (c) 2025 Андрій Аронов, Артур Гавор , Микола Герцюк , Катерина Гордієнко , Дмитро Ніщеменко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ІГРОВОЇ ВЗАЄМОДІЇ ПІДПРИЄМСТВ E-COMMERCE З МЕРЕЖЕВИМИ ЗОВНІШНІМИ ЕФЕКТАМИ
У статті представлено комплексну модель ігрової взаємодії підприємств на ринку електронної комерції (e-commerce). Модель функціонує в умовах мережевих зовнішніх ефектів. Актуальність дослідження зумовлена насиченістю ринку e-commerce ІТ-рішеннями та великою кількістю взаємопов'язаних учасників. А це вимагає розробки гнучких та реалістичних інструментів для кібернетичного моделювання та аналізу конкурентоспроможності. Головним елементом моделі є інтеграція теорії ігор та методів машинного навчання (МН). На відміну від поширених класичних моделей, які базуються на припущенні про ідеальну раціональність гравців, у дослідження застосовано концепцію обмеженої раціональності через механізм імовірнісних стратегій Quantal Response Equilibrium (QRE). Запропонований підхід дозволив адекватно моделювати поведінку компаній e-commerce. Оскільки ці компанії прагнуть до вигоди, але ухвалюють рішення в умовах неповної інформації та обмежених ресурсів. А ці обмеження апріорі роблять їхні дії не завжди оптимальними. Кожне підприємство розглядається як агент. Агент в моделі обирає вектор стратегії, який включає ціну, якість, інтенсивність маркетингу та інвестиції в R&D. Наукова новизна моделі полягає у формалізації та об'єднанні кількох ключових параметрів. По-перше, розроблено інтегрований індекс конкурентоспроможності (), який, на відміну від класичних фінансових метрик, враховує синергію чотирьох факторів. Це, відповідно, економічний результат (очікуваний прибуток), структурна значущість підприємства в мережі взаємодій (вага критичності), робастність його стратегії до ринкових збурень та інноваційний потенціал. Останній оцінювався за динамікою інвестицій у R&D. По-друге, стан рівноваги в системі описано не класичною рівновагою Неша, а через більш загальний апарат варіаційних нерівностей. Це дозволило коректно враховувати опуклі функції витрат та регуляризаційні елементи. По-третє, застосування алгоритмів машинного навчання дало змогу калібрувати параметри моделі на основі емпіричних даних. А це перетворює модель на інструмент для прогнозування та управлінського аналізу компаній на ринку e-commerce. Розроблено алгоритм навчання моделі, представлений у вигляді блок-схеми та псевдокоду.
Авторське право (c) 2025 Олександр Харченко, Валентин Яремич https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ОБХОДУ ФАЄРВОЛІВ ВЕБ-ДОДАТКІВ
Зростаюча залежність сучасних організацій від веб-додатків зумовила істотне збільшення кількості кібератак, спрямованих на порушення їх функціонування, компрометацію даних чи несанкціонований доступ до ресурсів. Зловмисники активно експлуатують уразливості веб-додатків для викрадення конфіденційної інформації, маніпуляцій з базами даних та підриву цілісності сервісів. У відповідь на ці загрози брандмауери для веб-додатків (WAF) стали важливими елементами безпеки, виконуючи функцію фільтрації та контролю трафіку між веб-додатками та Інтернетом. Традиційні WAF, які використовують сигнатурне виявлення, ефективні проти відомих загроз, проте мають труднощі з виявленням нових видів мережевих атак, зокрема атак «нульового дня». Для подолання цих обмежень з'явилися методи виявлення на основі аномалій, які дозволяють оцінити відхилення запитів від нормальної їх поведінки. На цей час широко впроваджуються WAF, які об'єднують сигнатурні та аномальні методи виявлення, використовуючи алгоритми машинного навчання для адаптації до нових загроз. Крім того, у WAF включають методи запобігання втраті даних (DLP) для захисту конфіденційної інформації. Для оцінювання ефективності WAF у роботі проаналізовано дію таких видів атак на веб-системи, як міжсайтовий скриптинг, впровадження SQL-коду та міжсайтова підробка. Також розглянуто основні способи обходу WAF. На основі віртуальної машини з встановленим веб-додатком, який створений для навчання та тестування в сфері кібербезпеки (DVWA) проведено експеримент з обходу WAF із використанням атак типу SQL Injection, XSS, CSRF. Використано шкідливі команди у вигляді запитів із шаблонними символами, які навіть за умови коректно налаштованих фільтраційних правил можуть виявитися досить ефективним способом обходу WAF. З метою захисту веб-аплікацій від шкідливих запитів проведено тестування на основі фаєрвола ModSecurity з рівнями політики PL1–3. Оскільки атаки SQL-ін'єкції залишаються серйозною загрозою, дослідження спрямоване на вивчення існуючих механізмів захисту, виявлення слабких місць та надання рекомендацій для подальших вдосконалень у цій області.
Авторське право (c) 2025 Іван Тишик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЮВАННЯ ВЕБЗАСТОСУНКІВ У ФОРМАТІ ГРАФІВ ЗНАНЬ
Традиційні методи вебсканування та парсингу, які ґрунтуються на вилучення та рекурсивне відстеження гіперпосиланнями для створення карти вебзастосунку, дедалі більше стають неефективними для сучасних, динамічних вебзастосунків. Даний метод створює граф, де вузли є лише фрагментами неструктурованих даних, а ребра представляють прості переходи між сторінками. Він фундаментально не здатний охопити багату інтерактивну поведінку та зміни станів, що є визначальними для сучасних застосунків. У відповідь пропонується новий підхід, який моделює вебзастосунок не як набір посилань, а як систему структурованих станів. Згідно з цією парадигмою, кожен вузол представляє точний, організований опис поточного стану застосунку, тоді як ребра суворо позначають дії, ініційовані користувачем, або цілеспрямовані переходи. Цей фундаментальний перехід від неструктурованого контенту до структурованого представлення забезпечує набагато повніше та функціональніше розуміння справжньої поведінки застосунку. Ця вдосконалена модель гарантує значну корисність для складних подальших завдань, зокрема, в автоматизованому тестуванні та комплексному аналізі поведінки
Авторське право (c) 2025 Сергій Романенко, Євгеній Редзюк , Олександр Голуб https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРОВАНИЙ ПІДХІД ДО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ ПІДПРИЄМСТВА ЗАСОБАМИ ЕТИЧНОГО ХАКІНГУ ТА ТЕХНІЧНОГО ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ
У статті було здійснено комплексний аналіз сучасних підходів до організації кібербезпеки на підприємствах, що дозволило не лише систематизувати наявні концепції управління інформаційною безпекою, а й виявити ключові тенденції, суперечності та проблемні аспекти у сфері технічного захисту інформації. Особливу увагу приділено співвідношенню між організаційними та технологічними складовими кіберзахисту, адже саме їхня неузгодженість часто стає причиною критичних вразливостей у корпоративних системах. Встановлено, що традиційні засоби захисту, орієнтовані переважно на превентивні заходи — зокрема, антивірусні рішення, міжмережеві екрани, системи контролю доступу — вже не здатні забезпечити повного рівня кіберстійкості в умовах динамічного розвитку кіберзагроз, зростання ролі соціальної інженерії та поширення цільових атак. Зазначене свідчить про необхідність переходу від реактивних моделей кіберзахисту до проактивних стратегій, у яких виявлення потенційних ризиків передує їх реалізації. Обґрунтовано важливість етичного хакінгу як інструмента активного виявлення вразливостей інформаційних систем до того, як ними можуть скористатися зловмисники. Етичний хакінг дозволяє підприємству оцінювати реальний рівень захищеності своїх інформаційних активів у максимально наближених до реальних умовах, що робить його одним із найефективніших засобів незалежного аудиту безпеки. На основі проведеного аналізу доведено, що інтеграція офенсивних методів тестування безпеки з технічними засобами захисту створює синергетичний ефект, завдяки якому досягається глибше розуміння слабких місць системи, підвищується оперативність реагування на потенційні загрози, а процес управління ризиками стає більш гнучким і адаптивним. Взаємодія офенсивних практик з інструментами моніторингу (IDS/IPS, SIEM), криптографічними системами та засобами резервного копіювання сприяє формуванню замкненого циклу інформаційного захисту. Розроблена концептуальна модель інтеграції етичного хакінгу в систему технічного захисту інформації демонструє можливість поєднання превентивних, детекційних і реактивних механізмів у єдиному циклі безперервного вдосконалення кіберзахисту. Такий підхід базується на принципах динамічної адаптації, де результати тестів на проникнення безпосередньо впливають на налаштування та розвиток технічних засобів захисту. У результаті формується система, здатна до самонавчання та постійного оновлення відповідно до нових векторів атак. Це забезпечує не лише підвищення рівня кіберстійкості, а й оптимізацію використання ресурсів підприємства, оскільки превентивне виявлення загроз значно дешевше, ніж ліквідація наслідків інцидентів. Очікуваними перевагами впровадження інтегрованого підходу є суттєве підвищення рівня довіри до інформаційної інфраструктури підприємства, посилення репутаційної стійкості на ринку, зменшення ризиків несанкціонованого доступу та втрати даних. Крім того, такий підхід сприяє удосконаленню процесів внутрішнього аудиту безпеки, формуванню єдиної корпоративної політики управління інформаційними ризиками та розвитку культури відповідального ставлення до питань кіберзахисту на всіх рівнях організаційної структури. Важливо й те, що інтеграція етичного хакінгу стимулює підвищення кваліфікації персоналу, сприяє розвитку внутрішньої експертизи з безпеки та створює передумови для довгострокового підвищення конкурентоспроможності підприємства в цифровому середовищі.
Авторське право (c) 2025 Орест Полотай, Тарас Брич, Артур Ткаченко , Валентина Ящук, Богдана Федина https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ХМАРНІ ПЛАТФОРМИ ЯК КЛЮЧ ДО ЕФЕКТИВНОГО ЗБЕРІГАННЯ ТА АНАЛІЗУ IOT-ДАНИХ
Стрімкий розвиток Інтернету речей (IoT) спричинив суттєве зростання обсягів даних, що генеруються пристроями, сенсорами та автоматизованими системами. Це створює потребу у високопродуктивних рішеннях для їх зберігання, обробки та аналітики в реальному часі. Традиційні серверні інфраструктури виявилися недостатньо гнучкими й затратними, тому все більше організацій переходять до використання хмарних платформ, які забезпечують масштабованість, надійність і інтеграцію з інструментами машинного навчання. У статті проведено аналіз ключових можливостей провідних хмарних провайдерів: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure та Google Cloud Platform (GCP) у контексті побудови IoT-рішень. Розглянуто їхні сервіси для підключення пристроїв, потокової обробки даних, аналітики, безпеки та візуалізації. Порівняльна оцінка платформ за критеріями масштабованості, інтеграції, безпеки, аналітичних можливостей і вартості показала, що AWS і Azure мають найвищі загальні показники ефективності (8.375 балів), тоді як GCP вирізняється швидкістю аналітики завдяки сервісам BigQuery і Dataflow. На основі аналізу запропоновано універсальну модель розгортання IoT-рішень у хмарному середовищі, що охоплює етапи підключення пристроїв, передачі даних, їхнього зберігання, потокової обробки, аналітики та візуалізації. Практичний приклад промислової системи моніторингу показує, як поєднання хмарних сервісів і алгоритмів машинного навчання дозволяє виявляти аномалії у роботі обладнання та запобігати простою виробництва. Отримані результати доводять, що хмарні технології є ключовим чинником підвищення ефективності IoT-систем, забезпечуючи оптимальний баланс між масштабованістю, безпекою та економічною доцільністю. Запропонований підхід може бути використаний для побудови гнучких і безпечних рішень у промисловості, транспорті, енергетиці та «розумних» містах.
Авторське право (c) 2025 Іван Кукулевський, Євгеній Сокирка, Андрій Толбатов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПІДХОДИ ДО БЕЗПЕЧНОГО ЗБЕРЕЖЕННЯ ТА ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХ НА ОСНОВІ UUID ІДЕНТИФІКАТОРІВ – МЕТОД ГРАФІЧНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ
У статті проаналізовано сучасні тенденції використання у базах даних унікальних ідентифікаторів типу UUID (Universal Unique Identifier) для створення ключових записів. Висвітлено напрями застосування таких ідентифікаторів у програмних системах різних сфер діяльності та визначено актуальні виклики, пов’язані з їх використанням у контексті сучасних вимог до безпеки даних. Розглянуто переваги ULID (Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier) — ідентифікаторів нового покоління, що відрізняються вищою швидкістю роботи та можливістю лексикографічного сортування завдяки монотонному принципу генерації. На основі аналізу сучасних потреб у захисті даних зроблено висновок, що ідентифікатори на основі UUID потребують високого рівня безпеки, зокрема від SQL (Structured Query Language), XSS (Cross-Site Scripting) , CSRF (Cross-Site Request Forgery) та Insecure Direct Object Reference (IDOR)-атак. Підкреслено, що методи захисту мають враховувати специфіку типів даних, на яких побудовано ключові ідентифікатори. Як варіант розширення інструментів безпеки запропоновано метод конвертації UUID у графічну форму, що візуально нагадує унікальний графік. Побудовано алгоритм і схему для визначення координат UUID та ULID, наведено приклад перетворення і візуального представлення. Розглянуто форми та сфери застосування запропонованого методу, а також можливість зворотної конвертації для перевірки цілісності, маскування у клієнт - серверних застосунках, звірки та відновлення даних після атак або збоїв. Описано використання як самого зображення графіка, так і масиву координат, що його формує. Запропоновано підходи до кодування та шифрування координатних даних на етапі формування та промальовування графіка. Метод дає змогу приховати такий ключ у графічній формі, що ускладнює його ідентифікацію під час несанкціонованого доступу (наприклад, у разі викрадення cookie), а також може виконувати функції графічного хешу. Запропоновано комбінований спосіб використання методу у вебзастосунках: зашифровані координати, сформовані за цим методом, зберігаються у прихованому полі клієнтської форми, а на сервері перевіряються за даними, збереженим у сесії. Такий спосіб забезпечує перевірку достовірності ідентифікатора (захист від IDOR) і водночас виконує функцію анти-CSRF токена. У сфері збереження даних запропоновано підходи до застосування методу для перевірки цілісності та відновлення даних після атак та інцидентів без необхідності негайного підняття резервних копій. Запропонований метод конвертації може бути реалізований у вигляді графічного хешу або захищеної копії. Він дає змогу працювати як із графічним зображенням, так і з масивом координат у безпечнішому, порівняно із символьним, форматі. Метод має низку переваг перед QR-кодом: на відміну від останнього, структура графічного хешу не є стандартизованою, тому може бути розшифрована лише сервером, що володіє параметрами генерації та алгоритмом декодування, забезпечує можливість візуального представлення результатів. Метод конвертації унікальних ідентифікаторів типу UUID сприятиме вирішенню низки прикладних задач і доповнить засоби забезпечення безпеки та конфіденційності даних у всіх сферах застосування таких ідентифікаторів.
Авторське право (c) 2025 Ярослава Момрик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИКА ЗБАЛАНСОВАНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ МІСЦЬ ЗБЕРІГАННЯ ТОВАРІВ НА ОСНОВІ ЧАСОВИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОПИТУ
У статті розглянуто актуальну науково-практичну задачу призначення місць зберігання (SLAP) на складах електронної комерції. Хоча застосування класичних підходів, наприклад, ABC-аналізу дозволяє оптимізувати маршрути комплектування замовлень, але ігноруються операційні витрати на розміщення товарів. Це призводить до дисбалансу, внаслідок чого скорочення відстаней відбору досягається за рахунок збільшення трудомісткості процесу розміщення товарних позицій (SKU). Проведений аналіз останніх досліджень показав, що попри доведену користь окремих методів прогнозування часових рядів, залишається актуальною потреба у комплексних методиках. Зокрема, бракує підходів, які б інтегрували аналіз динаміки попиту безпосередньо у вирішення задачі SLAP та збалансовували пов’язані витрати між процесами розміщення і комплектування замовлень. Запропоновано методику Часово-орієнтованого Призначення Місць Зберігання (TOASL) фундаментальним принципом якої є об'єднання процесів збору замовлень та розміщення товарів у рамках єдиної оптимізаційної задачі. Її архітектура складається з чотирьох ключових фаз. На першому етапі виконується обробка даних, яка включає агрегацію, фільтрацію та нормалізацію часових рядів попиту. На етапі моделювання відбувається кластеризація часових рядів для виявлення груп SKU зі схожою динамікою. Завершують цикл фази симуляції (створення віртуальної моделі складу та тестування політик) та оцінювання (розрахунок ключових показників ефективності й статистична верифікація). В дослідженні, яке охоплює перші два етапи методики, було використано загальнодоступний набір даних з платформи Kaggle про транзакції інтернет-магазину електроніки. Після фільтрації даних, під час якої відібрано події покупок лише для цільових категорій товарів, та агрегації за сесіями, сформовано 471 унікальний часовий ряд попиту SKU. Ці ряди були нормалізовані методом Min-Max для фокусування на формі та динаміці попиту, а не на абсолютних обсягах. Проведено порівняльний аналіз трьох алгоритмів кластеризації: агломеративної ієрархічної кластеризації (AHC) за методом Уорда (Ward), k-середніх (k-means) та самоорганізаційних карт (SOM). Оптимальну кількість кластерів, яка дорівнює 10, визначено методом ліктя. Найкращу якість розбиття продемонстрував метод AHC-Ward, досягнувши найвищого коефіцієнта силуету зі значенням 0,39. Виконане групування дозволило виявити 10 наборів позицій зі схожою динамікою. На основі аналізу 5 найбільших кластерів запропоновано логічно обґрунтовані принципи зонування складу, що передбачають компактне розміщення товарів зі схожим попитом у суміжних проходах. Доведено, що кластеризація часових рядів попиту є ефективною основою для подальшого адаптивного зонування складу.
Авторське право (c) 2025 Андрій Балвак, Наталія Лащевська https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ БЕЗДРОТОВИХ ПРИСТРОЇВ НА ОСНОВІ РАДІОЧАСТОТНИХ ХАРАКТЕРИСТИК: КОМПЛЕКСНИЙ АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ДО RF-FINGERPRINTING
У статті представлено комплексний аналіз сучасних моделей та методів ідентифікації бездротових пристроїв на основі їх унікальних радіочастотних характеристик (RF-fingerprinting). Розглянуто фундаментальні принципи формування радіочастотних відбитків, які базуються на фізичних недосконалостях апаратних компонентів передавачів. Проаналізовано основні джерела унікальності радіосигналів, включаючи варіації в характеристиках осциляторів, підсилювачів потужності, модуляторів та антенних систем. Систематизовано існуючі підходи до RF-fingerprinting за критеріями методології вилучення ознак, застосованих алгоритмів класифікації та областей практичного використання. Детально розглянуто методи обробки сигналів у часовій, частотній та часово-частотній областях, включаючи аналіз перехідних процесів, спектральних характеристик та вейвлет-перетворення. Представлено класифікацію алгоритмів машинного навчання для ідентифікації пристроїв: від традиційних статистичних методів до сучасних архітектур глибокого навчання. Особливу увагу приділено гібридним підходам, що поєднують різні методології для підвищення точності та надійності ідентифікації. Проаналізовано вплив факторів навколишнього середовища, таких як багатопроменеве поширення, завади та динамічні зміни каналу зв'язку, на ефективність систем RF-fingerprinting. Розглянуто практичні аспекти впровадження технології в системах кібербезпеки, управління доступом та виявлення контрафактних пристроїв. Визначено ключові проблеми та обмеження існуючих методів, включаючи масштабованість, адаптивність до нових типів пристроїв та стійкість до навмисних атак. Запропоновано перспективні напрями розвитку технології RF-fingerprinting, зокрема інтеграцію з системами штучного інтелекту та квантовими технологіями обробки сигналів.
Авторське право (c) 2025 Георгій Лобан, Тарас Луковський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ФОРМУВАННЯ КОМПЕТЕНТНОСТЕЙ МАЙБУТНІХ ФАХІВЦІВ КІБЕРБЕЗПЕКИ ЗАВДЯКИ ІНІЦІАТИВІ «СТУДЕНТСЬКІ КІБЕРБРИГАДИ»
У статті досліджується актуальна проблема підготовки фахівців у галузі кібербезпеки в умовах зростання кількості кіберзагроз і дефіциту кваліфікованих кадрів. Традиційні підходи до підготовки спеціалістів з кібербезпеки, які, в основному, базуються на лекційних та лабораторних заняттях, не в повній мірі відповідають вимогам сьогодення. Нинішній час характеризується стрімким розвитком інформаційних технологій, що вимагає постійного оновлення знань і навичок по захисту від кіберзлочинців. Відповідно зростає необхідність формування практичних навичок, які можна набути лише в умовах наближених до реального професійного середовища. Визначено, що ефективне формування професійних компетентностей майбутніх спеціалістів неможливе без постійної практичної підготовки, спрямованої на набуття реального досвіду роботи з інструментами кіберзахисту, аналізу та реагування на інциденти безпеки. Як один з варіантів покращення професійної підготовки майбутніх спеціалістів з кібербезпеки запропоновано модель інтеграції практичної підготовки у вигляді ініціативи студентські кібербригади. Ця ініціатива започаткована в Сумському державному університеті. Описано структуру організації діяльності таких студентських кібербригад, основні напрямки їх роботи та результати пілотного впровадження. Показано, що реалізація такої моделі сприяє одночасному зміцненню кіберстійкості об’єктів критичної інфраструктури та формуванню кадрового резерву у сфері кібербезпеки. Результати впровадження підтвердили ефективність запропонованого підходу та його відповідність сучасним потребам держави, освіти і бізнесу. Планується розширення мережі партнерських об’єктів критичної інфраструктури на яких будуть задіяні студентські кібербригади, удосконалення програм підготовки студентів з урахуванням новітніх кіберзагроз, інтеграцію результатів роботи кібербригад у національні платформи кіберзахисту, а також поступове впровадження моделі дуальної освіти для поглибленої професійної підготовки здобувачів вищої освіти у сфері кібербезпеки.
Авторське право (c) 2025 Ігор Пугач, Вадим Кальченко , Володимир Любчак, Віктор Ободяк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КОНТЕКСТНО ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД ОРГАНІЗАЦІЇ МЕРЕЖЕВИХ ПОЛІТИК БЕЗПЕКИ В АРХІТЕКТУРІ НУЛЬОВОЇ ДОВІРИ
Актуальність залучення нових підходів та практик організації та контролю доступу в мережевих інфраструктурах обґрунтовується зростанням прірви між вимогами сучасних безпекових стандартів та можливостями засобів організації мережевої безпеки які працюють на 3-4 рівнях OSI моделі. У роботі аналізуються рекомендовані сучасними безпековими вимогами та галузевими практиками принципи побудови моделей безпеки в інформаційних інфраструктурах та досліджуються їхні шляхи реалізації з використанням доступних на ринку засобів та заходів контролю мережевого доступу. Методологічну основу запропонованого підходу становить поєднання принципів нульової довіри описаних в спеціальній публікації NIST 800-207, інструментів доступних в портфоліо виробників сучасних міжмережевих екранів нового покоління та авторських методологій і практик поєднання безпекових систем різного призначення для формування та насичення контекстом мережевого доступу політик безпеки файрволів. Запропонований підхід дозволяє забезпечити відповідність принципам нульової довіри та підтримувати операційну якість і високу продуктивність роботи мережевої інфраструктури не виходячи за межі допустимої собівартості обслуговування та володіння інфраструктурних ресурсів. Визначені ключові елементи та підходи організації безпекової інфраструктури, необхідні для досягнення поставлених цілей. Наукова новизна запропонованого підходу полягає в зміні парадигми контролю мережевого доступу від моделі контролю адреси вузла корпоративної мережі до моделі контролю доступу користувача та перевірки відповідності безпекового стану пристрою з якого здійснюється запит. Запропоновані контекстні атрибути для політик безпеки та оптимальні методи організації рівнів доступу вузла в конфігурації міжмережевих екранів. Практика збору та насичення мережевим контекстом точок забезпечення дотримання політик безпеки надає гнучкість та технічну можливість які необхідні для дотримання принципів нульової довіри при побудові безпекової моделі корпоративної інфраструктури. Недоліками методу є складність операційної підтримки, підвищена вартість, а також залежність від інших систем що може впливати на продуктивність мережевої інфраструктуру та розширювати ландшафт компрометації самого безпекового комплексу.
Авторське право (c) 2025 Роман Сиротинський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЕКСПЕРИМЕНТИ ТА ПРАКТИЧНІ РІШЕННЯ ПОБУДОВИ ТЕСТОВОГО СЕРЕДОВИЩА ДЛЯ ПЕРЕВІРКИ РІВНЯ БЕЗПЕКИ НА РІВНІ ДОДАТКІВ
У статті розглянуто експериментальні підходи та практичні рішення до побудови тестового середовища для перевірки рівня безпеки на рівні додатків. Метою дослідження є створення ізольованої лабораторної інфраструктури, що імітує структуру корпоративної мережі з DMZ-зоною, внутрішнім сегментом та середовищем атак, для об’єктивної оцінки ефективності сучасних засобів захисту. Тестове середовище реалізовано на базі віртуалізації VMware Workstation Pro з інтеграцією таких інструментів, як Burp Suite Pro, AppScan, ZAP Proxy, Acunetix, Splunk, Wazuh, LogRhythm. Проведено серію експериментів, що включали імітацію типових атак на рівні додатків (SQL-ін’єкція, XSS, CSRF, brute force, мережеве сканування), збір та аналіз логів подій. Результати експериментів показали, що Burp Suite Pro та Splunk мають найвищу комплексну ефективність, тоді як Wazuh і ZAP Proxy забезпечують прийнятну якість при мінімальних витратах ресурсів. Встановлено, що поєднання засобів сканування, моніторингу та реагування в межах багаторівневої моделі безпеки значно підвищує стійкість системи до атак. На основі отриманих даних розроблено практичні рекомендації щодо впровадження комбінованих стратегій захисту на рівні додатків, заснованих на принципах Zero Trust Architecture та DevSecOps. Запропонована модель забезпечує баланс між безпекою й продуктивністю та може бути використана для побудови ефективних систем моніторингу, тестування вразливостей і навчання фахівців з кібербезпеки. Розроблене середовище може бути адаптоване для тестування нових інструментів захисту та моделювання складних сценаріїв атак. Подальші дослідження передбачають удосконалення системи автоматизованого аналізу результатів тестування та розширення функціональності середовища.
Авторське право (c) 2025 Admin Skladannyi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ
У статті проведено комплексне дослідження сучасних інструментів штучного інтелекту (ШІ), призначених для інтелектуального аналізу даних (Data Mining), їх обчислювальних можливостей та сфер практичного застосування. Розглянуто ключові алгоритми аналізу даних, зокрема методи машинного навчання, глибинного навчання, кластеризації, класифікації, регресійного моделювання та нейронних мереж. Особливу увагу приділено інструментам Scikit-learn, TensorFlow, RapidMiner, Google AutoML, Power BI та іншим платформам та фреймворкам, що забезпечують автоматизацію процесів обробки, аналізу та візуалізації великих об’ємів даних. У роботі здійснено порівняльний аналіз переваг і недоліків найпоширеніших інструментів ШІ з точки зору точності моделей, обчислювальної ефективності, простоти інтеграції, масштабованості, підтримки AutoML та можливостей роботи з неструктурованими даними. Наведено приклади застосування інструментів ШІ у промисловості, економіці, медицині, фінансовому секторі та інших сферах діяльності людини. Враховано тенденції розвитку інтелектуального аналізу даних з огляду на зростання ролі хмарних платформ, автоматизованих систем створення моделей, мультимодальних моделей ШІ та інтеграції з корпоративними аналітичними системами. Результати дослідження дозволяють визначити найбільш оптимальні підходи та інструменти для вирішення прикладних завдань Data Mining, забезпечуючи вибір технологій відповідно до вимог точності, продуктивності та відкритості. Отримані висновки можуть бути використані в наукових дослідженнях, бізнес-аналітиці, цифровій трансформації підприємств та проектуванні інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень.
Авторське право (c) 2025 Ірина Лисенко , Роман Минайленко , Сергій Смірнов , Костянтин Буравченко , Наталія Якименко , Олексій Смірнов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПАРАЛЕЛЬНА ОБРОБКА ДАНИХ У РОЗШИРЮВАНИХ ХЕШ-СТРУКТУРАХ ТА ОЦІНКА ЇХ ПРОДУКТИВНОСТІ
У статті новий алгоритм конкурентного доступу до розширюваного хешування з обережним очікуванням (Extendible Hashing with Cautious Waiting, EHCW), який поєднує механізми двофазного блокування та оптимістичної верифікації для зниження накладних витрат при високому навантаженні. Запропонований підхід дозволяє забезпечити збереження узгодженості даних при паралельному доступі до динамічних хеш-структур без потреби у повному блокуванні, що вирішує проблему ефективного синхронізованого доступу при високому паралелізмі. Алгоритм забезпечує адаптивну реконфігурацію структури директорії, що підвищує масштабованість та продуктивність у умовах змінного навантаження. Для оцінки ефективності реалізовано імітаційну модель функціонування системи в середовищі з обмеженими обчислювальними ресурсами (одноядерний процесор і диск) та використанням буферного пулу сторінок пам’яті для моделювання операцій розщеплення сторінок і динамічної перебудови директорії. Розроблена симуляційна модель показала, що запропонований алгоритм перевищує традиційні статичні схеми хешування за метриками пропускної здатності та частоти блокувань, що робить його перспективним для використання в оперативних базах даних, хмарних обчислювальних середовищах та розподілених інформаційних системах, де критично важливо забезпечити високу продуктивність і збереження цілісності даних при високих рівнях транзакційного навантаження. Задача високопродуктивної обробки даних з динамічними хеш-структурами є важливою для масштабованих систем, зокрема для баз даних і хмарних обчислень, де забезпечення швидкого паралельного доступу до даних.
Авторське право (c) 2025 Юлія Костюк, Павло Складанний, Світлана Рзаєва, Наталія Мазур https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КОМПЛЕКСНЕ КРИПТОГРАФІЧНЕ ОЦІНЮВАННЯ ГІБРИДНОГО ГЕНЕРАТОРА ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ НА ОСНОВІ АУДІОЕНТРОПІЇ ТА НЕЛІНІЙНИХ БУЛЕВИХ ФУНКЦІЙ
У статті представлено результати комплексного криптографічного оцінювання гібридного генератора псевдовипадкових послідовностей (ГПВП), що поєднує аудіоентропію як джерело початкової випадковості, множинні генератори Джиффі та динамічно обрані нелінійні булеві функції в алгебраїчній нормальній формі (АНФ). Ключовою особливістю архітектури є використання стохастично синтезованих АНФ-функцій з гарантованою нелінійністю, що забезпечує унікальність комбінуючої функції при кожному запуску системи. Проведено багаторівневе статистичне тестування згенерованих послідовностей із використанням трьох незалежних тестових пакетів: NIST SP 800-22, Diehard та TestU01 SmallCrush. Досліджено сім конфігурацій генератора (від 6 до 9 базових генераторів) з різними рівнями нелінійності АНФ-функцій (24-224). Результати NIST тестування показали успішне проходження всіх 15 базових тестів для кожної конфігурації зі середнім у діапазоні 0.341-0.531. Diehard тести підтвердили відмінну якість всіх 22 статистичних перевірок без критичних відхилень. TestU01 SmallCrush засвідчив проходження всіх 15 тестів із мінімальними не нижче 0.0056. Криптографічний аналіз послідовностей виявив оптимальні показники: лінійна складність , ентропія Шеннона , автокореляція , відсутність періодичності. Аналіз АНФ-функцій методом диференційних таблиць розподілу (DDT) показав максимальну диференційну ймовірність у діапазоні 0.59-0.66, що є типовим для пошукових функцій. Встановлено, що всі досліджені конфігурації відповідають вимогам до криптографічно стійких генераторів і можуть застосовуватися у системах інформаційної безпеки. Оптимальною визнано конфігурацію з 7 генераторами та нелінійністю АНФ , яка забезпечує найкращий баланс між швидкодією (0.01 с) та криптографічною стійкістю. Отримані результати підтверджують, що запропонований гібридний підхід є ефективним і придатним для практичного використання в широкому спектрі криптографічних застосувань у системах кібербезпеки.
Авторське право (c) 2025 Михайло Кіх, Олена Нємкова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ІНТЕГРАЦІЇ ПОЛІТИК ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ, СТАНДАРТІВ ТА ПРОТОКОЛІВ У ПРОЦЕС ПОБУДОВИ КОМПЛЕКСНОЇ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ В ОРГАНІЗАЦІЇ
У статті розглянуто проблему розриву між задекларованими політиками інформаційної безпеки, вимогами стандартів та протоколів, а також фактичним функціонуванням інформаційної інфраструктури в організаціях. На практиці елементи КСЗІ часто створюються формально, без врахування реальних ризиків, характеристик мережевих протоколів та відповідності міжнародним і національним стандартам безпеки. У результаті політики інформаційної безпеки не узгоджуються з параметрами технічних засобів, що призводить до фрагментації системи захисту та зниження її загальної ефективності. Додатковою проблемою є використання застарілих або небезпечних протоколів, які продовжують функціонувати через відсутність системного контролю відповідності вимогам стандартів. Запропоновано метод інтеграції політик інформаційної безпеки, вимог стандартів (ISO/IEC 27001:2022, NIST SP 800-53, НД ТЗІ України) та наборів безпечних протоколів (TLS 1.3, SSHv2, DNSSEC, IPSec) у процес побудови комплексної системи захисту інформації. Метод складається з чотирьох етапів: аналіз активів і протоколів, формування та формалізація політик безпеки, встановлення відповідності стандартам та побудова інтегрованої архітектури КСЗІ на основі отриманих результатів. Для кількісної оцінки узгодженості елементів КСЗІ розроблено алгоритм оцінювання відповідності (compliance scoring), який дозволяє об’єктивно визначати рівень відповідності інформаційної інфраструктури вимогам нормативних документів і політик. Експериментальна перевірка методу у тестовому середовищі показала збільшення відповідності стандартам із 52 % до 92 %, усунення застарілих або небезпечних протоколів (FTP, SMB1, HTTP), а також підвищення ефективності формування параметрів КСЗІ завдяки автоматизованій прив’язці політик до технічних механізмів безпеки. Отримані результати підтверджують доцільність використання методу під час побудови та модернізації КСЗІ організацій різних типів. Метою роботи є розроблення методу інтеграції політик інформаційної безпеки, стандартів та протоколів у процес формування комплексної системи захисту інформації в організації.
Авторське право (c) 2025 Валерія Балацька, Андрій Івануса, Уляна Пановик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КОМПЛЕКСНІ ПІДХОДИ ДО ЗАХИСТУ СУЧАСНИХ КОРПОРАТИВНИХ МЕРЕЖ
У статті представлено комплексне дослідження та обґрунтування стратегії ешелонованого захисту "Defense in Depth" як фундаментального підходу до забезпечення кібербезпеки сучасних корпоративних мереж. В основі цієї стратегії лежить припущення, що жоден окремий компонент захисту не є абсолютним, враховуючи потенційні вразливості, можливість обходу політик та непередбачуваний людський фактор. Дослідження детально аналізує ключові переваги ешелонованого захисту. Використовуючи статистичні дані, ща наведені у звітах IBM, Verizon та ін, було доведено, що ешелонований захист забезпечує надмірність, де відмова одного компонента компенсується іншими, створюючи мультиплікативний ефект блокування Такий підхід значно підвищує складність та вартість атаки для зловмисників на 40-60% порівняно з однорівневими системами. Запропонована в статті модель структурує захист на трьох взаємопов’язаних рівнях: технологічному, адміністративному та людському. Технологічний рівень розглядається як інструментальний фундамент, що включає три зони: захист периметра та мережі, захист кінцевих точок, та захист даних. Адміністративний рівень визначає організаційну та нормативну основу. Він включає політики безпеки, управління ідентифікацією та доступом з принципом найменших привілеїв та багатофакторною автентифікацією, а також моніторинг та аудит. Людський рівень аналізує людський фактор, який є причиною 74% витоків даних. У статті доводиться, що за системного підходу цей вразливий елемент перетворюється на ефективний "людський файрвол. Все це дозволяє зробити висновок, що лише комплексне поєднання технологічних, адміністративних та людських заходів в рамках єдиної стратегії "Defense in Depth" здатне забезпечити стійкий та економічно обґрунтований захист корпоративних мереж в умовах сучасних кіберзагроз.
Авторське право (c) 2025 Володимир Адаменко, Дмитро Козлов, Сергій Коротков, Владислав Миколаєнко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СУЧАСНІ ВИКЛИКИ КІБЕРЗЛОЧИННОСТІ ТА РОЛЬ НАЦІОНАЛЬНОЇ ПОЛІЦІЇ УКРАЇНИ У ЇХ ПОДОЛАННІ
Розглянуто сучасні виклики кіберзлочинності в умовах цифровізації та воєнного стану в Україні. Окреслено основні загрози: фішинг, соціальна інженерія, атаки на критичну інфраструктуру, deepfake-технології. Проаналізовано роль Національної поліції України у протидії кіберзагрозам, зокрема діяльність кіберпідрозділів, впровадження технологій OSINT, цифрових платформ, інформаційних кампаній. Визначено основні проблеми: кадровий дефіцит, технічна застарілість, відсутність уніфікованих методик. У фіналі запропоновано шляхи удосконалення системи кібербезпеки. Розглянуто додаткові виклики, з якими доводиться зустрічатися правоохоронцям, та які сучасні методи використовують кіберзлочинці.
Авторське право (c) 2025 Богдан Макаліш, Олександр Мойко, Василь Лучик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ГІБРИДНІ СТРАТЕГІЇ КІБЕРБЕЗПЕКИ ДЛЯ ВЕБ-ДОДАТКІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Веб-додатки лежать в основі більшості цифрових сервісів та залишаються головними цілями для SQLi, XSS, CSRF, IDOR, SSRF та DDoS атак. Масштабування, впровадження хмарних технологій та архітектури, орієнтовані на API, посилюють ризик, тоді як штучний інтелект пропонує нові можливості виявлення та реагування. У статті розглядається відтворювана структура безпеки, яка б зіставляла 10 найкращих ризиків OWASP з протокольно-залежними засобами контролю та додатковими сигналами штучного інтелекту, уточнюючи, де штучний інтелект додає найбільшу цінність без надмірних операційних витрат. У дослідженні проводиться структурований огляд рекомендацій OWASP, галузевих звітів та академічних робіт (включаючи вбудовування HTTP-запитів, онлайн-виявлення аномалій та графові нейронні мережі); та визначаються критерії порівняння, які підкреслюють охоплення атак, точність-повторність для незбалансованих даних, рівень хибнопозитивних результатів, затримку виявлення, що ілюструється реальними прикладами «базових засобів контролю + моніторингу штучного інтелекту». Робота надає зіставлення поширених веб-загроз з базовими елементами захисту (валідація, CSP, параметризовані запити, MFA, SameSite та короткоживучі токени, WAF, TLS/HSTS, обмеження виходу) та використання ШІ (вбудовування HTTP, функції сеансу/поведінки, моделі послідовності журналів); ​​вона рекомендує метрики точного відкликання та потокової передачі, такі як NAB, для ранніх правильних сповіщень. Заявлені операційні переваги включають менше захоплень облікових записів, приблизно на 60% менше хибних спрацьовувань, приблизно на 40% швидше розслідування та запобігання масштабному витоку даних, коли ШІ доповнює встановлені засоби керування. ШІ посилює, але не замінює, базові засоби pf[bcne. Рекомендується гібридна стратегія: підтримувати сильну базову лінію захисту, інтегрувати високоякісні сигнали ШІ через SIEM/SOAR та інвестувати в MLOps, інтерпретованість, навчання зі збереженням конфіденційності. Подальша робота повинна зосередитися на веб-специфічних тестах та ретельних, відтворюваних оцінках, щоб скоротити розрив між дослідженнями та практичним застосуванням. Ключові слова: веб-безпека, OWASP Top-10, штучний інтелект/машинне навчання, виявлення аномалій, класифікація атак, WAF, SIEM/SOAR, вбудовування HTTP, графові нейронні мережі.
Авторське право (c) 2025 Костянтин Савчук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОЦІНЮВАННЯ ФАКТОРІВ СТІЙКОСТІ СИСТЕМ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ МЕТОДАМИ РЕГРЕСІЙНОГО АНАЛІЗУ
У статті досліджуються методи регресійного аналізу як ефективний інструмент оцінювання факторів, що визначають стійкість систем інформаційної безпеки. Зокрема, показано, що застосування моделей множинної регресії дозволяє кількісно визначати вплив різноманітних технічних, організаційних та поведінкових чинників на рівень захищеності цифрових систем, прогнозувати ймовірність виникнення кіберзагроз, оцінювати ефективність заходів протидії та оптимізувати розподіл ресурсів захисту. Особлива увага приділена застосуванню методу найменших квадратів (МНК) для оцінювання параметрів регресійних моделей, а також вимогам, що забезпечують коректність отриманих результатів, зокрема незалежності факторних змінних, відсутності мультиколінеарності, гомоскедастичності та некорельованості залишків. У статті детально розглянуто діагностику основних статистичних порушень: мультиколінеарності, гетероскедастичності та автокореляції залишків та методи їх усунення, включаючи трансформацію змінних, введення допоміжних факторів або використання альтернативних підходів оцінювання, таких як узагальнений метод найменших квадратів (УМНК), метод головних компонент (PCA). Показано, що систематичне виявлення і корекція цих порушень є критично важливими для підвищення точності прогнозів і надійності висновків у сфері кібербезпеки, оскільки помилкові оцінки можуть призвести до недооцінки ризиків або неправильного визначення пріоритетів при управлінні загрозами. Робота демонструє, що статистично обґрунтоване застосування моделей регресійного аналізу створює міцну аналітичну основу для побудови інтелектуальних систем підтримки рішень у сфері інформаційної безпеки, підвищує ефективність моніторингу та сприяє формуванню стратегічних підходів до управління кіберризиками. Отримані результати можуть бути використані як у наукових дослідженнях, що спрямовані на вдосконалення методології оцінювання кіберризиків, так і при практичному формуванні систем моніторингу та захисту інформаційних ресурсів, забезпечуючи підвищення рівня стійкості цифрової інфраструктури та ефективності заходів кіберзахисту.
Авторське право (c) 2025 Оксана Глушак, Світлана Семеняка, Надія Зінченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПОКРОКОВИЙ ПІДХІД ДО ІМПЛЕМЕНТАЦІЇ ZERO TRUST У ГІБРИДНИХ АРХІТЕКТУРАХ КОРПОРАТИВНОЇ БЕЗПЕКИ
У статті досліджуються можливості імплементації моделі Zero Trust (ZT) у організаціях з системою безпеки на основі периметру (Perimeter-Based). Описано зміни, які відбулись у останні роки та вплинули на системи корпоративної безпеки організацій. Обґрунтовані причини втрати актуальності моделі Perimeter-Based та її основні недоліки. Описано, чому організації все частіше обирають архітектуру Zero Trust для своїх систем інформаційної безпеки та які проблеми моделі Perimeter-Based вона вирішує. Наведено проблеми, з якими зазвичай стикаються організації у процесі імплементації моделі Zero Trust. Надано короткі відомості про модель нульової довіри. В тому числі описано її принципи, думки дослідників щодо неї та її впровадження. Досліджено особливості імплементації ZT у наявні системи безпеки організацій. Встановлено, що ефективна імплементація ZT потребує комплексного підходу, який складається з кількох кроків. Першими з них визначено аудит поточного стану інформаційної безпеки організації та оцінку ризиків, пов’язаних з активами організації. Ці заходи є підготовчими та мають за мету визначити область впровадження та пріоритетні потреби організації у Zero Trust. Наступним кроком визначено процес формування та реалізації політик безпеки. Основною частиною процесу імплементації встановлено безпосереднє впровадження функціоналів, які реалізують принципи Zero Trust. Він розпочинається із визначення плану імплементації, а саме того, які засоби захисту будуть впроваджені до конкретних компонентів системи та у якому порядку. Для оцінки ступеню повноцінності Zero Trust, було наведено приклад “моделі зрілості”. Також було наведено функціонал, впровадження якого реалізує принципи нульової довіри, та взаємозв’язок між ним. В тому числі, описано проведення мікросегментації мережі, впровадження технологій MFA та систем IAM (Identity and Access Management), використання систем UEM та UDR для контролю пристроїв, а також SIEM для виявлення загроз та SOAR для автоматизації та координації системи. Як підсумок процесу імплементації обґрунтовано потреби у постійному перегляді та покращенні системи безпеки. Також розглянуто практичні приклади імплементації ZT, які доводять ефективність та актуальність переходу на Zero Trust. Результати дослідження мають практичне значення для демонстрації можливостей і переваг переходу на архітектуру безпеки Zero Trust, отримання розуміння складнощів, які виникають у процесі її імплементації, та визначення ефективного та фінансово доцільного способу здійснення даного процесу.
Авторське право (c) 2025 Остап Городицький, Іван Опірський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗМЕЖУВАННЯ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМУНІКАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ МЕРЕЖІ ТА ЕЛЕКТРОННОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ В УМОВАХ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ ОРГАНІЗАЦІЙ
У сучасних умовах цифрової трансформації організацій зростає складність та взаємозалежність між електронними комунікаційними мережами (ЕКМ) і електронними інформаційними системами (ЕІС), що підвищує ризики кібератак та порушення конфіденційності, цілісності й доступності даних. Недостатнє розмежування між цими двома рівнями IT-інфраструктури створює умови для розповсюдження загроз у межах єдиного інформаційного простору, зокрема під час атак типу lateral movement aбо privilege escalation. У статті запропоновано методологію багаторівневого розмежування ЕКМ та ЕІС як ключового напряму підвищення кіберстійкості організацій. Модель базується на принципах мережевої сегментації, ізоляції інформаційних доменів, контролю доступу на основі ролей RBAC та концепції нульової довіри - Zero Trust Architecture. Проведено аналітичне моделювання впливу сегментації на показники безпеки, ймовірність компрометації критичних вузлів, середній час до інциденту та площу атаки. Результати симуляції показали, що впровадження моделі розмежування дозволяє зменшити кількість скомпрометованих вузлів на 25-30%, знизити ймовірність компрометації критичних зон на понад 20% та збільшити середній час до компрометації майже на 50%. Розроблена методика може бути використана як основа для формування політик інформаційної безпеки в державних і корпоративних структурах, а також для побудови інтегрованих систем захисту на основі принципів гнучкої сегментації та управління довірою.
Авторське право (c) 2025 Олег Гарасимчук, Юрій Касаткін https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ВЕБ-РОЗРОБКИ ТА ТЕСТУВАННЯ ТОКЕНІЗАЦІЇ ДАНИХ ТА ОБ’ЄКТІВ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ДОВІРЧИХ СОЦІАЛЬНИХ СЕРВІСІВ У РОЗПОДІЛЕНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ
У статті проведено комплексне дослідження методів та інструментів веб-розробки для реалізації токенізації даних та об’єктів у середовищі Web 3.0 з акцентом на бекенд-рівень. Проаналізовано сучасні стандарти смарт-контрактів ERC-20, ERC-721/1155, ERC-1400/3643, SPL, FA2, Cadence, підходи до зберігання метаданих on-chain, IPFS, Arweave, індексаційні механізми The Graph та архітектури масштабування L1/L2, zk-rollup-рішення, альтернативні L1. Сформовано класифікацію типів токенів за призначенням і методів їх реалізації, а також класифікацію веб-інструментів за функціональними рівнями, що дозволило виявити особливості та відмінності у вимогах до продуктивності, інтероперабельності, комплаєнсу та інформаційної безпеки. Порівняльний аналіз показав, що реалізації на основі EVM-стандартів є найбільш усталеними та оптимальними для утилітарних токенів, тоді як NFT-системи мають підвищені вимоги до безпечного позаланцюгового зберігання, а security- та RWA-токени забезпечують регульованість і контроль доступу за рахунок зниження ступеня децентралізації. Показано на основі огляду проектів, що технології другого рівня, зокрема Polygon zkEVM та Immutable X, забезпечують зменшення витрат газу та підвищення пропускної здатності транзакцій у порівнянні з базовими мережами. Також у роботі запропоновано уніфіковану формальну методику тестування процесів токенізації, яка охоплює перевірку коректності операцій, інваріантів стану, політик доступу, криптографічних гарантій та ефективності виконання транзакцій. Методика інтегрує формальні моделі поведінки токенів із критеріями gas-ефективності реалізації та дозволяє здійснювати комплексне оцінювання надійності токенізаційних систем незалежно від стандарту або технологічного стеку. Результати роботи можуть бути використані для проєктування бекенд-архітектур Web 3.0, розроблення довірчих соціальних сервісів у розподілених комп’ютерних мережах, а також для створення методологічної основи автоматизованого тестування токенів у мультичейн-екосистемах.
Авторське право (c) 2025 Володимир Міхав, Єлизавета Мелешко, Микола Якименко, Віктор Босько, Ірина Лисенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АНАЛІЗ ДИНАМІКИ КРИПТОВАЛЮТ НА ОСНОВІ ГРАФІКІВ ЯПОНСЬКИХ СВІЧОК
В даній статті розглянуто основні методи, які широко застосовуються для аналізу динаміки криптовалют. У сучасному світі криптовалюти стали вагомою частиною фінансової системи. Вони забезпечують децентралізований обіг цифрових активів, на основі технології блокчейн, що не контролюються жодною центральною установою. Стрімке зростання популярності біткоїна, ефіріуму та інших криптовалют (альткоїнів) створило потребу у надійних методах аналізу їхньої вартості, дослідження їх динаміки та закономірностей цінових коливань. Через високу нестабільність ринку криптовалют традиційні методи оцінювання не завжди ефективні, тому на перший план виходить технічний аналіз. Одним з найзручніших і наочних інструментів для аналізу цінових коливань є графіки японських свічок, які широко використовуються у фінансовій аналітиці. Вони дозволяють відстежувати зміну ціни у часі, виявляти тенденції, ринкові настрої та сигнали для купівлі або продажу активів. Кожна японська свічка відображає поведінку покупців і продавців протягом певного проміжку часу, що дозволяє трейдерам визначати моменти входу та виходу з ринку. Свічкові моделі дають змогу прогнозувати можливі розвороти тренду або його продовження. Завдяки поєднанню технічного аналізу з візуальним відображенням ринкових процесів трейдер може швидше реагувати на зміну ціни. Таким чином, японські свічки виступають не лише засобом графічного зображення руху ціни, а й потужним інструментом для прийняття рішень у мінливих умовах ринку криптовалют. Графіки в торгівлі криптовалютами слугують основним інструментом ринкових процесів. Вони відображають історію змін ціни, обсяги торгів, підтримку та опір, дозволяючи оцінити загальний напрямок руху активу. Зокрема, графіки допомагають ідентифікувати фази тренду та можливі точки розвороту; визначити реальну вартість криптовалюти та її потенціал для зростання і падіння.
Авторське право (c) 2025 Артур Дехтярук, Оксана Міскевич https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СТРАТЕГІЯ ЗАХИСТУ ПЕРСОНАЛЬНИХ ДАНИХ У СИСТЕМАХ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Масивні обсяги персональних даних живлять сучасні конвеєри машинного навчання, але саме це «паливо» водночас створює ризики для приватності. У цьому дослідженні зібрано й переосмислено розрізнені емпіричні дані щодо методів збереження конфіденційності – диференційної приватності, федеративної оптимізації, захищеної агрегації, приватного трансферного навчання та повністю гомоморфного шифрування – і перетворено їх на практичну стратегію, якою фахівці можуть користуватися без здогадок. Замість того щоб збирати нові набори даних, ми переглядаємо дванадцять рецензованих експериментів 2021–2025 років, повторно аналізуємо їхні метрики та зіставляємо результати з регуляторними порогами, встановленими GDPR і проєктом Акта ЄС про штучний інтелект. Метааналіз показує, що за збереження «бюджету приватності» на рівні двох або нижче втрати macro-F1 залишаються меншими ніж три відсоткові пункти для задач комп’ютерного зору, мовлення та клінічних застосунків. Водночас енергетичні витрати зростають у медіанному вираженні приблизно у 2,1 раза. Показово, що розпізнавання голосових команд за DP-SGD стало стабільнішим, імовірно завдяки зменшенню перенавчання. На основі цих спостережень ми пропонуємо багаторівневу матрицю прийняття рішень: дані з високою чутливістю потребують DP-SGD з адаптивним обрізанням норм градієнтів; географічно фрагментовані вибірки виграють від федеративного навчання в поєднанні з пороговою агрегацією; розгортання в недовірених хмарних середовищах вимагає легковагової гомоморфної інференції; якщо ж жодна з наведених опцій не підходить, приватне трансферне навчання на анонімізованих вбудовуваннях залишається надійним резервним варіантом. Для перевірки матриці було змодельовано три синтетичні, але наближені до реальності сценарії – сортування пацієнтів у відділеннях інтенсивної терапії, автоматизацію «розумного дому» та прогнозування лояльності в роздрібній торгівлі, – які демонструють, як змінюються компроміси за різних обмежень щодо затримки, пропускної здатності та юридичних ризиків. Запропонована концепція, названа «еластичністю приватності», дає змогу кількісно оцінювати, наскільки можна змінювати якість моделі, не порушуючи прав окремих осіб, і формує практичні орієнтири для інженерів і фахівців із комплаєнсу. Поєднуючи емпіричні дані з етичними та правовими вимогами, стаття виходить за межі звичайного огляду. Вона пропонує цілісну теоретичну рамку та зручний у використанні інструмент. Стверджується, що захист приватності вже не є «накладною» опцією: сьогодні це розгалужене дерево рішень, яким можна цілеспрямовано користуватися, оцінювати й – за належної обережності – частково автоматизувати.
Авторське право (c) 2025 Марія Позднякова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА АГЕНТА ДЛЯ АНАЛІЗУ СПОВІЩЕНЬ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ З ВИКОРИСТАННЯМ ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ N8N ТА ELASTIC SECURITY
У даній статті розглядається питання підвищення ефективності реагування на інциденти у центрах операцій безпеки шляхом впровадження автоматизованої системи аналізу подій, що поєднує платформу оркестрації робочих процесів n8n та великі мовні моделі. Застосування такого підходу враховує актуальні виклики кібербезпеки, зокрема безперервне зростання обсягу сповіщень, ускладнення інфраструктурних середовищ, обмеженість людських ресурсів та зниження ефективності ручного аналізу подій. Запропонована архітектура включає SIEM-систему Elastic Security як основне джерело подій, платформу n8n як оркестратор, LLM-агентів для природномовної інтерпретації інцидентів, а також зовнішні сервіси збагачення даних (AbuseIPDB, VirusTotal). Ключові функції системи охоплюють автоматизоване отримання, нормалізацію та збагачення подій безпеки, визначення рівня ризику, класифікацію інцидентів, формування коротких аналітичних звітів у форматі 5W (Who, What, When, Where, Why) та генерацію релевантних рекомендацій для реагування. Для оцінювання працездатності розробленого підходу проведено комплексне експериментальне дослідження, що включало моделювання реальних сценаріїв SOC, генерування типових інцидентів, виконання автоматизованого конвеєра аналізу та порівняння результатів із роботою аналітиків першого рівня підтримки. Окрему увагу приділено оцінюванню стабільності роботи LLM-агента за умов зміни формату подій, різноманітності джерел системних журналів та варіативності якості вхідних даних. Додатково досліджено поведінку системи у випадках неоднозначних або частково відсутніх атрибутів інцидентів, а також протестовано механізми компенсації впливу неповних або шумових даних. Результати аналізу засвідчили, що інтегрований підхід дозволяє автоматизувати значну частину рутинних операцій, забезпечує високу повторюваність прийнятих рішень, усуває суб’єктивність, притаманну ручному аналізу, та сприяє формуванню уніфікованих вердиктів. Окремо оцінено якість формування аналітичних висновків, відповідність опису події її реальному контексту, здатність LLM-класифікатора визначати ключові сутності, причини події та початкові рекомендації щодо дій реагування. Також перевірено сумісність системи з операційною інфраструктурою SOC та її здатність до масштабування за умов зростання кількості подій без зниження продуктивності. Отримані результати підтверджують, що запропонована система підвищує швидкість і якість реагування на інциденти, створює основу для переходу від реактивної до проактивної моделі SOC та зменшує когнітивне навантаження на аналітиків. Завдяки модульності оркестратора n8n і гнучкості LLM-агентів система може адаптуватися до нових типів загроз, розширювати функціонал без значних витрат та інтегруватися з широким спектром корпоративних сервісів. Таким чином, розроблене рішення формує технологічне підґрунтя для подальшого впровадження інтелектуальної автоматизації в інцидент-менеджмент і підтримує розвиток SOC наступного покоління.
Авторське право (c) 2025 Олександр Волотовський, Роман Банах, Андріян Піскозуб https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ГІБРИДНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ОБЛІКОВИМИ ДАНИМИ НА ОСНОВІ ПОЄДНАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ DID, IPFS, BLOCKCHAIN
У цій роботі розглядаються концепції децентралізованих ідентифікаторів та пов’язаних з ними облікових даних, система керування такими даними та відмінності між традиційними та децентралізованими ідентифікаторами. Окрім цього розглянуто переваги та недоліки децентралізованих ідентифікаторів, які уже існують та проведено пошук вирішення викликів, які стоять перед такими ідентифікаторами. До викликів, які стоять перед децентралізованими ідентичностями віднесено проблему керування ключами, складність впровадження, регуляторну невизначеність, вартість операційної підтримки і зручність користування. Для вирішення цих проблем при запропонували концепцію системи із використанням гібридного підходу, який характеризується використанням поєднанням клієнт-серверної архітектури із збереження облікових даних у IPFS та відбитків у блокчейн, незмінність якого має убезпечити від використання підроблених облікових даних. Також порівняли способи прив’язування даних IPFS до сталого ідентифікатора, який може вказувати на різні дані: IPNS, DNSLink, ENS. На основі цього розробили ENS-IPFS модель децентралізованого ідентифікатора, та продемонстрували шлях інтеграції такої децентралізованої моделі в гібридну систему керування обліковими даними. Під час розробки системи ми також розробили математично-логічний апарат, який дозволяє визначити приналежність облікових даних до множини надійних, та описали функцію автентифікації користувача через застосування відбитку його облікових даних та вирішення криптографічного завдання для доказу того, що він володіє приватним ключем, на основі якого було сформовано публічний ключ, який у поєднанні із ідентифікатором даних формує відбиток, який перевіряється на відповідність тому, що є збереженим у блокчейн. Результати проведеного дослідження дозволили підтвердити гіпотезу про можливість застосування гібридних технологій у контексті використання децентралізованих технологій та керування обліковими даними. Окрім цього отримані дані дозволили сформувати шляхи для подальших досліджень і сформувати висновок про можливість застосування підходу як такого, що має перспективи для застосування паралельні із централізованими та децентралізованими системами, а також може відігравати проміжну ланку в переході від централізованої до децентралізованої моделі.
Авторське право (c) 2025 Василь Побережник, Тарас Наконечний https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ ТА СИМВОЛІВ У ЗАДАЧАХ КІБЕРБЕЗПЕКИ
У цій роботі представлено розробку та дослідження системи оптичного розпізнавання тексту (OCR) для низькоякісних зображень із застосуванням методів машинного навчання. Для виконання завдання було створено два набори зображень у відтінках сірого: перший містив окремі символи англійського алфавіту та цифри (4 960 зображень розміром 250×50 пікселів), а другий – фрагменти осмисленого тексту з книги «Голодні ігри» (4 010 зображень розміром 680×50 пікселів). Щоб підвищити стійкість моделі, зображення було спеціально спотворено за допомогою розмиття та цифрового шуму. OCR-модель була побудована на основі поєднання згорткових нейронних мереж (CNN) і рекурентних мереж (RNN) із шаром Connectionist Temporal Classification (CTC) для корекції послідовностей. Навчання проводилося протягом 70–80 епох із розподілом даних 9:1 для навчання та валідації. Було проведено порівняльний аналіз між розробленою системою та Tesseract OCR. Експериментальні результати показали, що запропонована модель забезпечує кращу точність розпізнавання на низькоякісних зображеннях, особливо тих, що містять цифровий шум, тоді як Tesseract OCR значно втрачає точність у таких умовах. Отримані результати підтверджують ефективність гібридних архітектур нейронних мереж для розпізнавання спотвореного тексту. У подальшій роботі планується зосередитися на розпізнаванні багаторядкового осмисленого тексту та підвищенні стійкості моделі до різних типів візуальних спотворень.
Авторське право (c) 2025 Наталія Чернящук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ТА ЗАСОБІВ ПІДВИЩЕННЯ БЕЗПЕКИ ПРОТОКОЛУ GIT LFS
У сучасних умовах стрімкого розвитку практик DevOps та MLOps система контролю версій Git стала стандартом індустрії, охоплюючи понад 90% ринку розробки. Зростання обсягів використання технологій машинного навчання та необхідність версіонування великих бінарних об'єктів (ML-моделей, датасетів) зумовили масове впровадження розширення Git Large File Storage (LFS). Однак, специфічна архітектура цього протоколу, що базується на відокремленні метаданих від вмісту файлів, створює нову, критичну поверхню атак, яка залишається недостатньо дослідженою в контексті безпеки ланцюгів постачання програмного забезпечення (Software Supply Chain Security). З огляду на зазначену проблематику, метою роботи обрано системний аналіз архітектурних вразливостей протоколу Git LFS та розробку комплексу практичних рекомендацій щодо підвищення рівня захищеності інфраструктури. Для досягнення цієї мети застосовано методи моделювання загроз та експериментального тестування у контрольованому середовищі, зокрема під час міграції даних між GitLab та GitHub, а також детально проаналізовано специфікацію Batch API та механізми гібридної автентифікації. За результатами дослідження експериментально підтверджено, що використання гібридної моделі транспорту (SSH для Git, HTTPS для LFS) створює проблему "розриву контексту безпеки", що ускладнює валідацію доступу. На основі аналізу ідентифіковано три групи критичних вразливостей: порушення конфіденційності через недостатню перевірку приналежності об'єктів, загрози цілісності даних через можливість підміни вмісту файлів ("отруєння" кешу) та ризики доступності через атаки на виснаження квот (Quota-based DoS). Зокрема встановлено, що відсутність перевірки хеш-сум на стороні хмарних сховищ дозволяє впровадження шкідливого коду в ML-моделі, оминаючи стандартні засоби захисту. Узагальнюючи отримані результати, у роботі систематизовано вектори атак на інфраструктуру LFS та адаптовано міжнародні практики безпеки, впровадження яких є обов'язковим для захисту LFS-серверів. Як ключові заходи запропоновано перехід до моделі "Verify-before-Write", заборону використання ключів розгортання (deploy keys) для запису даних та впровадження суворої атрибуції квот до поточного репозиторію.
Авторське право (c) 2025 Володимир Гавриляк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД РОЗРАХУНКУ ПОШКОДЖЕНЬ ДОРОЖНЬОГО ПОЛОТНА НА ПРИКОРДОННИХ ДІЛЯНКАХ З ВИКОРИСТАННЯМ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ
У межах проведеного дослідження здійснено аналіз та порівняння сучасних підходів і технологічних рішень, спрямованих на оцінювання стану транспортних маршрутів, дорожніх покриттів та шляхів прикордонних територій. Метою роботи є вдосконалення та оптимізація процесів, пов’язаних із моніторингом, діагностикою та плануванням відновлювальних робіт для підвищення ефективності діяльності відповідних служб. Проаналізовано міжнародний досвід визначення технічного стану доріг, методики розрахунку показників якості, а також досліджено використання інноваційних технологій, що забезпечують підвищення точності оцінки та автоматизацію обробки даних. Запропоновано власну концепцію системи виявлення пошкоджень дорожнього полотна, розрахунку витратних матеріалів та обсягів робіт на підготовчому етапі. Система ґрунтується на застосуванні технологій штучного інтелекту та комп’ютерного зору з використанням методів аналізу зображень і відеоматеріалів, отриманих за допомогою відеореєстратора. Реалізовано алгоритм навчання спеціалізованої нейронної мережі на основі сучасної моделі YOLOv8, що забезпечує автоматичне виявлення дефектів на дорожньому покритті та їхню кількісну оцінку для подальшого визначення масштабів пошкоджень, необхідних ресурсів і меж ділянок деформації. Запропоновано систему організації та збереження результатів у локальних або хмарних базах даних, що сприяє ефективному управлінню інформаційними потоками. Розроблений підхід має широкі перспективи застосування для оцінювання стану прикордонних зон будь-якої держави з метою оборони, аналітичного моніторингу та швидкого прийняття рішень. Окрім того, удосконалена методика може бути використана для автоматизації контролю стану рокадних, ґрунтових і щебеневих доріг, що дозволить значно підвищити оперативність і якість ремонтних робіт у сільській, гірській та прикордонній місцевостях.
Авторське право (c) 2025 Дмитро Гика, Ольга Павлова, Микола Лисий https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЕКОСИСТЕМА ВСТАНОВЛЕНИХ МОБІЛЬНИХ ЗАСТОСУНКІВ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ПОВЕДІНКОВИХ ГРУП ТА ОЦІНЮВАННЯ ЦИФРОВОЇ РИЗИКОВОСТІ
У статті досліджено екосистеми застосунків мобільних пристроїв як джерело криміналістично значущих цифрових артефактів, що дозволяють виокремлювати поведінкові групи користувачів і оцінювати їхню потенційну цифрову ризиковість. У вступі обґрунтовано актуальність використання встановлених мобільних застосунків як індикаторів поведінки, підкреслено значення цифрових слідів та категоризації застосунків у формуванні профілів користувачів. У постановці проблеми акцентовано на недостатній вивченості структури застосунків як поведінкового маркера та потребі у методах, здатних перетворювати набори програм на інформативні криміналістичні характеристики. Аналіз останніх досліджень охоплює сучасні підходи до поведінкового профілювання, оцінювання ризиків приватності даних і мобільної криміналістики, що сформували теоретичне підґрунтя роботи. У теоретичній частині наведено математичну модель представлення користувача як вектора пропорцій категорій застосунків, описано застосування PCA для візуалізації поведінкових груп і визначено принципи обчислення інтегрального ризикового індексу на основі високо ризикових категорій застосунків. У методиці дослідження детально описано процес формування датасету зі скріншотів установлених застосунків, їх класифікацію та перетворення на структуру “користувач — категорія”, а також використані методи аналізу: кластеризація k-means, обчислення силует-метрики, формування профілів кластерів і розрахунок ризикового індексу. У розділі «Результати дослідження» показано існування двох поведінкових кластерів із різними патернами цифрової активності: один із домінуванням фінансових, державних і криптовалютних застосунків, інший — із ширшим мультимедійно-утилітарним профілем. Продемонстровано, що перший кластер характеризується вищим інтегральним ризиковим індексом, що свідчить про підвищену криміналістичну значущість структури його застосунків. Висновки підкреслюють ефективність аналізу встановлених мобільних застосунків для профілювання користувачів, оцінювання ризиковості та формування контекстних моделей цифрової поведінки. Окреслено перспективи подальших робіт, зокрема розширення вибірки, інтеграцію часових характеристик, використання глибинних моделей для кластеризації та побудови профілів, а також поглиблене врахування дозволів застосунків і мережевої активності.
Авторське право (c) 2025 Тарас Фединишин, Ольга Партика https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ НАВЧАННЯ: ПЕРЕТВОРЕННЯ ТАБЛИЧНИХ ДАНИХ ОСВІТНЬОГО КОНТЕНТУ В ОНТОЛОГІЧНІЙ МОДЕЛІ
У статті пропонується автоматизувати процес формування онтологій на основі аналізу та перетворення табличних даних складних структур, що є освітнім контентом у сучасних інтелектуальних (або інформаційних системах з елементами інтелектуалізації) навчальних системах. Представлено підхід, який забезпечує відновлення семантики табличних даних, а також концептуалізацію та формалізацію табличного змісту освітнього контенту у вигляді онтології. Наведено основні етапи підходу. Описані інструменти можуть бути використані для вирішення практичних задач забезпечення освітнього контенту в інформаційних навчальних системах. Як вихідні дані використовувався освітній контент, представлений у вигляді таблиць бази даних системи. Запропонований підхід доцільно використовувати для прототипування предметних онтологій. У цій статті розглядається створення інтелектуальних навчальних систем з урахуванням усіх можливостей, що надаються перетворенням таблично визначеного освітнього контенту у відповідну багаторівневу онтологічну модель. Запропонований онтологічний підхід дозволяє реалізувати навчальні процеси, підтримуючи спільне використання загального освітнього контенту, що зберігається в табличній формі, за допомогою онтологічної моделі. У цій статті аналізуються основні проблеми представлення складних табличних даних в онтологічній моделі, що використовується для опису освітнього контенту. Пропонується використовувати гібридні методи побудови онтологій, табличний аналіз, а також логіко-евристичні підходи до визначення сутностей і ключових стовпців для аналізу та обробки таких даних. Онтологію можна побудувати для конкретної теми досліджуваної академічної дисципліни, використовуючи подібні дані з різних джерел. Такий підхід дозволить відобразити різноманітні концептуальні формулювання, врахувати різноманітні перспективи та усунути суб'єктивність конкретного джерела. Використання семантичних словників дозволяє об'єднати практично будь-який набір даних в єдину онтологію для подальшого вирішення різних проблем, пов'язаних з навчальним процесом.
Авторське право (c) 2025 Костянтин Ткаченко , Ольга Ткаченко, Олександр Ткаченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОЦІНЮВАННЯ МАСШТАБОВАНОСТІ ГОЛОСОВИХ ЕМБЕДДІНГ-МОДЕЛЕЙ У БІОМЕТРИЧНИХ СИСТЕМАХ ВЕРИФІКАЦІЇ МОВЦЯ
Стрімке розгортання цифрових платформ у фінансовому секторі, державному управлінні, електронній комерції та сервісних системах створює потребу у високонадійних та масштабованих засобах автентифікації користувачів. На цьому тлі біометричні технології, зокрема системи голосової автентифікації, демонструють значний потенціал завдяки поєднанню природної зручності взаємодії, мінімальних вимог до обладнання та можливості безперервної інтеграції у голосові інтерфейси. Однак швидке зростання числа користувачів і різноманіття сценаріїв використання формують нові виклики для дослідників і розробників. Сучасні системи мають забезпечувати високу точність у режимі реального часу, підтримувати стабільність роботи при збільшенні обсягів даних і гарантувати стійкість до кібератак, включаючи атаки із застосуванням синтетичної або модифікованої мови. Особливе значення набуває здатність моделей формувати компактні, інваріантні та робастні голосові ембеддінги, які забезпечують ефективне порівняння та класифікацію у великих базах даних. У статті проведено порівняльний аналіз масштабованості сучасних нейронних архітектур для задачі верифікації мовця, з акцентом на їх продуктивності, обчислювальній складності та поведінці при збільшенні кількості зареєстрованих користувачів. Розглянуто підходи до оптимізації моделей, методи індексованого пошуку ембеддінгів, а також роль репрезентативних багатомовних корпусів у підвищенні точності в умовах акустичної та мовної варіативності. Окрему увагу приділено питанням захисту від spoofing-атак та використанню спеціалізованих методів детекції синтетичної мови як невід’ємної складової масштабованих систем голосової біометрії. Отримані результати підкреслюють необхідність комплексного підходу до побудови сучасних систем голосової автентифікації, де інженерні рішення щодо архітектури поєднуються з вимогами інформаційної безпеки, високої продуктивності та здатності до адаптації в умовах динамічного зростання цифрових сервісів.
Авторське право (c) 2025 Христина Руда, Дмитро Сабодашко, Ігор Кос, Аліна Ахмедова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЦИФРОВІ ТЕХНОЛОГІЇ ЯК ТЕХНІЧНИЙ ФУНДАМЕНТ РОЗРОБКИ МАСШТАБОВАНИХ Е-СЕРВІСІВ ТА ЦИФРОВИХ ПЛАТФОРМ
У статті розглянуто цифрові технології як технічний фундамент розробки масштабованих електронних сервісів та цифрових платформ. Обґрунтовано актуальність проблеми, пов’язаної з обмеженнями монолітних та частково модульних рішень в умовах зростання навантаження, вимог до кіберстійкості, інтеграції сервісів штучного інтелекту та підтримки гібридних хмарних середовищ. На основі аналізу сучасних підходів цифрової інженерії запропоновано референтну багатошарову архітектуру платформи, що включає інфраструктурний, контейнерно-оркестраційний, платформний, сервісний шари та шар взаємодії з користувачем. Виконано структурно-функціональну декомпозицію, у межах якої показано роль хмарних обчислень, контейнеризації, Kubernetes, API-gateway, Service Mesh, подієвих шин та DevOps/DevSecOps-практик у забезпеченні масштабованості, еластичності та спостережуваності систем. Показано наукову новизну запропонованого підходу та його практичну значущість для інженерії цифрових платформ. Методика дослідження ґрунтується на поєднанні архітектурного аналізу, теорії масового обслуговування та навантажувального тестування в моделюваному хмарному середовищі. Порівняльні експерименти для монолітної та мікросервісної реалізацій показали зменшення середнього часу відгуку в 1,8–2,5 раза та майже трикратне зростання пропускної здатності для мікросервісної платформи, а також істотне скорочення частки помилок 5xx і середнього часу відновлення сервісів. Запропоновано набір технічних рекомендацій щодо використання контейнеризації, оркестрації, подієво-орієнтованих підходів та вбудованої спостережуваності при проєктуванні цифрових платформ нового покоління. Результати дослідження можуть бути використані під час розроблення е-сервісів у сферах державного управління, освіти, охорони здоров’я, фінансів та у проєктах, пов’язаних із розвитком технології Internet of Everything.
Авторське право (c) 2025 Світлана Поперешняк, Вікторія Жебка https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАСТОСУВАННЯ ЛАНЦЮГІВ МАРКОВА ДЛЯ РОЗРОБЛЕННЯ СЦЕНАРІЇВ РОЗВИТКУ ЛОКАЛЬНИХ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ
В статті представлена методика використання ланцюгів Маркова для побудови сценаріїв розвитку локальних соціально-економічних систем в умовах невизначеності. Соціально-економічні системи, маючи власну динаміку, можуть перебувати в різних станах, основними з яких є сталий розвиток, стабільність, наявність ризику, спад та відновлення. При побудові сценаріїв розвитку локальних соціально-економічних систем, як правило, використовують SWOT, PEST аналіз, експертне оцінювання. А з варіантів сценаріїв - реалістичний оптимістичний та песимістичний. Однак, в умовах стрімкої зміни економічної ситуації, структурних реформ, військової агресії, методи, які транслюють ретроспективу на майбутнє стають не придатними. Використання ланцюгів Маркова при побудові сценаріїв дозволяє особі, що приймає рішення спроектувати різні варіанти розвитку подій, спираючись на чіткі припущення щодо зовнішнього оточення, внутрішньої структури та темпів її розбудови, дослідити поведінку системи за декілька кроків. Запропоновану методику застосовано для побудови сценарію розвитку територіальної громади, провідною галуззю економіки якої є сільське господарство. Ключовими критеріями є показники ефективності сільськогосподарського виробництва. Застосування ланцюгів Маркова при побудові сценаріїв дозволило розробити обґрунтовані сценарії сталого розвитку територіальної громади за різної виробничої спеціалізації та диверсифікації виробництва та екологічного навантаження. В роботі запропоновано вибір функцій на основі експертного опитування. Ключовим аспектом методики є побудова матриці переходів. Дані про фактори виробництва та екологічні чинники можуть бути змінені, що вплине на ймовірності переходів через індикатори, і, матриця переходів автоматично змінюватиметься, що дозволить унаочнити процес моделювання.
Авторське право (c) 2025 Анатолій Пашко, Дмитро Дякон https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОСОБЛИВОСТІ ДОСЛІДЖЕННЯ ПОВЕДІНКОВИХ ЦИФРОВИХ СЛІДІВ У СИСТЕМАХ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ
В статті представлено результати досліджень з проблематики аналізу поведінкових цифрових слідів (Ц) у системах дистанційного навчання (СДН) українських навчальних закладів. Проведене дослідження довело ефективність запропонованої моделі аналізу поведінкових ЦС для ідентифікації атипової навчальної поведінки в СДН. Розроблена в статті прогнозна модель, ґрунтується на оцінці міри аномальності та ймовірнісній інтерпретації результатів на базі використанні логістичної регресії. Доведена експериментально здатність моделі до диференціації користувачів за типами навчальної поведінки у СДН. Результати імітаційного, виконаного на даних двох київських закладів вищої освіти, підтвердила гіпотезу про доцільність класифікації студентів на три дискретні категорії. А саме «стабільні», «нерегулярні» та «ризикові» на підставі об'єктивних метрик їхньої цифрової активності у СДН. Наведена у статті візуалізація просторового розподілу спостережень у координатах ознак, які використовувалися у імітаційному експерименті, виявила чіткі кластери. Ці кластери відповіли різним поведінковим шаблонам студентів у СДН. Аналіз розподілів міри аномальності підтвердив статистичну значущість запропонованої метрики для розрізнення груп. Калібрувальна крива продемонструвала адекватність моделі у відтворенні ймовірностей належності до групи ризику. Загалом отримані результати підтвердили коректність моделі та обраного для дослідження математичного апарату. Дослідження залежності точності класифікації від порогового значення θ дало змогу визначити оптимальний рівень відсічення для практичного застосування моделі у практиці використання СДН в закладах вищої освіти. Теоретична цінність дослідження полягає у розробці методичного інструментарію для проактивного моніторингу навчальної діяльності в умовах дистанційного навчання. Практична цінність отриманих результатів полягає у можливості їх впровадження в діючи системи дистанційного навчання для завдань раннього виявлення студентів з ознаками академічної дезадаптації та своєчасного вжиття коригуючих заходів.
Авторське право (c) 2025 Альона Десятко, Євгеній Нікітенко, Валерій Гладких https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПОРІВНЯННЯ МІЖНАРОДНИХ СТАНДАРТІВ АУДИТУ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ З ПЕРСПЕКТИВОЮ АВТОМАТИЗАЦІЇ
Дане дослідження представляє порівняльний аналіз трьох широко визнаних міжнародних стандартів, пов’язаних з аудитом, таких як ISO 19011, ISO/IEC 27007 та ISA 200, з метою визначення найбільш відповідної методологічної основи для подальших досліджень щодо автоматизації процесів управління аудитом. Мотивація цієї роботи зумовлена зростаючою складністю аудиторської діяльності в сучасних організаціях та зростаючою потребою у структурованих, відтворюваних і таких, що підлягають автоматизації, аудиторських процедурах. Огляд сучасних публікацій показує, що порівняльних досліджень стандартів аудиту все ще обмаль, особливо в контексті інформаційної безпеки та штучного інтелекту, що підкреслює актуальність і новизну даної роботи. Розроблена в дослідженні методологія оцінювання базується на багатокритеріальному підході, який враховує академічну видимість, загальну веб-присутність та актуальність кожного стандарту. Кількісні дані з Google Scholar та Google Search було нормалізовано за допомогою спеціальної формули для забезпечення коректної порівнюваності між показниками. Відповідно до отриманих результатів, ISA 200 посів найвищу позицію завдяки широкій цитованості та широкій застосовності у фінансовому аудиті, тоді як ISO/IEC 27007 отримав найнижчу оцінку через вузькість сфери застосування та нижчу загальну видимість. Попри кількісну перевагу ISA 200, якісний аналіз показує, що ISO 19011 забезпечує найбільш структуровану, універсальну та адаптивну основу для проведення аудиту, побудовану навколо чітко визначеного PDCA-циклу. Така структура є особливо сприятливою для автоматизації аудиторських процесів, оскільки пропонує системну послідовність дій, яку можна формалізувати та інтегрувати у системи підтримки прийняття рішень на основі штучного інтелекту. Тому ISO 19011 визначено як найбільш відповідний стандарт для подальших досліджень у сфері автоматизованих аудиторських методологій і для розробки інтелектуальних інструментів, здатних підтримувати планування аудиту, виконання перевірок та подальші коригувальні дії.
Авторське право (c) 2025 Олексій Чалий, Сергій Толюпа https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
DEEP LEARNING-МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ КОМПРОМЕТАЦІЇ ОБЛІКОВИХ ЗАПИСІВ У СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ ПОДІЯМИ БЕЗПЕКИ
У сучасних корпоративних інформаційних системах зростає частота складних атак, спрямованих на компрометацію облікових записів користувачів. Традиційні системи управління подіями безпеки, які базуються на правилах кореляції та сигнатурному аналізі, демонструють обмежену здатність до прогнозування потенційних інцидентів, оскільки не враховують часові залежності та поведінкові закономірності користувачів. У зв’язку з цим актуальним стає застосування моделей глибинного навчання здатних відтворювати нелінійні взаємозв’язки між автентифікаційними параметрами та ймовірністю компрометації облікового запису. У роботі запропоновано Deep Learning-модель прогнозування ризику компрометації, побудовану на основі рекурентної нейронної мережі типу LSTM із механізмом attention, який дозволяє динамічно визначати вагу часових ознак у послідовностях подій автентифікації. Формалізація задачі полягає у мінімізації функції втрат, яка відображає різницю між прогнозованою ймовірністю компрометації та фактичним станом облікового запису. Такий підхід підвищує точність виявлення аномалій і сприяє побудові адаптивної поведінкової аналітики в рамках SIEM/UEBA архітектур. Модель реалізує функцію прогнозування ризику компрометації як задачу мінімізації регуляризованої функції втрат, що відображає відхилення між прогнозованою ймовірністю загрози та фактичним станом безпеки облікового запису. Оптимізація здійснюється за допомогою алгоритму Adam, що забезпечує стабільну збіжність і здатність до узагальнення на різнорідних наборах даних. Інтеграція моделі у SIEM-середовище створює основу для контекстно-орієнтованого аналізу ризиків, що відповідає принципам Zero Trust Architecture (NIST SP 800-207, 2020; MITRE ATT&CK, v14, 2024) та рекомендаціям ENISA Threat Intelligence Framework (2023) щодо проактивного виявлення інцидентів у режимі реального часу.
Авторське право (c) 2025 Євген Живило, Юрій Кучма https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ФЕДЕРАТИВНА GNN-XAI МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУ КОМПРОМЕТАЦІЇ ОБЛІКОВИХ ЗАПИСІВ У ZERO TRUST-СЕРЕДОВИЩІ
У статті представлено методологічний підхід до розробки інтелектуальної системи прогнозування компрометації облікових записів користувачів у корпоративних інформаційних середовищах. Запропонована система інтегрує федеративне навчання, графові нейронні мережі та пояснювальний штучний інтелект у рамках концепції Zero Trust, що забезпечує підвищений рівень безпеки процесів автентифікації та управління доступом шляхом децентралізованої обробки даних та збереження конфіденційності при спільному навчанні моделей. Однією з ключових особливостей є локальне навчання моделей без передавання первинних даних до центрального сховища, що виключає можливість їхнього перехоплення або несанкціонованого доступу. Агрегація локальних оновлень здійснюється за допомогою механізмів федеративної оптимізації, які враховують гетерогенність даних різних корпоративних доменів. Графовий модуль формалізує міжкористувацькі та міжсистемні взаємозв’язки у вигляді орієнтованого графа, що дозволяє ідентифікувати латентні поведінкові залежності та потенційні ризики компрометації на рівні окремих зв’язків між об’єктами автентифікації. Інтеграція компонента пояснювального штучного інтелекту забезпечує прозорість процесу прийняття рішень, формалізує обґрунтування прогнозів та знижує частоту хибних спрацьовувань. Система реалізована у парадигмі Zero Trust, що передбачає постійну верифікацію дій користувачів і пристроїв незалежно від рівня довіри, забезпечуючи адаптивне реагування на аномалії у режимі реального часу. Отримані результати демонструють підвищення точності прогнозування компрометації облікових записів порівняно з традиційними централізованими моделями машинного навчання та зменшення частоти хибнопозитивних спрацьовувань. Запропонований підхід може бути використаний для побудови адаптивних систем моніторингу безпеки у критичних інформаційних інфраструктурах, які функціонують у високодинамічних та розподілених середовищах.
Авторське право (c) 2025 Тетяна Фесенко, Юлія Калашнікова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ НЕБЕЗПЕЧНИХ ЦИФРОВИХ РАДІОСИГНАЛІВ
Виявлення та розпізнавання цифрових радіосигналів залишається однією з ключових науково-технічних задач, особливо в умовах електромагнітної конкуренції. У роботі досліджуються методи низькочастотної фільтрації, у яких вихідна величина залежить від амплітуди вхідного сигналу лінійно або квадратично. Такі фільтри ґрунтуються на когерентному (фазоузгодженому) підсумовуванні детермінованих компонентів корисного сигналу та некогерентному накопиченні випадкових шумових складових, що забезпечує конструктивне посилення енергії сигналу за умови сублінійного зростання потужності шуму, істотно підвищуючи співвідношення сигнал/шум (С/Ш). Для моделювання сучасних цифрових радіосигналів як вхідний використовувався прямокутний імпульс, який подавався на лінійну та квадратичну фільтрові структури. Було проведено повний статистичний аналіз у часовій та частотній областях, що охоплював обчислення математичного сподівання, дисперсії, середньоквадратичного відхилення, коефіцієнта кореляції та С/Ш для вхідних і вихідних сигналів. З метою об’єктивної оцінки ефективності фільтрації запропоновано новий показник — коефіцієнт корисної дії, який кількісно відображає зростання надійності виявлення. Додатково проаналізовано напругу огинаючої на виході ідеального смугового фільтра при подачі прямокутних імпульсів різної тривалості, що імітують сигнали систем зв’язку із низькою ймовірністю перехоплення (LPI). Досліджено перехідні процеси та ефекти спектрального розтікання за різних рівнів кореляції між сигналом і шумом. Результати підтверджують можливість ефективного виділення прихованих сигналів шляхом застосування двовимірного оцінювання функції правдоподібності, що дозволяє надійно відокремлювати завади від загального сигналу. На рівні системи впровадження вузькосмугової низькочастотної фільтрації в ланцюг обробки сигналу забезпечило підвищення завадостійкості системи виявлення та розпізнавання повітряних цифрових радіосигналів на 23 %. Це покращення істотно збільшує стійкість функціонування у ворожих електромагнітних умовах і має пряме застосування в галузях безпеки зв’язку, електронної боротьби та радіорозвідки.
Авторське право (c) 2025 Олександр Лаптєв, Юлія Хохлачова, Тетяна Лаптєва, Вадим Стеценко, Сергій Лаптєв https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МАРШРУТИЗАЦІЯ В МІКРОФРОНТЕНДНИХ ЗАСТОСУНКАХ: АРХІТЕКТУРНІ ПІДХОДИ, ВИКЛИКИ ТА ШЛЯХИ ЇХ ВИРІШЕННЯ
Стаття присвячена організації маршрутизації у мікрофронтендній архітектурі, яка є одним із ключових напрямів сучасної веброзробки. Актуальність теми зумовлена високою динамікою розвитку технологій та постійним зростанням вимог до масштабованості, модульності й гнучкості клієнтських систем. Мікрофронтендна архітектура розглядається як фронтенд-еквівалент мікросервісної парадигми, який забезпечує автономність розробки окремих модулів, їх незалежне тестування та оновлення, але водночас породжує низку специфічних викликів, серед яких маршрутизація займає центральне місце. Вона визначає узгодженість взаємодії між підсистемами, впливає на продуктивність і якість користувацького досвіду та формує основу для подальшої масштабованості системи. У статті здійснено аналіз підходів до організації маршрутизації у мікрофронтендній архітектурі, зокрема глобального, локального та гібридного. Показано, що глобальний підхід забезпечує централізований контроль і узгодженість навігації, але знижує автономність модулів і створює ризик централізованих відмов. Локальний підхід, навпаки, гарантує незалежність команд і швидкість розробки, проте призводить до конфліктів маршрутів, проблем із синхронізацією історії переходів та зниження узгодженості користувацького досвіду. Гібридні моделі намагаються поєднати переваги обох підходів, проте залишають відкритими питання синхронізації між різними фреймворками та підтримки SSR/SSG. Окрему увагу приділено аналізу ключових викликів, що виникають у процесі маршрутизації: конфліктів URL, координації історії навігації, проблем SEO та індексації, труднощів при lazy loading модулів, залежності від конкретних фреймворків, узгодженості UI/UX, надмірних витрат продуктивності, обмеженості ресурсів команд та невідповідності масштабу застосування мікрофронтендів у малих проєктах. Додатково розглянуто проблему синхронізації стану між модулями, яка є критичною для забезпечення консистентності бізнес‑логіки та даних. У роботі запропоновано низку практичних рішень, спрямованих на подолання зазначених викликів.
Авторське право (c) 2025 Олена Трофименко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ТЕСТОВА ПОСЛІДОВНІСТЬ ВИЯВЛЕННЯ ТА ІЗОЛЯЦІЇ ЗАРАЖЕНИХ ВУЗЛІВ ІНФОКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ
Сучасна інфокомунікаційна мережа (ІКМ) є розподіленою системою, базові елементи якої об'єднані в єдиний інформаційний простір. ІКМ часто зазнають різноманітних атак шкідливого програмного забезпечення (ШПЗ), саме тому вирішальним фактором, що впливає на ефективність функціонування інфокомунікаційної мережі, є ступінь захищеності вузлів ІКМ від впливу ШПЗ. Оскільки існуючі засоби захисту не завжди вчасно справляються з виявленням ознак зараження технічних засобів мережі, питання розробки і впровадження нових методів, моделей, алгоритмів та систем захисту інформації від зловмисного програмного забезпечення, яке не базується на виявленні сигнатур ШПЗ, є актуальним. Особливо важливим у зазначеному переліку є завдання своєчасного виявлення та ізоляції заражених вузлів інфокомунікаційної мережі. Метою статті є формування тестової послідовності для виявлення та ізоляції заражених вузлів інфокомунікаційної мережі. Для встановлення факту «зараженості» конкретного вузла ІКМ необхідно вилучити з нього інформаційні сліди та провести їх детальний аналіз, оскільки при цьому коректність відповіді визначення стану «заражено\не заражено» буде більше 50%. Побудова системи захисту інформації у вигляді автоматизованої системи управління, спрямованої на забезпечення підтримки цільового стану ІКМ, дозволяє забезпечити необхідний рівень захищеності інформації. Запропонована тестова послідовність дозволяє виявляти заражені вірусами вузли ІКМ в циклі управління системи захисту та дозволяє оптимізувати час на оцінку одного вузла. Одночасне впровадження оптимізаційних рішень для кожного з етапів дозволить мінімізувати середній час на проходження тестової послідовності, що позитивно впливає на мінімізацію загальну часу на виявлення та ізоляцію заражених вузлів інфокомунікаційної мережі в циклі управління. Мінімізація середнього часу забезпечується: використанням лише мінімально необхідних цифрових слідів; використанням моделі ШІ у якості одного з компонентів модулю прийняття рішень та заздалегідь налаштованих правил оцінки цифрових слідів; застосуванням заздалегідь налаштованих правил для автоматичного здійснення керуючих дій щодо ізоляції зараженого вузла; розпаралеленням обчислень.
Авторське право (c) 2025 Іван Чернігівський, Лариса Крючкова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА КРИПТО-КОДОВИХ КОНСТРУКЦІЙ НА ОСНОВІ АЛГЕБРАЇЧНИХ ТА LDPC, ЗБИТКОВИХ КОДАХ
Розвиток постквантових технологій становить під сумнів криптостійкість сучасних симетричних та несиметричних криптосистем. З появою повномасштабного квантового комп’ютера такі системи не зможуть забезпечувати необхідний рівень криптостійкості (рівень 5 за шкалою спеціалістів НІСТ США). Проведений конкурс на постквантові алгоритми виявив тенденцію побудови криптосистем на основі синтезу (комплексуванню) теорій захисту з теорією Галуа. Серед переможців постквантових алгоритмів окремо виділені крипто-кодові конструкції (ССС) Мак-Еліса та Нідеррайтера, які дозволяють інтегровано забезпечити необхідний рівень захисту та інтегровано підвищити рівень вірогідності передачі інформації. Але суттєвим недоліком є можливість зламу таких систем на лінійних кодах, а також необхідність їх побудови на полем Галуа 210–213, що значно зменшує їх можливість щодо побудови систем на основі смарт-технологій та mesh-мереж. В роботі пропонується використання симетричної ССС (SCCC) на основі схеми Рао-Нама (SCCC R-N) на алгеброгеометричних (ЕС – еліптичні коди, МЕС – модифіковані еліптичні коди), LDPC та збиткових кодах, що забезпечує можливість забезпечить значного зменшення об’єму ключових даних (побудова ККК над полем на Галуа 24–26) при зберіганні рівня стійкості та вірогідності передачі інформації (безпечний час 1025–1035). Такий підхід забезпечує можливість формування інтелектуальних систем захисту інформації (ІСЗІ). Метою дослідження є розробка постквантових алгоритмів на основі комплексування теорій побудови криптосистем симетричної та несиметричної криптографії з методами побудови завадостійких кодів. Такий підхід дозволяє забезпечити регулювання необхідного рівня стійкості криптосистеми на основі вимог щодо секретності інформаційного повідомлення, а також його часу зберігання рівня
Авторське право (c) 2025 Сергій Дунаєв https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ДИНАМІКИ КІБЕРАТАК І ПРОЦЕСІВ ПЕНТЕСТИНГУ НА ОСНОВІ МОДЕЛІ РИЗИКУ ТА ГРАФОВИХ СТРУКТУР
У статті представлено цілісний системний підхід до моделювання, аналізу та оцінювання динаміки кібератак, що поєднує подієву симуляцію, графові структури мережевої інфраструктури, багаторівневу модель ризику, методологію MITRE ATT&CK та часові показники ефективності реагування. Запропонована модель дозволяє формалізувати поведінку зловмисника, відтворити ключові етапи атакувальних сценаріїв та оцінити вплив кожної дії на загальний стан інформаційної системи. Використання графових структур забезпечує можливість виявлення критичних вузлів, аналізу латерального руху та визначення потенційного blast radius у разі успішної атаки. Багаторівнева модель ризику дає змогу поєднати локальні події, стан окремих вузлів та глобальні показники стійкості в єдиному аналітичному просторі. Особливу увагу приділено ролі пентестингу як ключового інструменту проактивного забезпечення кібербезпеки. Отримані результати демонструють, що інтеграція даних пентесту в динамічні моделі аналізу ризику значно підвищує інформативність і точність оцінювання стану захищеності, а також забезпечує можливість оперативного реагування на зміну загрозового ландшафту. Практична реалізація моделі виконана у середовищі Node-RED, яке використано як платформу для автоматизованої обробки подій, побудови графів, генерування візуалізацій та обчислення ключових метрик безпеки. Node-RED забезпечує інтеграцію даних пентестингу з аналітичними потоками, перетворюючи статичні результати тестування на адаптивну систему моніторингу та оцінювання ризиків. Отримані результати свідчать про перспективність поєднання системного аналізу, графових моделей та подієвої симуляції для розвитку інтелектуальних підходів до оцінювання кіберзахисту. Застосування Node-RED як гнучкого середовища для моделювання пентестингових даних формує новий напрям у дослідженні автоматизованих систем аналізу безпеки та потребує подальшої стандартизації та розширення. Запропонована модель може бути використана для побудови більш ефективних систем прогнозування поведінки зловмисника, оптимізації мережевої архітектури та формування адаптивних механізмів управління кіберризиками.
Авторське право (c) 2025 Тетяна Савченко, Лідія Власенко, Михайло Пілат https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
AI-СИСТЕМА ДЛЯ ПРОФЕСІЙНОЇ ОРІЄНТАЦІЇ У СФЕРІ 3D-ГРАФІКИ
Стаття присвячена дослідженню невідповідності між рівнем освітньої підготовки студентів у галузі 3D‑графіки та актуальними вимогами ринку праці, що характеризується високою динамічністю, постійним оновленням інструментарію і переходом до skill‑based моделі найму. Встановлено, що освітні програми не завжди встигають адаптуватися до технологічних змін, унаслідок чого студенти та молоді фахівці стикаються з труднощами професійної самоідентифікації та браком аналітики щодо актуальних компетентностей. Через що актуальним стає питання розробки спеціалізованих AI чат‑ботів, здатних поєднувати аналіз ринку праці з освітніми та кар’єрними рекомендаціями. Метою дослідження було виявлення освітніх і професійних потреб студентів, молодих фахівців та викладачів у сфері 3D‑графіки як передумови для розробки прототипу AI чат‑бота. Проведене емпіричне дослідження із залученням 34 респондентів, складалося з кількох послідовних етапів: визначення потреб цільової аудиторії; з’ясування очікувань та формування функціональних завдань; розробка та пілотне тестування прототипу АІ чат-бота; отримання відгуків та окреслення шляхів розвитку системи. Пілотне тестування підтвердило його корисність для пошуку вакансій та отримання базової аналітики ринку праці, але водночас виявило потребу у вдосконаленні механізмів персоналізації, розширенні бази вакансій, інтеграції з онлайн‑курсами, тощо. Отримані результати засвідчують доцільність створення спеціалізованого AI чат‑бота як засобу підтримки професійної орієнтації та освітньої підтримки. А також, сприяють оновленню освітніх програм згідно з вимогами індустрії. На даному етапі прототип перебуває у фазі удосконалення функціональних можливостей. Визначено перспективи подальших досліджень, зокрема вдосконалення персоналізації рекомендацій, розширення бази вакансій, інтеграцію з онлайн‑курсами тощо.
Авторське право (c) 2025 Світлана Співак, Андрій Петрович Бондарчук, Олексій Черевик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ АТАК НА КОРПОРАТИВНІ ВЕБ-ДОДАТКИ НА ОСНОВІ ГРАДІЄНТНОГО БУСТИНГУ
У роботі розглянуто задачу виявлення веб-атак у мережевому трафіку корпоративних веб-додатків в умовах переваги кількості шифрованих з’єднань, коли аналіз вмісту запитів є обмеженим, а ключову роль відіграють потокові та поведінкові характеристики. Запропоновано підхід, що базується на ансамблевих моделях градієнтного бустингу дерев рішень і орієнтований на класифікацію мережевих потоків на нормальні та атакувальні. Експериментальну перевірку виконано на даних CSE-CIC-IDS2018; застосовано очищення та нормалізацію даних, а також балансування класів через контрольоване зменшення кількості нормальних потоків для зниження впливу дисбалансу. Для виявлення атак використано моделі LightGBM і XGBoost із типовими налаштуваннями для бінарної класифікації табличних ознак; оцінювання здійснено на відкладеній тестовій множині із застосуванням стандартних метрик якості та аналізом матриці помилок. Отримані результати демонструють дуже високу відокремлюваність класів і малу кількість помилок класифікації, причому XGBoost показує дещо кращий баланс між повнотою виявлення атак і кількістю помилкових спрацювань порівняно з LightGBM. Проаналізовано внесок ознак у рішення моделей; найбільш інформативними виявляються статистики довжин пакетів, часових інтервалів, співвідношення напрямків трафіку та атрибути транспортного рівня, що відображають структуру й динаміку мережевої взаємодії. Разом з тим відзначено, що близькі до граничних значення метрик у контрольованих умовах можуть частково залежати від специфіки формування датасету та наявності ознак, пов’язаних із сценаріями генерації трафіку, тому інтерпретацію результатів подано з урахуванням загроз валідності. Практична цінність роботи полягає у відтворюваному підході до побудови детектора веб-атак на потокових ознаках, порівнянні двох реалізацій градієнтного бустингу та формуванні рекомендацій щодо подальшої перевірки узагальнюваності на альтернативних схемах валідації та додаткових вибірках.
Авторське право (c) 2025 Анна Бойко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СИСТЕМАТИЗАЦІЯ ТА ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ІНСТРУМЕНТІВ АВТОМАТИЗОВАНОГО ТЕСТУВАННЯ НА ПРОНИКНЕННЯ ВЕБ-ДОДАТКІВ
У статті досліджено сучасні підходи до автоматизації процесу тестування на проникнення веб-додатків. Зростання кількості та складності веб-загроз, обмеженість ресурсів на ручне тестування зумовлюють критичну потребу в ефективному використанні інструментів автоматизованого тестування. Проте різноманіття архітектур, принципів роботи та функціональних можливостей наявного інструментарію пентестингу створює проблему обґрунтованого вибору та ефективного поєднання. Метою статті є систематизація основних інструментів з відкритим кодом та проведення їх порівняльного аналізу на основі комплексу розроблених критеріїв. У роботі запропоновано класифікувати інструменти за чотирма категоріями: активні сканери на основі проксі (наприклад, OWASP ZAP), сканери на основі шаблонів (Nuclei), спеціалізовані інструменти експлуатації (sqlmap) та фаззери/сканери параметрів (ffuf). Для порівнялього аналізу визначено систему критеріїв, що включає функціональні (покриття OWASP Top-10, підтримка сучасних технологій), операційні (інтеграція в CI/CD, зручність) та технічні (ліцензія, активність розвитку) аспекти. На основі цих критеріїв проаналізовано інструменти, що представяють кожну з категорій. Результати дослідження показали, що жоден інструмент не є універсальним, а ефективність залежить від специфіки завдання. Встановлено, що найбільш універсальним для глибинного аналізу є OWASP ZAP, найшвидшим для масштабованого сканування – Nuclei, а найефективнішим для розвідки – ffuf. Ключовим висновком є рекомендація щодо синергетичного комбінування інструментів у єдиному робочому процесі (workflow) для максимального покриття фаз тестування: від розвідки до глибокої експлуатації. Отримані результати формують теоретичну основу для обґрунтованого вибору інструментів та побудови ефективних процесів автоматизованого тестування безпеки в рамках підходів DevSecOps.
Авторське право (c) 2025 Анастасія Толкачова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ОБЧИСЛЕННЯ ЗАГАЛЬНОГО РЕСУРСНОГО ШЛЯХУ ДЕСТРУКТИВНИХ КІБЕРАТАК НА ПРОМИСЛОВІ ОБ’ЄКТИ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
З метою ефективної пріоритезації кіберзахисту в умовах обмежених людських, часових та фінансових ресурсів на промислових об’єктах критичної інфраструктури у роботі пропонується застосування симбіозу математичного апарату імітаційно-аналітичного структурного моделювання кольоровими сітками Петрі та оцінки ресурсовитрат суб’єктом кіберзагрози в умовах невизначеності на основі PERT-аналізу. Така комбінація забезпечує можливість формалізованого опису різних векторів та тактик кібератак, моделювання траєкторій поширення спеціалізованого технологічного троянського програмного забезпечення, а також кількісного обчислення ресурсної складової реалізації кожного сценарію впливу на технологічну систему. Запропонований метод може бути практично використаний у процесі моделювання кіберзагроз, оскільки дозволяє представити їхні ресурсні показники у зручному для аналітичного оцінювання вигляді. Це створює основу для ухвалення управлінських рішень щодо кіберзахисту як керівною, так і виконавчою ланкою підрозділів кібербезпеки. Підхід дає змогу обчислити необхідні ресурсовитрати як з боку суб’єкта кіберзагрози, так і з боку захисної сторони для організації ефективних заходів протидії, а також визначити найбільш вразливі ділянки технологічної системи, що потребують першочергової уваги. Для практичного застосування методу фахівцям підрозділів кіберзахисту необхідно здійснити оцінку всього спектра актуальних векторів та тактик кібератак, після чого обчислити їхній загальний ресурсний шлях. Отримані кількісні показники використовуються для подальшого ранжування кіберзагроз та віднесення їх до короткострокової, середньої або довгострокової пріоритетності у кіберзахисті. Це забезпечує раціональний розподіл доступних ресурсів, підвищує адаптивність системи кібербезпеки та сприяє своєчасному впровадженню заходів протидії найбільш ресурсооптимальним і потенційно небезпечним тактикам, які дозволяють реалізувати деструктивний кібервплив.
Авторське право (c) 2025 Анюта Хавер https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В 3D-МОДЕЛЮВАННІ НА БАЗІ BLENDER
У статті досліджуються перспективи застосування методів штучного інтелекту у сфері 3D-моделювання на базі програмного середовища Blender. Розглянуто сучасні підходи до інтеграції AI-алгоритмів у процеси створення тривимірних об’єктів, матеріалів і сцен, зокрема автоматизовану генерацію геометрії, текстур, оптимізацію топології та прискорення рутинних етапів моделювання. Проаналізовано можливості використання нейромережевих моделей у поєднанні з вбудованими інструментами Blender і його API, а також окреслено напрями розвитку плагінів і зовнішніх сервісів, орієнтованих на AI-підтримку 3D-графіки. Особливу увагу приділено впливу штучного інтелекту на продуктивність роботи 3D-художника та зміну ролі користувача від безпосереднього моделювання до керування параметрами та результатами генерації. Результати дослідження можуть бути використані як у навчальному процесі з дисципліни «Комп’ютерна графіка», так і в практичних проєктах у галузях ігрової індустрії, VR/AR та цифрового дизайну. У статті також розглянуто обмеження та виклики, пов’язані з використанням штучного інтелекту в 3D-моделюванні, зокрема питання якості згенерованих моделей, контролю результатів, обчислювальних ресурсів та інтеграції AI-інструментів у стандартний виробничий пайплайн. Проведено узагальнення існуючих підходів до поєднання традиційних методів комп’ютерної графіки з генеративними моделями, що дозволяє визначити перспективні напрями подальших досліджень у цій галузі. Зроблено висновок, що використання штучного інтелекту в Blender відкриває нові можливості для підвищення ефективності навчання 3D-моделюванню, а також сприяє трансформації підходів до створення цифрового контенту в умовах сучасної цифрової економіки.
Авторське право (c) 2025 Євгеній Бобришев https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ ЗБОЇВ ДЛЯ МЕРЕЖ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ ЗА ДОПОМОГОЮ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
У статті розглядається проблема забезпечення надійності та безперебійного функціонування мереж Інтернету речей, що складаються з великої кількості сенсорних вузлів, шлюзів та розподілених обчислювальних елементів. Через високу гетерогенність пристроїв, швидку змінність топології та неоднорідність потоків даних такі мережі є вразливими до відмов різних типів - апаратних, мережевих та програмних. З огляду на це все більшої актуальності набувають методи прогнозування збоїв, здатні завчасно виявляти ризики дестабілізації системи. Обґрунтовано переваги використання гібридних підходів машинного навчання, що поєднують аналіз часових рядів та оцінку просторової взаємодії між вузлами мережі. Запропоновано метод прогнозування LGFP, побудований на поєднанні графових нейронних мереж (GNN) та архітектури LSTM, що забезпечує комплексну інтерпретацію даних. Метод дозволяє оцінювати ймовірність виникнення відмови на основі поточних і попередніх параметрів телеметрії, враховуючи взаємовплив елементів мережі. Проведено аналіз існуючих підходів, виконано порівняння моделей машинного навчання, а також описано процес формування вибірки для дослідження. Особливу увагу приділено проблемі балансування класів та фільтрації шумових структур у даних, що є критично важливими етапами для підвищення точності прогнозування. Отримані експериментальні результати демонструють перевагу запропонованого методу порівняно з традиційними моделями, такими як Random Forest, SVM та ізольовані LSTM-архітектури, що підтверджується підвищенням точності класифікації та F1-міри. Практичне застосування запропонованого підходу може забезпечити істотне підвищення стійкості IoT-систем у промислових, енергетичних та побутових умовах. Перспективи подальших досліджень включають розширення простору ознак, інтеграцію механізмів уваги для покращення інтерпретованості моделі та апробацію методу в реальних промислових умовах.
Авторське право (c) 2025 Кирилл Чугреєв, Олена Волощук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ПОБУДОВИ КОМПЛЕКСНОЇ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ ТИПОВОГО ОБ’ЄКТА ІНФОРМАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ
Ця робота висвітлює проблему розробки комплексної системи захисту інформації (КСЗІ) для типового об’єкта інформаційної діяльності в умовах зростання рівня кіберзагроз та посилення вимог до інформаційної безпеки. В ній представлено аналіз сучасних тенденцій кіберінцидентів в Україні та світі, досліджено нормативно-правову базу, що регламентує створення КСЗІ, а також розглянуто міжнародні стандарти ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27002, ISO/IEC 27005 і рекомендації NIST. Розкрито методологію побудови КСЗІ, зокрема класифікацію об’єктів інформаційної діяльності, етапи аналізу загроз, моделювання порушника та формування політики безпеки. Представлено результати розробки моделі КСЗІ для типового об’єкта інформаційної діяльності: аналіз інформаційних потоків, моделі загроз і порушників, оцінка рівня захищеності, формування профілю безпеки та вибір технічних, криптографічних і організаційних заходів. Оцінено ефективність впровадження, визначено очікувані вигоди, включно зі зниженням ризиків витоку, підвищенням стійкості бізнес-процесів та відповідністю міжнародним стандартам. Висновки містять рекомендації щодо підвищення рівня кіберстійкості та перспективи подальших досліджень.
КІБЕРЗАХИСТ МІСЬКИХ ЦИФРОВИХ СИСТЕМ: МАСШТАБУВАННЯ КОРЕЛЯЦІЇ ПОДІЙ У SIEM ДЛЯ ЗМЕНШЕННЯ ІНЦИДЕНТІВ В УМОВАХ ВОЄННОГО ЧАСУ
Сучасні мегаполіси дедалі більше залежать від стійкості цифрових платформ та конвергентних мереж, які забезпечують життєдіяльність міста. В умовах повномасштабної війни, коли кібератаки синхронізуються з фізичним руйнуванням інфраструктури, забезпечення безперервності надання муніципальних послуг вимагає переходу від фрагментарного моніторингу до централізованого, інтелектуального управління інцидентами. У статті систематизовано практичний досвід побудови та експлуатації міського центру кіберзахисту (SOC) на базі Спеціалізованого комунального підприємства «Київтелесервіс» у період 2021–2024 років. Об’єктом дослідження є процеси захисту корпоративної мультисервісної мережі (КММ) міста Києва, яка об’єднує понад 1800 муніципальних установ, 1500 км волоконно-оптичних ліній зв’язку, систему міського відеоспостереження «Безпечне місто» (понад 8000 камер) та мережу датчиків інтернету речей (LoRaWAN). Автором детально проаналізовано операційні виклики, що виникли внаслідок різкого зростання кількості кіберінцидентів та зміни ландшафту загроз: від масованих DDoS-атак на сервіси «Київ Цифровий» до спроб експлуатації вразливостей у телекомунікаційному обладнанні під час блекаутів. Основну увагу в роботі приділено розробці та впровадженню методики масштабування правил кореляції в SIEM-системі. Запропоновано перехід від використання стандартних сигнатур до поведінкового аналізу, структурованого відповідно до функцій рамкової моделі NIST Cybersecurity Framework 2.0 (Identify – Protect – Detect – Respond – Recover). Описано механізм «контекстного збагачення» подій безпеки (Contextual Enrichment), який передбачає автоматичне додавання до сирих логів метаданих про критичність активу, його фізичне розташування та відповідального адміністратора. Це дозволило вирішити проблему «втоми від сповіщень» (alert fatigue), відсіявши до 90% помилкових спрацювань, спричинених легітимною активністю віддалених користувачів через VPN-шлюзи. Результати дослідження підтверджено кількісними показниками ефективності роботи SOC: середній час реагування (MTTR) на інциденти високої критичності вдалося скоротити на 30% (з 45 до 30 хвилин), а доступність ключових адміністративних послуг для громадян було збережено на рівні 99,9% навіть у періоди пікових навантажень. У висновках сформульовано практичні рекомендації для керівників цифрової трансформації міст щодо пріоритезації засобів моніторингу та побудови відмовостійкої архітектури кіберзахисту в умовах обмежених кадрових та фінансових ресурсів. Стаття може бути корисною для фахівців із кібербезпеки критичної інфраструктури, системних архітекторів та посадових осіб органів місцевого самоврядування.
Авторське право (c) 2025 Павло Черніков https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАСТОСУВАННЯ ОДНОВИМІРНИХ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СЛАБКИХ РАДІОАКТИВНИХ СИГНАЛІВ У СИСТЕМАХ ДИНАМІЧНОГО МОНІТОРИНГУ
Робота присвячена вирішенню актуальної задачі автоматизованого детектування рухомих джерел іонізуючого випромінювання низької активності в системах динамічного радіаційного контролю. Проаналізовано недоліки класичних порогових алгоритмів обробки сигналів, які характеризуються низькою чутливістю та високим рівнем хибних спрацювань в умовах низького співвідношення сигнал/шум. Запропоновано новий метод ідентифікації радіаційних аномалій на основі одновимірної згорткової нейронної мережі (1D CNN). Розроблено математичну модель та програмний алгоритм генерації синтетичних часових рядів сцинтиляційного детектора, що враховує стохастичну природу реєстрації випромінювання (статистика Пуассона), геометрію проїзду транспортного засобу та ефекти екранування. Проведено навчання та тестування розробленої нейромережевої моделі на згенерованих наборах даних. Експериментально підтверджено ефективність запропонованого підходу: точність класифікації сигналів від джерел середньої активності склала 94.2%, а для гранично слабких сигналів, що не розрізняються візуально на тлі шуму, — 83.5%. Отримані результати свідчать про перспективність застосування методів глибокого навчання для підвищення надійності систем радіаційної безпеки.
Авторське право (c) 2025 Ірина Машкіна https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЛЬ РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ В ПІДВИЩЕННІ КІБЕРСТІЙКОСТІ ОРГАНІЗАЦІЇ ЗА УМОВ ГІБРИДНИХ ЗАГРОЗ
У статті здійснено комплексне дослідження ролі ризик-менеджменту в забезпеченні кіберстійкості організації в умовах інтенсифікації гібридних загроз, які поєднують кібернетичні, інформаційно-психологічні, організаційні та технологічні впливи. Актуальність дослідження зумовлена зростанням складності сучасного безпекового середовища, у якому традиційні підходи до кібербезпеки виявляються недостатньо ефективними без урахування системних ризиків та невизначеностей. У роботі проведено аналіз сутності гібридних загроз та гібридних впливів, визначено їхні ключові характеристики, механізми реалізації та наслідки для функціонування інформаційної інфраструктури організацій. Особливу увагу приділено впливу таких загроз на критичні інформаційні ресурси, бізнес-процеси та безперервність діяльності. Узагальнено сучасні наукові підходи до управління кіберризиками, зокрема стандартизовані та адаптивні моделі, що використовуються в міжнародній практиці. Розглянуто основні елементи ризик-орієнтованого підходу до забезпечення кіберстійкості, включаючи ідентифікацію загроз, оцінювання ймовірності та потенційних наслідків ризиків, визначення пріоритетів реагування, а також моніторинг і перегляд ризикового профілю організації. Проаналізовано можливості інтеграції ризик-менеджменту в загальну систему управління кібербезпекою, корпоративного управління та стратегічного планування. Показано переваги застосування ризик-орієнтованого підходу порівняно з фрагментарними або реактивними заходами захисту. У статті запропоновано модель підвищення кіберстійкості організації шляхом оптимізації процесів ризик-менеджменту, яка передбачає узгодження технічних, організаційних і управлінських заходів, підвищення рівня обізнаності персоналу та формування культури управління ризиками. Результати дослідження свідчать, що ефективна та системна реалізація ризик-менеджменту є базовою умовою формування стійкої до гібридних загроз організаційної структури, забезпечення захищеності критичних інформаційних ресурсів і підвищення адаптивності організацій до динамічних викликів сучасного кіберпростору.
Авторське право (c) 2025 Діана Примаченко, Світлана Легомінова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ БІБЛІОТЕК САНІТИЗАЦІЇ ДЛЯ XSS-АТАК В ВЕБ-ДОДАТКАХ
Міжсайтові скриптові атаки (Cross-Site Scripting, XSS) залишаються однією з найбільш поширених і критичних уразливостей сучасних веб-додатків, оскільки дозволяють зловмисникам виконувати довільний шкідливий код у браузері користувача, порушуючи конфіденційність, цілісність і доступність даних. Одним із ключових підходів до протидії XSS є використання бібліотек санітизації, призначених для очищення або безпечного перетворення користувацького вводу перед його обробкою та відображенням. У статті проведено комплексне експериментальне дослідження ефективності популярних бібліотек санітизації HTML у контексті захисту веб-додатків від XSS-атак. Запропоновано та використано спеціалізований датасет зі 100 унікальних XSS-векторів, який охоплює як класичні сценарії атак (script-теги, обробники подій), так і сучасні та менш очевидні техніки, зокрема CSS-ін’єкції, SVG-вектори, DOM clobbering, encoded payloads, а також зловживання сучасними браузерними API. Для проведення експериментів розроблено автоматизований тестовий стенд на базі Node.js з використанням інструментів браузерної емуляції, що дозволило відтворити реалістичні умови виконання шкідливого коду. Порівняльний аналіз бібліотек DOMPurify, js-xss, sanitize-html та OWASP Java HTML Sanitizer здійснювався у дефолтних конфігураціях за показниками рівня блокування XSS-векторів, продуктивності та споживання пам’яті, а також із застосуванням багатокритеріального оцінювання з урахуванням безпеки, підтримки та практичної придатності. Отримані результати засвідчили, що жодна з досліджуваних бібліотек не забезпечує повного захисту «з коробки», а спільною проблемою для всіх рішень є вразливість до DOM clobbering і кодованих векторів атак. Сформульовано практичні рекомендації щодо конфігурації санітизаційних бібліотек та їх використання в межах стратегії багаторівневого захисту веб-додатків.
Авторське право (c) 2025 Володимир Соколов, Богдан Поліковський, Максим Ворохоб, Олександр Цируль https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АДАПТИВНА МОДЕЛЬ КОНТЕКСТНОГО КОНТРОЛЮ ДОСТУПУ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ СТІЙКОСТІ КРИТИЧНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ
В роботі запропоновано модель адаптивного контролю доступу для критичних інформаційних систем, що інтегрує три групи атрибутів: технічний стан пристрою (Device Posture), роль користувача та параметри середовища доступу. На основі аналізу сучасних підходів Zero Trust обґрунтовано необхідність багатофакторного оцінювання ризику під час кожного запиту доступу. Розроблена модель формує інтегральний показник ризику на основі вагових коефіцієнтів та контекстних параметрів, забезпечуючи динамічне ухвалення рішень у вигляді дозволу, обмеженого доступу, додаткової автентифікації або відмови. Запропонований підхід підвищує точність виявлення ризикових сценаріїв та сприяє зміцненню стійкості критичних інформаційних систем. Перспективи подальших досліджень передбачають розширення моделі за рахунок поведінкових атрибутів, використання статистичних даних, застосування методів машинного навчання для адаптивного коригування вагових коефіцієнтів і порогових значень, а також проведення експериментальної валідації запропонованої моделі.
Авторське право (c) 2025 Вікторія Сидоренко, Богдан Кобільник https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИКА РОЗРАХУНКУ РІВНЯ КІБЕРЗАХИСТУ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
У статті розв’язано актуальне науково-практичне завдання щодо створення уніфікованого інструменту для кількісного розрахунку рівня кіберзахисту об’єктів критичної інформаційної інфраструктури (ОКІІ). Було обґрунтовано актуальність дослідження, зумовлену безпрецедентним зростанням кількості кібератак (на 74% у 2025 році порівняно з 2024 роком) та зміною їхнього вектора у бік систем SCADA. Наголошено на відсутності в Україні інструменту, який би дозволив операторам об’єктивно оцінити свій рівень кіберзахисту, а регуляторам — здійснювати ефективний моніторинг та аудит стану кіберзахисту. Згруповано існуючі методики за трьома характеристиками: процедурні, перевірочні та аналітичні. Визначено, що жодна з них не є повністю універсальною для умов повномасштабної війни, що зумовило потребу в розробці гібридного підходу. Результати дослідження представляють деталізовану методику, яка використовує попередньо розроблений метод розрахунку рівня кіберзахисту ОКІІ. Методика інтегрує сім систем критеріїв: Управління (GV), Ідентифікація ризиків кібербезпеки (ID), Кіберзахист (PR), Виявлення кіберінцидентів (DE), Реагування на кіберінциденти (RS) та Відновлення стану кібербезпеки (RC) та Секторальна складова (SE). Для врахування ризик-орієнтованого підходу застосовано метод аналізу ієрархій (МАІ), що дозволяє через попарні порівняння визначити вагові коефіцієнти для кожного напряму захисту. Описано процедуру збору даних через трикомпонентний підхід: інспекцію документації, інтерв’ювання та технічне тестування, що мінімізує суб’єктивність оцінювання. Також наведено результати практичного застосування методики на об’єктах паливно-енергетичного сектору та проведено порівняльний аналіз розробленого авторського програмного забезпечення із двома міжнародними аналогами, який довів вищу точність авторської методики завдяки адаптації до національного законодавства та можливості індивідуального налаштування ваг. Ідентифіковано, що найбільш критичними прогалинами є системи з високою вагою та низьким рівнем реалізації. Практична цінність роботи полягає у створенні дорожньої карти для керівництва ОКІІ щодо пріоритезації інвестицій у безпеку. Перспективи подальших досліджень спрямовані на автоматизацію визначення цільового рівня кіберзахисту для проведення аналізу прогалин.
Авторське право (c) 2025 Діана Юдіна, Дмитро Юдін https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ДЕТЕКТУВАННЯ ІНСАЙДЕРСЬКИХ ЗАГРОЗ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ GAN-АУГМЕНТАЦІЇ
У сучасних корпоративних інформаційних системах значну частку інцидентів інформаційної безпеки становлять інсайдерські загрози, що породжує нові вимоги до систем моніторингу та аналізу подій безпеки. На відміну від зовнішніх атак, інсайдерська активність маскується під звичайну роботу легітимних користувачів, а тому важко описується за допомогою класичних сигнатурних або периметрових механізмів захисту. Додатковою складністю є крайній дисбаланс класів у журналах подій. Кількість записів про типову щоденну активність у тисячі разів перевищує число зафіксованих інцидентів, що призводить до деградації якості роботи стандартних алгоритмів машинного навчання. У статті розроблений підхід до підвищення ефективності детектування інсайдерських загроз шляхом аугментації даних із використанням генеративно-змагальних мереж, зокрема архітектури Conditional Tabular GAN (CTGAN). Запропоновано процес підготовки поведінкових логів, який передбачає агрегацію багатоканальних подій до рівня "користувач–день", побудову вектору динамічних поведінкових ознак та статичного контексту, логарифмічну нормалізацію ознак із "важкими хвостами" та масштабування до діапазону [–1; 1], що забезпечує стабільне навчання генеративної моделі. CTGAN налаштовується на моделювання умовного розподілу табличних даних міноритарного класу (інсайдерських атак) з урахуванням контексту ролі користувача та підрозділу. Для кожної неперервної ознаки застосовується спеціалізована нормалізація, яка дозволяє коректно відтворювати мультимодальні розподіли, а для дискретних змінних – техніка Gumbel-Softmax, що робить можливим навчання за методом зворотного поширення похибки. Запропонований метод є перспективним для інтеграції до систем класу SIEM/UEBA та подальшого поєднання з методами пояснюваного штучного інтелекту.
Авторське право (c) 2025 Сергій Зибін, Віталій Вербиненко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД COOPEVO-CLOUDSEC ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ РЕСУРСІВ ХМАРНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ БЕЗПЕКИ
Метод CoopEvo-CloudSec представляє інноваційний кооперативно-еволюційний підхід до оптимізації розподілу обчислювальних ресурсів у хмарних системах з метою підвищення рівня інформаційної безпеки. Цей метод інтегрує елементи теорії ігор, багатокритеріальної оптимізації та динамічного аналізу ризиків, дозволяючи формувати коаліції між захисними компонентами, такими як віртуальні машини, контейнери, брандмауери та мережеві політики. Основою є варіативний ризиковий профіль λ(t), який оновлюється в реальному часі на основі потоків даних з систем управління подіями безпеки (SIEM), виявлення загроз (EDR) та моніторингу телеметрії. Це забезпечує адаптивну реакцію на кіберзагрози, такі як DDoS-атаки, витоки даних чи аномальну активність, мінімізуючи вразливості без надмірного споживання ресурсів. Архітектура методу базується на принципах модульності, інтероперабельності, надійності та безпеки. Центральний компонент – CoopEvo-CloudSec Engine (CEEngine) – реалізує еволюційні алгоритми NSGA-II або NSGA-III для генерації множини Парето-оптимальних рішень, враховуючи критерії: рівень ризику, продуктивність, латентність, вартість та енергоспоживання. Модуль Telemetry Collector акумулює метрики з Prometheus чи OpenTelemetry, Risk Analyzer оцінює та нормалізує загрози для формування λ(t), Policy Adapter адаптує рекомендації до оркестраторів як Kubernetes чи OpenStack, а Audit & Explainability забезпечує прозорість через фіксацію метрик якості (HV, IGD, Spacing). Потік даних передбачає безперервний цикл: від фіксації подій SIEM до застосування політик, з runtime decision loop для ітеративної оптимізації, включаючи селекцію, кросовер, мутацію та корекцію коаліцій. Обговорення результатів вказує на переваги в динамічних середовищах з високою варіативністю навантаження, але відзначає обмеження: чутливість до шумів телеметрії (падіння точності на 10%) та потребу в обчислювальних ресурсах. Метод перевершує статичні планувальники, забезпечуючи гнучкість для секторів: фінанси (комплаєнс), IoT (енергоспоживання), наука (продуктивність). Конфігурації параметрів дозволяють адаптацію, з NSGA-III для високовимірних задач.
Авторське право (c) 2025 Діана Цирканюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0