МОДЕЛЮВАННЯ ФІШИНГОВИХ СЦЕНАРІЇВ У КІБЕРПРОСТОРІ УКРАЇНИ: АНАЛІТИЧНИЙ ПІДХІД З ВИКОРИСТАННЯМ GRAFANA-ДОШКИ

Анотація

У статті представлено інноваційну методологію моделювання фішингових сценаріїв в українському кіберпросторі на основі інтеграції даних у середовищі Grafana. Основна увага приділена виявленню, класифікації та типізації фішингових доменів і каналів доставки шкідливого контенту (соціальні мережі, SMS, месенджери, мобільні застосунки). Запропоновано використання даних з HTTP-проксі-логів, DNS API та NetFlow-трафіку для побудови інтерактивних дашбордів, що візуалізують часові патерни, топ-домени, канали доставки й кампанії. Окрема увага приділяється економічній оцінці шкоди: розраховано фінансові втрати користувачів із врахуванням кількості переходів, середніх збитків на інцидент та тематики атак. У роботі також розглянуто застосування алгоритмів машинного навчання (decision trees, XGBoost) для автоматизованого виявлення фішингових URL на основі поведінкових, контентних і технічних ознак. Запропоновано концепцію інтеграції результатів візуалізації в SIEM-системи (Splunk, QRadar) для оперативного реагування на загрози. Результати дослідження мають практичне значення для формування національних платформ кіберзахисту, розробки державних реєстрів фішингових доменів, а також впровадження освітніх програм з кібергігієни. Представлений підхід поєднує технічну, аналітичну та політико-освітню компоненти, що забезпечує його комплексний характер та релевантність в умовах сучасної гібридної війни проти України. Особливу увагу приділено візуальним інструментам: реалізовані дашборди Grafana дозволяють відстежувати піки фішингової активності, оцінювати канали доставки, тематику атак та регіональні особливості розповсюдження. Запропонована візуалізаційна модель сприяє підвищенню ефективності реагування на кіберінциденти завдяки інтерактивності, адаптивності та можливості глибокого аналізу даних у реальному часі. Дослідження також враховує соціо-культурний контекст України — аналізуються україномовні шаблони соціальної інженерії та демографічні чинники, що впливають на результативність фішингових кампаній. Застосування регіоналізованих підходів дозволяє підвищити точність прогнозування загроз і гнучкість захисних механізмів. Запропонована методика може бути адаптована до потреб державних органів, банківських структур та корпоративного сектору для побудови ефективних стратегій цифрової безпеки.