ЗАСТОСУВАННЯ ПОЯСНЮВАНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ

Анотація

У статті розглядаються сучасні підходи до аналізу та оцінювання ризиків інформаційної безпеки з акцентом на застосуванні методів штучного інтелекту (ШІ). Проведено системний огляд класичних якісних, кількісних та гібридних методів ризик‑менеджменту в умовах зростання складності кіберзагроз, динамічних змін у векторах атак та швидкої адаптації зловмисників. На основі аналізу наукової літератури обґрунтовано необхідність переходу від статичних процедур до адаптивних моделей, що спираються на об'єктивні дані та аналітику та забезпечують неперервний моніторинг, самонавчання та оперативне оновлення оцінок ризику. Розглянуто класи інтелектуальних методів – експертні інтелектуальні системи, ймовірнісно‑статистичні моделі, нейромережеві підходи, гібридні ШІ‑системи та системи поведінкового аналізу – їхні переваги, обмеження та сфери застосування у задачах виявлення аномалій, прогнозування інцидентів та автоматизації реагування. Окрему увагу приділено ролі пояснюваного ШІ (XAI) для підвищення прозорості прийняття рішень, можливості аудиту моделей та довіри з боку користувачів і регуляторів. Проаналізовано специфічні ризики, пов’язані з використанням ШІ у кібербезпеці, зокрема уразливості самих інтелектуальних систем до спеціалізованих атак, і запропоновано напрями їхнього пом’якшення через комбіновані технічні та організаційні заходи. Наведено рекомендації щодо інтеграції ШІ‑компонентів у освітні програми підготовки фахівців з кібербезпеки, що включають формування компетенцій у сфері машинного навчання, інтерпретованості моделей та практик безпечного розгортання. На основі порівняльного аналізу запропоновано концептуальні положення для побудови адаптивного методу оцінювання ризиків, який поєднує автоматизоване виявлення загроз, ймовірнісну оцінку наслідків та механізми пояснюваності результатів для прийняття обґрунтованих управлінських рішень. Для верифікації методу розроблено п'ять прикладних сценаріїв, які дозволяють протестувати функціональну спроможність методу при ідентифікації прихованих загроз, ранжуванні факторів впливу та використанні у навчальних кейсах. Практична значущість роботи полягає у формуванні методологічної бази для впровадження інтелектуальних систем управління ризиками в критично важливих інформаційних інфраструктурах та організаціях різного рівня, а також у визначенні пріоритетів подальших досліджень у сфері безпечного та прозорого застосування ШІ в кіберпросторі.