МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ АТРИБУЦІЇ СУБ’ЄКТІВ ГІБРИДНОЇ АГРЕСІЇ В НАЦІОНАЛЬНОМУ КІБЕРПРОСТОРІ

Анотація

В умовах триваючої гібридної агресії проти України, здатність точно ідентифікувати джерела ворожих дій у кіберпросторі є не просто технічним завданням, а критично важливим елементом національної безпеки. В даній статті запропоноване одне з вирішень наукової проблеми розробки комплексних методологічних засад для атрибуції суб’єктів гібридних загроз. У вступі акцентовано увагу на актуальність проблеми, що зумовлена необхідністю ефективної протидії скоординованим кібер- та інформаційно-психологічним операціям. Аналіз сучасних досліджень вітчизняних та закордонних науковців показує, що існуючі підходи до атрибуції часто є фрагментарними, зосереджуючись на технічних аспектах, контент-аналізі тощо, що створює нагальну потребу в єдиній, системній методології. Метою даної роботи є розробка цілісної методології атрибуції суб’єктів гібридної агресії, що дозволяє інтегрувати та синтезувати різнорідні дані для формування обґрунтованих висновків. Теоретичною базою дослідження стали концепції гібридної війни та сучасні підходи до аналізу великих даних. Методологія включає системний аналіз, діалектичний метод та моделювання, що дозволило структурувати складний, багатоетапний процес атрибуції. Ключовим науковим результатом є запропонована багаторівнева модель атрибуції, яка об’єднує аналіз на трьох рівнях: технічному (аналіз інфраструктури, шкідливого коду та інших цифрових артефактів), тактичному (ідентифікація стійких поведінкових дій, тактик, технік і процедур) та стратегічному (аналіз наративів, цілей та їх кореляції з геополітичними інтересами держави-агресора). Також у статті сформульовано систему критеріїв для верифікації та оцінки достовірності атрибутивних висновків. У висновках аргументовано, що запропонована модель дозволяє значно підвищити доказову цінність та обґрунтованість атрибуції, забезпечуючи глибоке розуміння стратегії супротивника. Перспективи подальших досліджень включають розробку прикладних аналітичних інструментів на базі штучного інтелекту та дослідження правових механізмів імплементації результатів дослідження.