Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка»
Cybersecurity: Education, Science, Technique
МОДЕЛЬ АДАПТИВНИХ РЕКОМЕНДАЦІЙ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ КІБЕРБЕЗПЕКОЮ В IOT-СЕРЕДОВИЩАХ
Системи рекомендацій для підтримки прийняття рішень у середовищах Інтернету речей (IoT) відіграють ключову роль у розвитку ефективних інтелектуальних рішень, забезпечуючи адаптивне управління кібербезпекою та оптимізацію ресурсів IoT-платформ. Особлива увага приділяється характеристикам даних IoT, які генеруються з численних джерел, таких як сенсори, комунікаційні пристрої та інші елементи інфраструктури, що формують великий обсяг гетерогенних даних. У роботі досліджуються сучасні методи рекомендацій, включно з колаборативною фільтрацією, підходами на основі контенту, глибокими нейронними мережами та ансамблевим навчанням, а також їх ефективність у реальних IoT-середовищах. Особлива увага приділяється проблемам масштабованості алгоритмів, продуктивності та оптимізації енергоспоживання в малопотужних пристроях. Мета дослідження полягає у розробці моделі адаптивних рекомендацій для підтримки прийняття рішень у IoT-середовищах із високим рівнем кіберзахисту. Для досягнення цієї мети проведено аналіз останніх наукових досліджень та рішень у галузі IoT і систем рекомендацій, вивчено сучасні платформи, що реалізують подібні підходи, визначено технології та методи, придатні для побудови системи рекомендацій, а також створено персоналізовану модель підтримки прийняття рішень. У роботі представлено інтеграцію методів машинного навчання, аналізу великих даних та інтелектуальної обробки інформації для забезпечення адаптивного реагування на кіберзагрози. Результати дослідження демонструють можливості поєднання показників компрометації, моделей інтелектуальних рекомендацій та алгоритмів прогнозування загроз для підвищення безпеки IoT-екосистем. Запропонована модель дозволяє не лише підвищити ефективність виявлення загроз та реагування на них у реальному часі, але й забезпечує інтелектуалізацію процесів управління, автоматизацію обслуговування та персоналізовану підтримку рішень для адміністраторів та користувачів IoT-систем. Дослідження підкреслює наукову та практичну значущість інтеграції адаптивних рекомендацій у сферу кібербезпеки IoT, забезпечуючи базу для подальшого розвитку гібридних рішень із використанням штучного інтелекту та методів обробки великих даних.
Авторське право (c) 2026 Наталія Чернящук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД АДАПТИВНОГО ВІДБОРУ ТА ЗВАЖУВАННЯ ОЗНАК НЕПРАВДИВОЇ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЇЇ ВИЯВЛЕННЯ В УМОВАХ ГІБРИДНОЇ ВІЙНИ
У статті розв’язано актуальне для умов гібридної війни завдання підвищення ефективності виявлення неправдивої інформації в текстових повідомленнях. Актуальність дослідження зумовлена тим, що дезінформаційні впливи в сучасному інформаційному середовищі використовуються як інструмент підриву довіри до державних інституцій, викривлення сприйняття подій, дестабілізації суспільних настроїв і створення додаткового навантаження на системи прийняття рішень. У вступі обґрунтовано потребу в інтерпретованому та ресурсно-ефективному методі, придатному для роботи з великими, динамічними та незбалансованими потоками повідомлень. У постановці проблеми показано, що використання повного ознакового простору підвищує обчислювальну складність, ускладнює пояснення рішень і не враховує потребу в пріоритезації перевірки повідомлень за рівнем ризику. У розділі аналізу останніх досліджень і публікацій узагальнено сучасні підходи до виявлення неправдивої інформації, зокрема контентні, фактологічні, поведінкові та гібридні моделі, а також підходи до оцінювання дезінформаційних ризиків в умовах війни. У теоретичних основах дослідження систематизовано положення щодо відбору ознак, побудови ознакового простору, термового зважування, оцінювання якості класифікації та використання PR/ROC-подань в умовах дисбалансу класів. На цій основі сформовано концептуальну рамку методу адаптивного відбору та зважування ознак неправдивої інформації. У методиці дослідження описано експериментальну перевірку на відкритому українськомовному корпусі новин, тематично пов’язаних із подіями війни Російської Федерації проти України. Після очищення корпусу, вилучення порожніх записів і дублікатів, а також застосування фільтра довжини не менше 200 символів сформовано вибірку обсягом 29372 повідомлення, з яких 353 належать до класу неправдивої інформації, а 29019 — до класу правдивої інформації. Для побудови ознакового опису використано TF-IDF для уніграм і біграм, а як базову модель — логістичну регресію. Відбір ознак реалізовано за схемою χ² + top‑K з перевіркою кількох значень K на валідаційній вибірці; робочим варіантом обрано K=5000. Для практичного використання скорингу введено трирівневий тріаж ризику на основі 80-го та 95-го процентилів скорингу. У розділі результатів показано, що скорочення ознакового простору з 30000 до 5000 ознак не призводить до суттєвого погіршення якості класифікації: на тестовій вибірці значення F1 зменшується з 0,768 до 0,760, а PR-AUC — з 0,819 до 0,805. Водночас тріаж ризику підтвердив практичну придатність методу: високоризикова група охопила 256 повідомлень із 4406 на тестовій вибірці та містила 50 із 53 фейків, тоді як у низькоризиковій групі зафіксовано лише 1 фейк. У висновках обґрунтовано, що запропонований метод може застосовуватися як інтерпретований та ресурсно-ефективний компонент систем моніторингу інформаційного простору, а подальші дослідження доцільно спрямувати на розширення набору ознак і перевірку методу на інших українськомовних корпусах.
Авторське право (c) 2026 Дмитро Дженджеро, Володимир Наконечний https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ІЗОЛЬОВАНОЇ ОБРОБКИ КОНФІДЕНЦІЙНИХ ДАНИХ У ХМАРНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
Стаття присвячена розробці моделі ізольованої обробки конфіденційних даних у хмарному середовищі, орієнтованої на сценарії використання в системах Інтернету речей. Актуальність дослідження зумовлена зростанням обсягів чутливої інформації, що передається до хмарних платформ для обробки, за умов обмеженої або відсутньої довіри до хмарного провайдера. Запропонований підхід базується на застосуванні технологій Trusted Execution Environment, які забезпечують апаратно захищене середовище виконання для критичних обчислень. Розроблена модель передбачає чітке розмежування функціональних компонентів хмарної інфраструктури з виділенням enclave-контейнера як єдиного елемента, що має доступ до відкритого змісту даних. Усі конфіденційні операції, включаючи дешифрування, валідацію, обчислення та формування результатів, виконуються виключно в межах довіреного середовища. Незахищені хмарні сервіси взаємодіють лише з зашифрованими або агрегованими даними, що унеможливлює несанкціонований доступ до чутливої інформації навіть у разі компрометації операційної системи або гіпервізора. Запропоновано модель потоків даних, яка описує маршрутизацію інформації між IoT-пристроями, enclave та зовнішніми сервісами з урахуванням типів даних і рівнів доступу. Формалізовано процес обробки у вигляді послідовності перетворень зашифрованих даних у довіреному середовищі з подальшим поверненням результатів у контрольованому вигляді. Побудовано політики доступу та правила передачі результатів, що відповідають принципам мінімального розкриття інформації та нульової довіри. Практичну реалізацію моделі продемонстровано на прикладі прототипу з використанням технології Intel SGX для обробки медичних показників, отриманих від IoT-пристроїв. Проведений порівняльний аналіз із традиційними підходами до хмарної обробки підтвердив переваги запропонованого рішення за рівнем ізоляції та контролю доступу при збереженні масштабованості. Отримані результати свідчать про доцільність застосування розробленої моделі в системах, що працюють з конфіденційними даними в умовах недовіри до хмарного середовища.
Авторське право (c) 2026 Сергій Науменко, Павло Михайловський, Інна Розломій https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД КОНТЕКСТНО-ОРІЄНТОВАНОГО МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ ТЕКСТІВ ВІДЕОІГОР ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
У статті досліджується проблема підвищення якості машинного перекладу текстів відеоігор в умовах фрагментованого та контекстно залежного текстового середовища. Актуальність роботи зумовлена обмеженістю сучасних систем нейронного машинного перекладу, які здебільшого функціонують на рівні окремих текстових сегментів і не враховують ширший лінгвістичний та ситуативний контекст, що призводить до змістових, термінологічних і стилістичних помилок. Метою дослідження є розробка методу контекстно-орієнтованого машинного перекладу текстів відеоігор із використанням нейронних мереж, який забезпечує підвищення семантичної точності, узгодженості та стилістичної цілісності перекладу за рахунок інтеграції релевантного контексту. У роботі запропоновано підхід, що базується на формуванні розширеного вхідного представлення, яке поєднує поточний текстовий сегмент із контекстними компонентами, зокрема історією діалогу, інформацією про мовця й адресата, типом текстового фрагмента, станом сцени та локальним глосарієм. Реалізацію методу здійснено на основі нейронної моделі MarianMT без модифікації її архітектури, шляхом попередньої обробки вхідних даних. Експериментальне порівняння з базовим посегментним підходом показало, що врахування доречного контексту дозволяє суттєво підвищити якість перекладу за критеріями семантичної точності, коректності передачі займенників, термінологічної сталості та стилістичної узгодженості. Найбільший ефект досягається при перекладі коротких діалогових реплік, інтерфейсних повідомлень і фрагментів із високою контекстною залежністю. Практичне значення результатів полягає у можливості використання запропонованого методу в системах автоматизованої локалізації відеоігор, зокрема в умовах обмеженого доступу до повного сценарію гри. Отримані результати підтверджують доцільність інтеграції контекстної інформації як ключового чинника підвищення якості машинного перекладу та визначають перспективи подальших досліджень у напрямі мультимодального та адаптивного контексту.
Авторське право (c) 2026 Вадим Мойсеєнко, Світлана Поперешняк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
БЕЗПЕЧНА АВТОРИЗАЦІЯ БАНКІВСЬКИХ ТРАНЗАКЦІЙ НА ОСНОВІ СХЕМИ ШНОРА
Метод безпечної авторизації банківських транзакцій на основі схеми Шнора представляє криптографічний підхід до підтвердження автентичності користувача із застосуванням протоколів доведення з нульовим розголошенням (Zero Knowledge Proof, ZKP). Запропонований підхід орієнтований на мінімізацію ризиків компрометації конфіденційних даних під час виконання транзакцій у відкритих або частково довірених середовищах. Основою методу є використання протоколу ідентифікації Шнора, що має в основі складність задачі дискретного логарифмування і дає змогу здійснювати перевірку автентичності без передачі секретного ключа користувача. Модель авторизації включає процес взаємодії між трьома складовими транзакції, а саме: клієнтом, захищеним середовищем виконання транзакції та банківською стороною. Протокол включає у себе послідовність етапів: спочатку відбувається генерація початкових параметрів (p, g), далі формується значення публічного ключа (y), на його основі створюється доказ (t), на стороні банку генерується виклик (e) та подальше обчислення значення параметру s, з подальшою перевіркою коректності співвідношення на стороною банку. Особливістю є відсутність передачі приватного ключа та використання випадкових значень, що унеможливлює відновлення секретних параметрів навіть при перехопленні частини даних. У межах дослідження реалізовано моделювання атак типу MITM та replay­-атак з метою оцінки стійкості запропонованого підходу. У випадку атаки «людина посередині» показано, що модифікація параметра t призводить до порушення перевірочного співвідношення, що унеможливлює успішну авторизацію транзакції. Для протидії replay-атакам у модель інтегровано механізм часових міток (TS) та унікальності параметрів транзакції, що виключає можливість повторного використання перехоплених даних. Побудована модель базується на криптографічній стійкості, зменшення впливу вразливості середовища виконання транзакції та забезпечення основних принципів цифрової безпеки, а саме цілісності, конфіденційності та автентичності даних. Запропонований метод демонструє ефективність у сценаріях, де рівень загроз є високим.
Авторське право (c) 2026 Вікторія Шлапак, Сергій Семенюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ФОРМАЛІЗАЦІЯ СИСТЕМИ ПОКАЗНИКІВ ОЦІНЮВАННЯ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТІ ПРОГРАМ НАВЧАННЯ ПЕРСОНАЛУ З ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ
У статті розглянуто проблему формалізації системи показників оцінювання результативності програм навчання персоналу. Актуальність дослідження зумовлена тим, що в практиці організаційного забезпечення безпеки оцінювання таких програм часто зводиться до використання окремих фрагментарних характеристик, зокрема охоплення навчанням, результатів тестування або періодичності проведення занять, що не забезпечує цілісного кількісного подання фактичної результативності програми. Це ускладнює порівняння програм між собою, аналіз динаміки їх розвитку та обґрунтування управлінських рішень щодо вдосконалення навчального процесу. Метою статті є формалізація системи показників оцінювання результативності програм навчання персоналу шляхом визначення складу кількісних індикаторів, обґрунтування їх формального подання та побудови інтегральної оцінки. У роботі запропоновано систему з шести взаємопов’язаних показників, що охоплюють основні аспекти результативності програм навчання персоналу, а саме: охоплення навчанням, покриття релевантних тематичних блоків, результат підсумкового тестування, актуалізацію програми, поведінкову результативність та своєчасність повторного навчання. Для кожного показника наведено формальний вираз, що забезпечує можливість його кількісного визначення в межах єдиної моделі оцінювання. Обґрунтовано доцільність використання ентропійного методу для визначення вагових коефіцієнтів показників, що дозволяє враховувати їх відносну дискримінативну здатність на множині фактичних або змодельованих спостережень. Для демонстрації методики в роботі сформовано сценарно-аналітичну модель на основі характерних діапазонів значень показників для програм навчання різного рівня зрілості. Наукова новизна дослідження полягає у формалізації системи показників оцінювання результативності програм навчання персоналу та в обґрунтуванні підходу до побудови інтегрального показника на основі ентропійно визначених вагових коефіцієнтів. Отримані результати показали, що найбільший внесок у диференціацію програм навчання за рівнем результативності забезпечують показники поведінкової результативності, своєчасності повторного навчання та покриття релевантних тематичних блоків. Практичне значення дослідження полягає в можливості використання запропонованої моделі для порівняльного аналізу програм навчання, оцінювання динаміки їх результативності та підтримки рішень щодо вдосконалення навчального процесу.
Авторське право (c) 2026 Михайло Запорожченко, Світлана Легомінова, Дмитро Рабчун https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АРХІТЕКТУРНІ ТА АНАЛІТИЧНІ АСПЕКТИ ЗАСТОСУВАННЯ BIG DATA ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БЕЗПЕКИ IOT-СИСТЕМ
Зростання обсягів телеметричних та мережевих даних у середовищах Інтернету речей формує нові вимоги до інфраструктур обробки інформації у сфері кібербезпеки. Висока швидкість генерації подій, різнорідність джерел та необхідність реагування в реальному часі зумовлюють доцільність використання Big Data-технологій як базового середовища аналітики безпеки. Запропоновано багаторівневу архітектурну модель Big Data-інфраструктури для захисту IoT-систем, що охоплює рівні приймання та первинної обробки потокових подій, розподіленої обробки, зберігання великих масивів даних, аналітичної обробки та інтеграції із системами моніторингу безпеки. Модель передбачає використання потокових механізмів обробки даних із формуванням ознак у ковзних часових вікнах, розподілених сховищ типу NoSQL та Data Lake, а також масштабованих інструментів stream-processing для роботи з високонавантаженими потоками. Центральним елементом архітектури є інтегральний ризиковий показник R(t), що формується на основі багатовимірного вектора ознак та дозволяє здійснювати формалізовану кількісну оцінку аномальної активності. Такий підхід забезпечує узгодження механізмів потокової аналітики, машинного навчання та кореляції подій у межах масштабованої розподіленої Big Data-інфраструктури. Методика дослідження ґрунтується на імітаційному моделюванні сценарію DDoS-атаки в умовах зростаючої інтенсивності подій із подальшим аналізом показників латентності, точності детекції та динаміки ризику. Отримані результати підтверджують масштабованість запропонованої архітектури, відсутність експоненційного зростання затримки обробки та стійкість механізму детекції при пікових навантаженнях. Практична значущість роботи полягає у можливості впровадження Big Data-інфраструктури як основи побудови адаптивних систем кіберзахисту в IoT, SCADA та промислових інформаційних середовищах
Авторське право (c) 2026 Уляна Пановик, Ростислав Ткачук, Валерія Балацька, Валентина Ящук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ СИСТЕМИ ДОКУМЕНТООБІГУ З КРИПТОГРАФІЧНО ВЕРИФІКОВАНИМ ЛАНЦЮГОМ СТАНІВ ДОКУМЕНТА
У статті розроблено модель системи документообігу, орієнтовану на середовища, у яких критично важливими є цілісність історії документа, контроль його життєвого циклу та можливість незалежної перевірки виконаних операцій. Актуальність дослідження зумовлена тим, що традиційні системи електронного документообігу переважно спираються на централізовані журнали подій і прикладну логіку, що не усуває ризиків ретроактивної модифікації історії документа та зниження її доказової цінності. Метою роботи є побудова моделі системи документообігу, у якій цілісність історії документа забезпечується за рахунок криптографічно верифікованого ланцюга його станів і фіксації доказових атрибутів подій у permissioned DLT. Запропонована модель поєднує архітектурний і формальний рівні подання системи. На архітектурному рівні виокремлено користувацький, прикладний, доказовий і контентний рівні. На формальному рівні документ подано як послідовність криптографічно пов’язаних станів, у якій кожен новий стан містить хеш стану, метадані, часову мітку, хеш вмісту та посилання на попередній стан, що забезпечує цілісність і простежуваність усієї історії документа. Для реалізації доказового рівня використано смартконтракт реєстрації станів документа та permissioned DLT на базі Hyperledger Besu. Експериментальну валідацію моделі виконано на локальному стенді з використанням консенсусу QBFT, зовнішнього сховища та програмних модулів формування і повної верифікації історії документа. Результати експериментів підтвердили здатність моделі виявляти ретроактивні зміни вмісту, метаданих, підписів і часових атрибутів, локалізувати перший порушений стан та забезпечувати близьке до лінійного зростання часу повної верифікації зі збільшенням довжини ланцюга станів. Порівняльне оцінювання із централізованим журналюванням показало перевагу запропонованого підходу за критеріями виявлення втручання, локалізації порушення та незалежної перевірюваності результату. Практичне значення роботи полягає у можливості використання запропонованої моделі як основи для побудови корпоративних систем документообігу.
Авторське право (c) 2026 Наталя Долгова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ГІБРИДНЕ ВИЯВЛЕННЯ НЕСАНКЦІОНОВАНИХ ТОЧОК ДОСТУПУ У БЕЗДРОТОВИХ МЕРЕЖАХ
У статті запропоновано гібридний метод просторово-мережевого пошуку та атрибуції несанкціонованих точок доступу у Wi-Fi-середовищі IEEE 802.11, який поєднує радіочастотний фінгерпринтинг передавачів і поведінковий аналіз службових та інформаційних кадрів. Метою дослідження є підвищення точності виявлення атак типу Evil Twin, Rogue AP і MAC-spoofing та просторової локалізації джерел сигналу в умовах багатопрохідного поширення радіохвиль і навмисного ухилення. Методологічну основу склали моделі поширення сигналу, статистичний аналіз кадрів моніторингового режиму, ансамблева класифікація на основі алгоритмів випадкового лісу та LightGBM, а також гібридне позиціювання за схемою RSSI + TDoA з корекцією за радіокартою. Для перевірки використано набір даних UJIIndoorLoc та власну тестову вибірку, зібрану з використанням сенсорів Kismet, аналізатора Wireshark і програмного пакета Aircrack-ng. Експериментально встановлено, що запропонований метод забезпечує F1-міру 0,964, AUC=0,972 та середню похибку локалізації 1,82 м, що в 1,6-2,7 раза точніше за відомі базові методи. Час виявлення інциденту скорочено в середньому на 38 % порівняно з сигнатурним аналізом. Результати придатні для впровадження в системах захисту критичної інформаційної інфраструктури, корпоративних SIEM/SOAR-комплексах і підсистемах ситуаційної обізнаності.
Авторське право (c) 2026 Дмитро Прокопович-Ткаченко, Юлія Хохлачова, Валерій Магро, Давид Черкаський, Данило Переметчик https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ ПІДХІД ДО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТІЙКОСТІ ПРОМИСЛОВИХ IOT-СИСТЕМ ЗА УМОВ ПОРУШЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ПЕРИФЕРІЙНИХ ВУЗЛІВ
У статті розглянуто проблему забезпечення функціональної стійкості промислових IoT-систем за умов часткового порушення цілісності периферійних вузлів. Актуальність дослідження зумовлена зростанням кіберризиків у багаторівневих архітектурах edge–fog–cloud, у яких периферійні пристрої виконують первинну обробку та передавання телеметричних даних. Деградація або компрометація окремих вузлів у таких системах призводить до накопичення похибок під час агрегування даних, спотворення результатів аналітики та потенційного прийняття некоректних управлінських рішень. Традиційні підходи, засновані на повному відключенні підозрілих вузлів, можуть негативно впливати на безперервність технологічного процесу та знижувати відмовостійкість системи загалом. Запропоновано нейромережевий підхід до підтримання функціональної стійкості, що поєднує оцінювання поточного стану вузлів із адаптивною зміною їхнього вагового внеску в результати обробки без повного виключення з обчислювального контуру. Формалізовано модель впливу збурень на агрегований сигнал, у межах якої введено змінну стану вузла як інтегральний показник інформаційної достовірності та рівня його потенційної компрометації. Для оцінювання стану використано рекурентну нейронну мережу типу GRU, яка враховує часову динаміку поведінки вузлів та дозволяє виявляти аномальні відхилення у телеметричних потоках. Проведене імітаційне моделювання продемонструвало зменшення системної похибки агрегування та стабілізацію результуючого сигналу порівняно з класичними пороговими методами реагування. Отримані результати підтверджують ефективність запропонованого підходу для промислових IoT-середовищ та його здатність забезпечувати баланс між вимогами кібербезпеки, достовірністю даних і безперервністю технологічного процесу.
Авторське право (c) 2026 Станіслава Кудренко, Валерій Козловський, Віталій Алькема https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ЗАХИСТУ ТА СТІЙКОСТІ КВАНТОВИХ ПОВТОРЮВАЧІВ
Сучасні квантові мережі потребують високого рівня надійності та захисту передавання інформації. Квантові повторювачі виконують ключову роль у забезпеченні масштабованості мереж та підтримці когерентності квантових станів на великих відстанях. Водночас повторювачі є критичною точкою мережі і можуть бути вразливими до фізичних шумових впливів, технічних несправностей і кібератак на вузловому рівні. Це створює потребу у розробці системних моделей, здатних оцінювати стійкість повторювачів та забезпечувати їх захист у масштабованих квантових мережах. У статті запропоновано математично-кібернетичну модель захисту і стійкості квантових повторювачів. Модель враховує фізичні процеси, шумові впливи та можливі кіберзагрози. Вона включає статичні підходи для оцінки вразливостей та динамічно-адаптивні для автоматичного реагування на зовнішні впливи. Зазначається, що сучасні гібридні моделі поєднують квантові алгоритми з класичними протоколами безпеки. Саме поєднання таких підходів забезпечує систематичну оцінку компромісу між точністю обчислень, ефективністю використання ресурсів та стійкістю до атак. Розглянуті цільові функції дозволяють кількісно оцінювати ефективність механізмів захисту та стійкість квантових повторювачів у різних сценаріях експлуатації, включаючи активні втручання та масштабування мережевої інфраструктури. У статті запропоновано системні критерії оцінки надійності та кібербезпеки вузлів, що є визначальною складовою для інтеграції та функціонування технологій квантового зв’язку. Отримані результати формують методологічну основу для вдосконалення стратегій кіберзахисту квантових мереж із фокусом на підвищення стійкості критичних компонентів інфраструктури. Запропонована модель забезпечує оптимізацію механізмів захисту повторювачів у масштабованих мережевих топологіях та створює аналітичне підгрунтя для дослідження адаптивних алгоритмів керування, що гарантує надійну передачу та інтеграцію квантових комунікацій у системах наступного покоління.
Авторське право (c) 2026 Тетяна Фесенко, Владислава Магалецька, Едуард Рубін https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ПОКРАЩЕННЯ AML-ПЕРЕВІРОК У СФЕРІ КРИПТОВАЛЮТ ШЛЯХОМ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ БЛОКЧЕЙН ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ
У статті досліджено проблему підвищення ефективності AML-перевірок (Anti-Money Laundering) у сфері криптовалют в умовах стрімкого розвитку технологій блокчейн та WEB 3.0. Зростання кількості активних криптогаманців і транзакцій у децентралізованих мережах зумовлює необхідність удосконалення підходів до виявлення незаконної фінансової діяльності, зокрема операцій з відмивання коштів. Традиційні AML-механізми, що базуються на послідовному аналізі транзакцій та логічних правилах, характеризуються високими обчислювальними витратами та обмеженою адаптивністю до нових шахрайських сценаріїв. Метою роботи є розробка методу покращення AML-перевірок шляхом поєднання переваг технології блокчейн та алгоритмів машинного навчання. У статті проаналізовано сучасний стан ринку AML-сервісів, здійснено порівняння комерційних провайдерів та визначено фактори, що впливають на вартість перевірок транзакцій. Обґрунтовано гіпотезу про доцільність зміни парадигми початкової оцінки транзакцій: замість презумпції безпечності запропоновано модель попередньої умовної заборони з подальшим коригуванням рейтингу на основі результатів машинного навчання. Запропоновано математичну модель, що формалізує етапи перевірки транзакцій: початкове рейтингування, зважений аналіз параметрів, застосування ML-класифікатора, динамічне оновлення рейтингу, реакцію системи та прийняття остаточного рішення на основі порогових значень. Для верифікації методу описано теоретичний експеримент із використанням датасету транзакцій відкритих блокчейнів та застосуванням алгоритмів Logistic Regression, Random Forest і Neural Networks. Отримані результати демонструють можливість досягнення високої точності класифікації транзакцій (понад 90%) та зменшення кількості помилкових спрацьовувань. Практична цінність роботи полягає у зниженні ресурсомісткості перевірок, підвищенні адаптивності AML-систем та покращенні кібербезпеки фінансових операцій у криптовалютному середовищі.
Авторське право (c) 2026 Ольга Павлова, В’ячеслав Аскеров https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КОНЦЕПТ УПРАВЛІННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЮ БЕЗПЕКОЮ ЦИФРОВОГО СЕРЕДОВИЩА В ЕКОСИСТЕМІ ПІДПРИЄМСТВА
У статті представлено концепт управління інформаційною безпекою та захисту цифрового середовища підприємства в межах загальної екосистеми «бізнесу за вимогою». Обґрунтовано перехід від сегментованого захисту до формування екосистеми безперебійного потоку інформації, що базується на когерентності взаємодії стейкголдерів. Проведено декомпозицію об’єктів захисту на основні (критичні дані, бізнес-процеси) та допоміжні (ІТ-інфраструктура, персонал, приміщення) активи. Особливу увагу приділено трансформації ролі штучного інтелекту в системі кіберзахисту, запропоновано механізм моніторингу вхідного трафіку на основі технології IDS-GAN та впровадження ШІ-агентів, які підлягають окремому аудиту та контролю. Концепт спрямований на інтеграцію внутрішньої системи управління безпекою із зовнішнім інституційним та регуляторним середовищем України, з відзначенням ролі Національного банку України у забезпеченні безпеки фінансових операцій через платформу MISP-NBU та дотримання стандартів серії ДСТУ ISO/IEC 27000. Встановлено взаємозв’язок між технічною спроможністю підприємства та вимогами НКЕК у сфері електронних комунікацій. Враховуючи ризики блекаутів, у моделі імплементовано модель C2M2 Міністерства енергетики України для оцінки кібербезпеки енергетичної складової бізнесу. Доведено, що ефективне управління цифровим середовищем вимагає багаторівневої структури контролю (від стратегічного до операційного) та обов’язкового криптографічного захисту каналів взаємодії. Отримані результати можуть слугувати методологічним підґрунтям для розробки комплексних програм кіберрезильєнтності, що забезпечують безперервність потоків інформації за умови синергії технологічних інновацій та нормативної відповідності, окрім того, можуть бути використані представниками ІТ-департаментів та спеціалістами з ризик-менеджменту для побудови адаптивних систем захисту в умовах невизначеності.
Авторське право (c) 2026 Тетяна Капелюшна, Тетяна Мужанова, Олександр Дьячук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ДИНАМІЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ПОСТКВАНТОВИХ ЦИФРОВИХ ПІДПИСІВ У ПРОТОКОЛАХ АВТЕНТИФІКАЦІЇ НАДЩІЛЬНИХ МЕРЕЖ 6G
Розвиток мереж шостого покоління (6G), орієнтованих на надщільні сценарії доступу, ультранизькі затримки та масове підключення гетерогенних пристроїв, суттєво підвищує вимоги до механізмів автентифікації та забезпечення кібербезпеки. Додатковим фактором ризику є прогнозований прогрес квантових обчислень, який ставить під сумнів довгострокову стійкість класичних криптографічних алгоритмів і зумовлює необхідність використання постквантових цифрових підписів у телекомунікаційних протоколах. Водночас наявні підходи до впровадження постквантової криптографії в мобільних мережах здебільшого ґрунтуються на статичних схемах і не враховують динамічні умови функціонування надщільних мереж 6G. У роботі досліджено проблему побудови квантово-стійких і продуктивних протоколів автентифікації для мереж 6G з урахуванням змінності мережевих параметрів, гетерогенності пристроїв та обмежень обчислювальних і енергетичних ресурсів. Показано, що статичне застосування постквантових цифрових підписів не забезпечує необхідного балансу між рівнем безпеки та ефективністю автентифікаційних процедур у надщільних сценаріях доступу. З метою подолання зазначених обмежень запропоновано узагальнену методологію динамічної оптимізації постквантових цифрових підписів у протоколах автентифікації 6G, яка базується на адаптивному виборі криптографічних алгоритмів і параметрів їх застосування залежно від поточного стану мережі та ресурсних характеристик автентифікованих вузлів. Розроблена модель формалізує механізм динамічного вибору цифрового підпису з урахуванням затримок, обчислювальних витрат, енергоспоживання та рівня квантової стійкості, що дозволяє сформувати формальні критерії оптимальності для 6G мереж. Інтеграція запропонованих методів у протокол автентифікації формує адаптивну криптографічну архітектуру, здатну масштабуватися в умовах високої щільності підключень без зниження рівня безпеки. Результати експериментального моделювання для надщільних сценаріїв доступу підтверджують, що динамічна оптимізація забезпечує зменшення затримок автентифікації та енергоспоживання порівняно зі статичними постквантовими варіантами, що обґрунтовує доцільність використання адаптивних протоколів у мережах 6G.
Авторське право (c) 2026 Юрій Кучма, Вячеслав Поліновський, Максим Плахтій https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЕМПІРИЧНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ ПОСТКВАНТОВИХ КРИПТОГРАФІЧНИХ АЛГОРИТМІВ ML-KEM, ML-DSA ТА SLH-DSA У РІЗНИХ ВЕРСІЯХ JDK
Стандартизація NIST у 2024 році алгоритмів ML-KEM (FIPS 203), ML-DSA (FIPS 204) та SLH-DSA (FIPS 205) ознаменувала початок практичного переходу до постквантової криптографії в промислових програмних системах. Платформа Java залишається однією з найпоширеніших у корпоративному середовищі, однак розробники стикаються з практичною проблемою вибору: використовувати бібліотеку BouncyCastle, яка підтримує нові алгоритми на всіх актуальних версіях JDK, чи нативні можливості що з'явилися у JDK 25. Відсутність систематичних емпіричних даних про продуктивність цих алгоритмів у середовищі Java в залежності від версії платформи, рівня безпеки та типу операції ускладнює обґрунтований вибір при плануванні міграції корпоративних Java-систем до постквантових стандартів. У статті проведено систематичне порівняльне дослідження продуктивності алгоритмів ML-KEM, ML-DSA та SLH-DSA у середовищі Java на основі відтворюваного експерименту з використанням Java Microbenchmark Harness у контейнеризованому середовищі для трьох версій платформи — JDK 17, JDK 21 та JDK 25 — з порівнянням реалізацій BouncyCastle 1.83 та нативної підтримки JDK 25. Для кожного алгоритму вимірювались три основні операції: генерація пари ключів, інкапсуляція або формування підпису, декапсуляція або верифікація. Для алгоритмів підпису додатково варіювався розмір повідомлення — 256 байтів, 1024 байти та 65536 байтів. Статистична значущість відмінностей оцінювалась за критеріями Манна–Уітні та Краскела–Уолліса з post-hoc аналізом за методом Данна з поправкою Бонферроні. Встановлено що нативна реалізація JDK 25 стабільно поступається BouncyCastle для всіх алгоритмів і операцій. Окремий бенчмарк overhead ініціалізації провайдера підтвердив що ця різниця зумовлена алгоритмічною реалізацією а не накладними витратами інфраструктури. Перехід з JDK 17 на JDK 25 забезпечує статистично значуще прискорення BC реалізацій. За результатами дослідження сформульовано практичні рекомендації для Java-розробників щодо вибору реалізації та версії платформи при міграції до постквантових стандартів. Вихідний код і конфігурація Docker Compose опубліковані у відкритому репозиторії GitHub для незалежного відтворення результатів.
Авторське право (c) 2026 Юрій Олексійчук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АНСАМБЛЕВА КЛАСТЕРИЗАЦІЯ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ НА ОСНОВІ КОНСЕНСУСНОГО ПІДХОДУ
В умовах стрімкого зростання обсягів мережевого трафіку та ускладнення корпоративних інформаційних систем (ІС) особливу актуальність набуває розробка ефективних методів аналізу й кластеризації даних. Сучасні підходи до обробки мережевого трафіку вимагають комплексного розгляду численних параметрів та характеристик, що зумовлює необхідність удосконалення існуючих методів кластерного аналізу. У роботі запропоновано вдосконалений підхід до ансамблевої кластеризації мережевого трафіку та методику побудови узгодженої матриці подібності для інтеграції результатів різних алгоритмів кластеризації на основі експоненціальної залежності з метою посилення різниць у вагах алгоритмів, що суттєво підвищує точність кінцевої кластеризації. Реалізована в рамках дослідження на мові Python програмна система об’єднує кілька методів кластеризації, що дозволяє досягти значно більшої стабільності результатів за рахунок використання консенсусного підходу, ефективність якого підтверджена результатами масштабних обчислювальних експериментів. У ході дослідження та обчислювальних експериментів продемонстровано, що ключовою перевагою розробленого підходу є підвищена стійкість до викидів порівняно з традиційними методами (KMeans, DBSCAN), що застосовуються для кластерного аналізу мережевого трафіку компанії, а також більш збалансована кластеризація для складних багатовимірних даних. Також запропоновано залежність для розрахунку ваг алгоритмів із використанням експоненціальної функції, що дає змогу комплексно підходити до інтеграції результатів різних методів кластеризації. Розроблене програмне рішення суттєво розширює методи аналізу мережевого трафіку та забезпечує ефективний практичний інструментарій для підвищення продуктивності роботи корпоративних інформаційних систем. Запропонований підхід може бути успішно адаптований для розв’язання широкого спектра задач аналізу даних, що потребують обробки великих обсягів багатовимірної інформації.
Авторське право (c) 2026 Денис Редько, Альона Десятко, Бісарінов Байтума https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АТАК У КОРПОРАТИВНІЙ МЕРЕЖІ НА ОСНОВІ FLOW-ОЗНАК
Виявлення шкідливої мережевої активності в корпоративних інформаційних ресурсах на основі статистичних характеристик потоків трафіку є практично значущим завданням, оскільки ефективність детектування визначається не лише загальною точністю, а й співвідношенням хибних спрацювань і пропусків атак, що безпосередньо впливає на навантаження на операторів безпеки та рівень залишкового ризику для організації. У статті подано підхід до виявлення атак у потоці мережевих з’єднань за flow-ознаками з використанням деревоподібних методів машинного навчання та аналізом їх поведінки для різних класів загроз у межах єдиного відтворюваного експериментального протоколу. Для експериментального дослідження використано набір даних CSE-CIC-IDS2018 з ознаками, сформованими CICFlowMeter, та побудовано бінарну постановку benign проти attack для трьох сценаріїв шкідливої активності, що охоплюють botnet-активність, volumetric-атаки типу DDoS (HOIC, LOIC-UDP) і web-атаки (Brute Force-Web, Brute Force-XSS, SQL Injection). Реалізовано порівняння моделей Decision Tree та Random Forest із балансуванням класів та фіксованими параметрами розбиття даних на навчальну і тестову вибірки, що забезпечує коректне зіставлення якості на різних типах атак. Оцінювання виконано за матрицею помилок і похідними показниками для класу атаки, включно з precision і recall, а також аналізом абсолютних значень FP і FN, які є найбільш інформативними у випадку рідкісних атак. Отримані результати демонструють майже повне відокремлення benign і attack для Bot та DDoS, що узгоджується з наявністю виражених патернів у потоці трафіку та високою відокремлюваністю класів у просторі ознак. Для web-атак виявляється принципово різний профіль помилок: Decision Tree забезпечує вищу повноту виявлення за рахунок збільшення кількості хибних тривог і зниження точності спрацювань, тоді як Random Forest формує істотно точніші спрацювання при збільшенні числа пропусків. Показано, що вибір методу детектування доцільно здійснювати з урахуванням типу атаки, дисбалансу класів і допустимого балансу між хибними спрацюваннями та пропусками, а інтерпретація результатів має спиратися на показники, які відображають експлуатаційні наслідки для систем моніторингу корпоративної мережі.
Авторське право (c) 2026 Дар'я Шулімова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СИСТЕМА ПЕРЕВІРКИ ЗНАНЬ СТУДЕНТІВ З ЕЛЕМЕНТАМИ ГЕЙМІФІКАЦІЇ
Описані інструменти можуть бути використані для вирішення практичних задач забезпечення тестування знань навчального контенту, що надається студентам, які навчаються за спеціальності F2 "Інженерія програмного забезпечення", використовуючи відповідну інформаційну навчальну систему. Тести з навчальногой контенту представлені у вигляді таблиць бази даних системи. У статті розглядається інформаційна система тестування знань студентів, яка використовує елементи гейміфікації. Запропонована система підтримує тестування знань з основних навчальних дисциплін спеціальності F2 та сприяє процесу оптимізації обробки даних, що описує процес тестування знань. Освітні компоненти дисциплін, з яких проводиться тестування знань, організовані у вигляді ієрархічної моделі. Розроблена система тестування знань студентів працює в режимах «студент» (для перевірки знань студентів) та «адміністратор» (для формування тестових завдань). У роботі детально розглядається режим «студент» та база даних системи. Аналіз результатів перевірки знань визначає автоматизацію формування відповідного рішення щодо визначення матеріалу, який студент не опанував на необхідному рівні. Використання веб-системи сприяє процесу автоматизації перевірки знань студентів. Запропонований підхід до тестування знань студентів доцільно використовувати в подальшому для прототипування предметних онтологій навчальних дисциплін спеціальності F2.
Авторське право (c) 2026 Костянтин Ткаченко, Ольга Ткаченко, Олександр Ткаченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕХАНІЗМІВ ВИЯВЛЕННЯ ДЖЕРЕЛ ТА ШЛЯХІВ РОЗПОВСЮДЖЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН І ПРОПАГАНДИ КІБЕРПРОСТОРІ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ
У статті представлено інформаційну технологію виявлення джерел та маршрутів поширення фейкових новин і пропаганди в соціальних мережах та онлайн-медіа. Запропонований підхід ґрунтується на векторизації текстових публікацій за допомогою мовних моделей, обчисленні косинусної схожості та кластеризації повідомлень для виявлення тематично подібних груп. На основі сформованих кластерів будується хронологічна графова візуалізація, що дозволяє ідентифікувати первинні джерела дезінформації, ключових ретрансляторів і швидкість її поширення. Експериментальне дослідження проведено на зведеному датасеті обсягом понад 2000 публікацій, у якому частки правдивих і фейкових повідомлень є порівняно збалансованими. Аналіз взаємодії показав, що близько 75 % усіх публікацій отримують не більше 20 вподобань, тоді як лише менше 5 % повідомлень формують «довгий хвіст» із сотнями та тисячами реакцій. При цьому дезінформаційні повідомлення частіше або залишаються майже непоміченими, або різко набирають аномально високу популярність за короткий проміжок часу. Аналіз поширень виявив, що приблизно 80 % постів мають не більше 5 репостів, однак серед найбільш поширюваних повідомлень частка фейкових суттєво зростає. Платформний аналіз показав, що на веб-ресурсах і авторитетних медіа переважає достовірний контент, тоді як у соціальних мережах та месенджерах (зокрема Telegram) співвідношення правдивих і фейкових повідомлень є близьким до рівноважного, а в окремих мережах домінує дезінформація. Порівняння моделей ембедінгів засвідчило, що модель OpenAI забезпечує чіткіше розділення повідомлень у просторі ознак та дозволяє виявити до 10–11 значущих кластерів при оптимальному порозі косинусної схожості τ ≈ 0,55–0,60, тоді як для локальної моделі оптимальний поріг є значно вищим (τ ≈ 0,86–0,88). Побудовані графи поширення показали, що часовий інтервал між первинною публікацією фейку та його появою на інших платформах може становити від кількох годин до кількох діб, а трансформація репостів в «оригінальні» публікації є типовим механізмом приховування джерела.
Авторське право (c) 2026 Вікторія Висоцька, Любомир Чирун, Ярослав Тепли, Юліан Куриляк, Віталій Торшин https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ ПАРАМЕТРІВ ПОТОКУ ЦІЛЕСПРЯМОВАНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ АТАК НА АВІАЦІЙНУ ТРАНСПОРТНУ СИСТЕМУ
Стрімка цифровізація авіаційних систем створила значні вразливості до складних цілеспрямованих атак (APT). Стандартні системи виявлення вторгнень часто не здатні ідентифікувати приховані малоінтенсивні інформаційні впорскування через їх динамічну та багатоетапну природу. У контексті стандартів авіаційної безпеки 2026 року існує критична потреба в інструментах моніторингу в реальному часі, здатних виявляти тонкі аномалії в потоках даних управління повітряним рухом (УПР). У дослідженні запропоновано модель динаміки інтенсивності інформаційного впливу, що базується на апараті фільтрації Калмана-Б’юсі та стохастичних диференціальних рівняннях. Модель використовує алгоритм рекурсивного оцінювання для відстеження стану авіаційного інформаційного середовища. Механізм виявлення зосереджений на статистичному аналізі послідовностей оновлення (нев’язок) для ідентифікації відхилень, спричинених несанкціонованими кіберпсихологчними впливами. Розроблена модель дозволяє ефективно ідентифікувати фазові переходи сценаріїв APT-атак шляхом аналізу дисперсії нев’язок фільтра. Результати моделювання демонструють, що застосування фільтрації Калмана суттєво підвищує ймовірність виявлення прихованих загроз порівняно з традиційними пороговими методами. Модель враховує нестаціонарний характер авіаційного трафіку, забезпечуючи високу чутливість до маломасштабних, але стійких коливань інтенсивності. Інтеграція запропонованого математичного апарату в системи авіаційної кібербезпеки підвищує стійкість інфраструктури УПР. Отримані результати створюють методологічну базу для розробки автоматизованих систем підтримки прийняття рішень при реагуванні на кіберінциденти, гарантуючи безпеку польотів в умовах еволюції глобальних кіберзагроз.
Авторське право (c) 2026 Олександр Косогов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЛОКАЛЬНА ПЛАТФОРМА З ВІДКРИТИМ ВИХІДНИМ КОДОМ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ТА РЕАГУВАННЯ НА КІБЕРІНЦИДЕНТИ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ЯК АЛЬТЕРНАТИВА РІШЕННЯМ EDR/XDR
У статті представлено підхід до проєктування локальної платформи моніторингу кібербезпеки та реагування на інциденти на основі технологій з відкритим вихідним кодом із інтегрованою підтримкою штучного інтелекту. Актуальність дослідження зумовлена зростаючою складністю кіберзагроз, збільшенням кількості кінцевих точок у сучасних інфраструктурах, а також необхідністю безперервного моніторингу та оперативного реагування в межах центрів операцій безпеки (SOC). Традиційні рішення класу EDR та XDR забезпечують високий рівень автоматизації та можливостей виявлення, однак базуються на підпискових моделях, що створюють довгострокові операційні обмеження та знижують гнучкість управління інфраструктурою. У дослідженні розглянуто функціональні ролі EDR, XDR, SIEM та SOC в корпоративних середовищах і визначено ключові виклики, пов’язані з масштабованістю, володінням даними та залежністю від пропрієтарних платформ. Особливу увагу приділено обмеженням централізованих комерційних рішень при їх застосуванні в розподілених інфраструктурах із сотнями керованих кінцевих точок. У роботі запропоновано модель локальної платформи кібербезпеки, що об’єднує моніторинг кінцевих точок, кореляцію подій та управління журналами в межах єдиної архітектури. Запропоноване рішення базується на використанні Wazuh для функцій виявлення загроз на кінцевих точках і SIEM, індексації подій із сумісністю з OpenSearch для зберігання та аналітики, а також локальних систем зберігання даних для забезпечення безпечного та масштабованого зберігання журналів. Введено окремий локальний рівень аналізу на основі штучного інтелекту для підтримки процесів SOC, який забезпечує автоматичне узагальнення сповіщень, кореляцію пов’язаних подій, формування гіпотез щодо джерел інцидентів і допомогу аналітикам у прийнятті рішень без передачі чутливих даних до зовнішніх сервісів. Результати дослідження включають опис архітектури системи, апаратної конфігурації, процесів обробки даних та стратегій зберігання. Запропонований підхід акцентує увагу на прозорості, гнучкості та адаптивності до специфічних вимог організації. Крім того, модель передбачає використання структурованої методології proof-of-concept для оцінки покриття виявлення, продуктивності системи та ефективності процесів із використанням штучного інтелекту. Дослідження демонструє, що інтеграція інструментів з відкритим вихідним кодом із локальними можливостями штучного інтелекту дозволяє підвищити ефективність операцій кібербезпеки, зберігаючи контроль над даними та інфраструктурою. Запропонована платформа є практичною альтернативою традиційним рішенням класу EDR/XDR у сценаріях, де критичними є кастомізація, передбачуваність витрат та суверенність даних.
Авторське право (c) 2026 Ганна Гринкевич, Володимир Василенко, Дмитро Рудін https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОПТИМІЗАЦІЯ ПРОДУКТИВНОСТІ РЕЛЯЦІЙНИХ БАЗ ДАНИХ ШЛЯХОМ КОМБІНОВАНОГО ВИКОРИСТАННЯ МЕХАНІЗМІВ СЕКЦІОНУВАННЯ ТА ІНДЕКСУВАННЯ
У роботі проведено комплексне дослідження методів підвищення швидкодії реляційних систем керування базами даних шляхом інтеграції механізмів секціонування та індексування. Актуальність роботи зумовлена стрімким зростанням обсягів великих даних, що потребує пошуку оптимального балансу між складністю архітектурних рішень і апаратними витратами. Методологія дослідження ґрунтується на серії експериментів у середовищі СУБД PostgreSQL 18.1. Для забезпечення об’єктивності результатів згенеровано синтетичний набір даних обсягом 1 мільйон записів, який за структурою та бізнес-логікою імітує сучасну E-commerce систему. Експериментальна архітектура включає несекціоновану таблицю (Plain) та три типи секціонованих структур: за діапазоном дат (Range), списком категоріальних ознак (List) і хешем ідентифікатора (Hash). Програма випробувань охоплює шість ключових сценаріїв, зокрема агрегаційні запити, складні діапазонні вибірки, точкові звернення та операції з’єднання (JOIN). Основними метриками оцінювання визначено час виконання запитів (latency) та інтенсивність використання ресурсів підсистеми введення-виведення (I/O cost), виміряну в одиницях системних буферів. Результати порівняльного аналізу засвідчили, що секціонування без додаткового індексування забезпечує суттєве прискорення (до 11,9 разів для стратегії Range) лише за умови відповідності критерію фільтрації ключу секціонування, що пояснюється використанням механізму partition pruning. Водночас встановлено, що для точкових запитів несекціоновані таблиці з індексами перевершують секціоновані аналоги на 40–60% через відсутність накладних витрат планувальника на аналіз ієрархії секцій. Найвищу ефективність продемонструвало поєднання секціонування з композитними індексами, яке забезпечило зниження ресурсоспоживання до 99,1% у складних багатофакторних запитах. Окремо проаналізовано вплив фрагментації: встановлено, що під час масових агрегацій несекціонована таблиця може працювати приблизно на 20% швидше завдяки зменшенню кількості операцій з файловими дескрипторами. За результатами дослідження сформульовано практичні рекомендації щодо вибору стратегій оптимізації залежно від профілю навантаження. Робота підтверджує, що секціонування та індексація не є взаємозамінними, а виступають взаємодоповнюючими технологіями, максимальна ефективність яких досягається лише за умови їх узгодженого застосування в межах єдиної архітектури.
Авторське право (c) 2026 Юрій Вічепольський, Леся Булатецька https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАСТОСУВАННЯ ЙМОВІРНІСНИХ КАРТ ГРАДІЄНТІВ ЯСКРАВОСТІ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ КОРИГУВАННЯ ПАРАМЕТРІВ СТЕГАНОГРАФІЧНОЇ ВСТАВКИ ДАНИХ
В умовах прискорення темпів появи та розширення спектру нових кіберзагроз, стеганографія залишається важливим інструментом захисту чутливої інформації. На відміну від напряму криптографічного захисту, вона приховує сам факт передачі інформації у цифрових масивах даних. Стійке зростання обсягів, швидкості та номенклатури циркулюючої інформації в сучасних інформаційних системах, зумовлюють необхідність створення відповідних технологій обробки даних. В цьому сенсі, розробки адаптивних малоресурсних стеганографічних алгоритмів, що враховують статистичні властивості контейнерів переносників інформації й контенту, набуває особливої актуальності. Їх впровадження має ціллю забезпечити баланс «інтересів» між низькою суперечливих умов, вимог і властивостей, що притаманні процесу стеганографічної вставки даних. За сукупністю вирішуваних завдань, розв’язання вказаних протиріч є безумовно актуальним та має яскраво виражений прикладний характер. В досліджені проведено імітаційне моделювання процедур синтезу ймовірнісних карт перепадів яскравості для різних типів зображень (для умов глобальної й локальної - блочної статистики). У ході моделювання здійснено варіювання значеннями порогів «згладжування» й «подібності» (PZ1 та PZ2) та розмірності опорних блоків зображень N×N. Оцінка результатів проводилося: - за метрикою PSNR; - аналізом карт різниці; - кількістю та середньою довжиною формованих серій ОБ. Проведене моделювання підтвердило, що застосування адаптивного двоетапного згладжування (PZ1 та PZ2) в діапазоні їх значень від 7 до 14 градацій яскравості, дозволяє суттєво зменшити загальну кількість серій ОБ та збільшити їх середню довжину. Це покращує комбінаторику елементів масиву серій ОБ для цілей їх наступного мультиплексування та зменшує обчислювальну складність алгоритму. За результатами обробки, ключові структурні елементи зображень повністю зберігаються, а всі зміни локалізуються в їх малоінформативних областях. Отримувані значення PSNR у зазначеному діапазоні параметрів PZ1 та PZ2, залишаються стабільно високими. Інтеграція ймовірнісних карт перепадів яскравості в процедурний цикл передобробки вихідних даних забезпечує можливість експрес оцінки вихідних даних та дозволяє ефективніше визначати потрібні статистичні співвідношення у взаємодіючій парі «контент↔контейнер». Завдяки цьому покращуються стартові умови формування масивів серій ОБ та комбінаторність мультиплексування параметрів серій. Розглянутий підхід забезпечує баланс між візуальною якістю, оперативністю і обчислювальною ефективністю дослідного алгоритму. Це робить його перспективним для реалізації в складі мобільних платформ та/чи як способу для нівелювання наслідків ресурсного дефіциту, використовуваних програмно-апаратних платформ. Отримані результати забезпечують основу для подальшої автоматизації вибору поточних параметрів обробки приховуваних даних, залежно від статистичних властивостей взаємодіючої пари «контент↔контейнер»
Авторське право (c) 2026 Микита Гончаров, Сергій Малахов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД АВТОМАТИЗАЦІЇ ЗВІТІВ ПРО КІБЕРІНЦИДЕНТИ З ВИКОРИСТАННЯМ LLM
Роботу присвячено питанням автоматизації звітності в складі процесів Threat Inteligence. Метою роботи є розробка методу, яка дозволяє зменшити навантаження на працівників, які обробляють та документально фіксують результати кіберінцидентів у відповідності до вимог нормативних документів. Серед основних результатів роботи запропоновано шаблон інструкцій багаторазового використання для великої мовної моделі (ВММ). Представлений шаблон дає змогу надати чіткі вказівки, а саме необхідні та опціональні поля, припустимі значення, які вносяться до полів звіту. Запропоновано програмні моделі на основі бібліотеки Pydantic для генерації та перевірки відповіді у форматі JSON від ВММ. Це дозволяє скоротити довжину інструкцій для ВММ приблизно в 3 рази. Запропоновано архітектуру RAG-пайплайну для врахування конкретного контексту нормативних документів в області звітності щодо кіберінцидентів. Такий пайплайн дозволяє слідувати вимогам законодавства та стандартів без потреби прописувати ці вимоги вручну в інструкціях, що прискорює процес генерації та покращує якість звітів. Розроблено програмну модель, яка дозволяє автоматизовану генерацію звіту з кіберінцидентів. Така модель не потребує ручного заповнення характеристик інциденту, взаємодії користувача з платформою Threat Intelligence на прикладі MISP (Malware Information Sharing Platform). Цей підхід дозволяє знизити час створення звіту з годин до хвилин, і покращити ефективність обміну даними про загрози, уникаючи часових та фінансових вкладень. Ще одним результатом роботи є порівняльний аналіз генерації звітів при використанні різних ВММ, зокрема Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 pro, Grok xAI, GPT 5, DeepSeek, Llama в розрізі якості та вартості генерації звіту. Для порівняння запропоновано критерії якості звіту, оцінка відповідності критеріям проводилась експертним методом. В результаті виділено моделі Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 pro як лідерів стосовно якості згенерованих звітів. Встановлено, що ВММ є перспективним інструментом для впровадження в процеси обробки та комунікації в області інцидентів кібербезпеки, їх використання дозволяє повністю автоматизувати процес звітності Threat Intelligence в організації.
Авторське право (c) 2026 Данило Андреєв, Анатолій Чорний, Ірина Стьопочкіна, Микола Ільїн https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ЗАХИСТУ ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ У КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМАХ INDUSTRY 4.0
У статті представлено комплексний підхід до аналізу, проєктування та практичної реалізації захисту цифрових двійників у кіберфізичних системах Industry 4.0. Актуальність дослідження зумовлена тим, що цифровий двійник у сучасному промисловому середовищі виступає не лише інструментом моніторингу й аналітики, а функціональним компонентом цифрового контуру, компрометація якого здатна спричинити порушення цілісності та достовірності телеметрії, втрату синхронізації між фізичним і цифровим станами, деградацію сервісів і небезпечний вплив на виробничий процес. У роботі систематизовано основні загрози та вразливості цифрових двійників у середовищі CPS, зокрема підміну телеметрії, replay-атаки, втручання в модель, несанкціонований доступ, атаки на доступність, компрометацію каналів зв’язку, адміністративних сервісів і журналів подій. Проаналізовано криптографічні, мережеві, організаційні й прикладні механізми захисту, а також обґрунтовано необхідність їх інтеграції в багаторівневу архітектуру безпеки, побудовану з урахуванням принципів defense-in-depth і Zero Trust. Запропонована модель поєднує захист транспортного каналу, перевірку цілісності й автентичності повідомлень, протидію replay-атакам, контроль доступу, захищене журналювання з контролем цілісності записів, обмеження інтенсивності надходження повідомлень, валідацію телеметрії та модельно-орієнтований контроль стану цифрового двійника на основі оцінювання узгодженості між виміряним і прогнозованим станом. Практичну реалізацію виконано у вигляді програмного прототипу на основі Python, MQTT і Node-RED. У межах експериментальної перевірки відтворено контрольовані сценарії нормального функціонування та типових загроз, що дозволило оцінити реакцію системи на модифікацію повідомлень, повторне відтворення пакетів, аномальні телеметричні значення, неузгодженість із модельним станом, надлишковий потік повідомлень і спроби несанкціонованого адміністративного доступу. Отримані результати показали, що запропонований підхід забезпечує виявлення типових порушень, коректне відхилення аномальних або модифікованих повідомлень, підтримання контрольованої доступності сервісів і додаткову перевірку достовірності телеметрії на рівні моделі, що підтверджує практичну придатність розробленої моделі для побудови захищених цифрових двійників у контексті Industry 4.0.
Авторське право (c) 2026 Тетяна Савченко, Софія Лапіна https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРАТАК У МЕРЕЖЕВОМУ ТРАФІКУ НА ОСНОВІ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
У статті розглянуто роль та значення методів машинного навчання (ML) як методологічного фундаменту сучасного штучного інтелекту. Обґрунтовано, що здатність інформаційних систем до самонавчання та адаптації в динамічних середовищах є ключовим фактором їх ефективності. Проаналізовано стрімке зростання попиту на ML-технології в усіх сферах людської діяльності, що неминуче призводить до акумуляції та обробки колосальних обсягів чутливої інформації. Концентрація таких даних створює нові вектори загроз, оскільки стає пріоритетною ціллю для кіберзловмисників. Особливу увагу приділено впровадженню ML-алгоритмів у сучасні екосистеми безпеки. Розглянуто досвід використання провідних індустріальних рішень, що замінюють традиційні сигнатурні підходи інтелектуальним аналізом. Детально описано механізми реалізації мережевих атак, спрямованих на підміну початкових даних та маніпуляцію процесом навчання. Результати проведених експериментальних досліджень підтверджують, що використання неактуальних або скомпрометованих моделей у системах кіберзахисту створює ілюзію безпеки, залишаючи критичну інфраструктуру вразливою до цілеспрямованих атак. Стаття пропонує концептуальний погляд на необхідність створення захищених протоколів навчання для забезпечення стійкості інтелектуальних систем.
Авторське право (c) 2026 Анастасія Шляхова, Ольга Шевчук, Володимир Оніщенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПОРІВНЯННЯ ІНСТРУМЕНТІВ СИСТЕМНОГО МОНІТОРИНГУ NAGIOS, ZABBIX, PROMETHEUS, MS SCOM ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ ТА ПРОБЛЕМ В МЕРЕЖІ
Сучасні інформаційні системи та корпоративні мережі потребують постійного і всебічного моніторингу для своєчасного виявлення аномалій, зниження продуктивності та відмов, що можуть впливати на стабільність роботи, безпеку та доступність сервісів. У статті проведено детальний порівняльний аналіз чотирьох широко використовуваних систем моніторингу: Nagios, Zabbix, Prometheus та Microsoft System Center Operations Manager (MS SCOM). Досліджено архітектурні особливості кожної платформи, механізми збору та обробки метрик, підходи до виявлення аномалій, масштабованість, ефективність використання ресурсів та можливості інтеграції з сучасними ІТ-рішеннями, включно з хмарними інфраструктурами, контейнеризованими середовищами та алгоритмами машинного навчання. Для оцінювання систем застосовувалася багатокритеріальна методика, що враховує час реагування, точність виявлення (Precision), повноту (Recall), споживання ресурсів та зручність адміністрування. Використовувалися нормалізовані показники та інтегральний коефіцієнт ефективності для об’єктивного порівняння платформ. Результати показали, що Prometheus забезпечує найшвидше виявлення аномалій та найвищі показники точності і повноти реагування, що робить його надзвичайно ефективним для динамічних і високонавантажених середовищ. Zabbix продемонстрував стабільну та надійну роботу з широким функціоналом, придатним для середніх і великих мереж. MS SCOM ефективний у корпоративних інфраструктурах на базі Windows, забезпечуючи широку інтеграцію та управління, проте створює більше навантаження на ресурси. Nagios відзначився надійністю та простотою, проте проявив нижчу гнучкість і масштабованість у складних та динамічних середовищах. Отримані висновки свідчать, що вибір системи моніторингу має враховувати специфіку мережевої інфраструктури, масштаби мережі, експлуатаційні вимоги та потреби організації.
Авторське право (c) 2026 Оксана Онищук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АНАЛІЗ ДЕСТРУКТИВНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ НАРАТИВІВ У ЦИФРОВОМУ ПРОСТОРІ ЯК СКЛАДОВА КРИМІНАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ІНФОРМАЦІЙНИХ ЗАГРОЗ
У статті досліджено деструктивні інформаційні наративи у цифровому просторі як самостійний об’єкт кримінального аналізу інформаційних загроз. Обґрунтовано, що в умовах цифровізації суспільних відносин, зростання ролі платформених комунікацій та трансформації сучасних безпекових викликів інформаційний простір набуває ознак середовища, у якому реалізуються системні маніпулятивні впливи, дезінформаційні кампанії та інформаційно-психологічні операції, здатні впливати на стан громадської безпеки, рівень довіри до державних інституцій і стійкість суспільних процесів. Визначено, що деструктивний інформаційний наратив доцільно розглядати не лише як комунікативний або пропагандистський феномен, а й як аналітичну категорію, що характеризується змістовою цілісністю, повторюваністю, адаптивністю до актуального інформаційного контексту, багатоканальністю поширення та потенціалом формування негативних когнітивних, емоційних і поведінкових ефектів. Такий підхід дає змогу інтегрувати дослідження деструктивних наративів у систему кримінального аналізу, орієнтованого на виявлення патернів, тенденцій, джерел, механізмів поширення та ризикових наслідків інформаційного впливу. Теоретико-методологічною основою такого підходу визначено концепцію Intelligence-Led Policing, яка передбачає проактивний, превентивний і ризик-орієнтований характер правоохоронної діяльності, заснованої на використанні аналітичної розвідки, достовірних даних та аналітичних продуктів для підтримки управлінських рішень. У результаті опрацювання аналітичних матеріалів встановлено, що в цифровому просторі системно функціонують кілька основних груп деструктивних інформаційних наративів, зокрема наративи дискредитації державного управління, дестабілізації через поширення страху та невизначеності, підриву міжнародної суб’єктності України, маніпуляцій навколо мобілізаційних і безпекових тем, а також технологічно посилені наративи з використанням AI-згенерованого контенту. Доведено, що зазначені наративи мають структурований характер, відзначаються повторюваністю, мережевою реплікативністю та високим потенціалом впливу на інформаційне середовище й суспільні настрої. Обґрунтовано, що кримінальний аналіз деструктивних інформаційних наративів має здійснюватися із застосуванням комплексу взаємодоповнювальних методів, зокрема контент-аналізу, аналізу інформаційних потоків, OSINT-аналізу, аналізу соціальних мереж, а також темпорального й ризик-орієнтованого аналізу. Використання такого інструментарію дає змогу не лише фіксувати зміст окремих інформаційних повідомлень, а й виявляти закономірності поширення наративів, їхні мережеві зв’язки, часову динаміку активізації та потенційні ризики для безпекового середовища. Зроблено висновок, що деструктивні інформаційні наративи у цифровому просторі слід розглядати як повноцінний об’єкт кримінального аналізу інформаційних загроз. Їх системне виявлення, структуризація, класифікація та аналітичне оцінювання є важливою умовою підвищення ефективності правоохоронної діяльності у сфері запобігання та протидії сучасним інформаційним загрозам.
Авторське право (c) 2026 Ольга Габорець https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Предметом цього дослідження є комплексний аналіз та розробка автоматизованої системи класифікації мережевого трафіку, для виявлення DDoS атак. Дослідження зосереджено на переході від традиційних парадигм захисту на основі сигнатур, які стають дедалі менш ефективними проти сучасних, поліморфних та високоінтенсивних кіберзагроз, до систем виявлення на основі аномалій, що працюють на основі штучного інтелекту (ШІ). Метою роботи є пошук ефективних алгоритмів ШІ до аналізу мережевого трафіку та розробка прикладного програмного рішення, здатного виявляти та автоматично реагувати на DDoS атаки для забезпечення безпеки сучасних інформаційних систем. У статті було вирішено такі завдання: проведено аналіз сучасних кіберзагроз та обмежень традиційних систем IDS/IPS, підкреслюючи необхідність адаптивних рішень на основі ШІ; проведено порівняльне дослідження на основі метрик якості алгоритмів машинного та глибокого навчання: "Дерева рішень", "Випадкового лісу", методу опорних векторів (SVM) та багатошарового перцептрона (MLP). За допомогою бібліотек Python розроблено програму для виявлення DDoS-атак. Надано практичні рекомендації щодо впровадження, підтримки та подальшого вдосконалення системи в реальній мережевій інфраструктурі. Були отримані такі результати: доведено, що незважаючи на високу точність алгоритмів глибокого навчання, зокрема MLP, обчислювальна складність та час навчання роблять їх менш придатними для реагування на швидкі і напружені атаки, натомість алгоритм "Випадковий ліс" був визначений оптимальним рішенням. Розроблене програмне забезпечення на основі цього алгоритму здійснює бінарну класифікацію трафіку в режимі реального часу, візуалізує та аналізує отримані дані та дозволяє інтегрувати результати виявлення в правила динамічного брандмауера. Висновки: Отримані результати свідчать про те, що ансамблеві методи є перспективними для застосувань кібербезпеки, де критично важливими є висока точність та швидкість реагування, зокрема алгоритм "Випадковий ліс" забезпечує баланс швидкості та точності для виявлення DDoS. Інтеграція цих результатів у вигляді методології в освітню програму F5 Кібербезпека та захист інформації по Кафедрі «Інформаційна безпека та наноелектроніка» НУ «Запорізька політехніка» підтверджує практичну та академічну актуальність дослідження.
Авторське право (c) 2026 Ольга Василенко, Андрій Коротун https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ГІБРИДНА АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ТА ОЦІНЮВАННЯ КІБЕРРИЗИКІВ В ОБ’ЄКТАХ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
У статті досліджено проблему інтеграції нейромережевих методів виявлення аномалій із формалізованими механізмами оцінювання ризику та підтримки прийняття рішень у середовищі об’єктів критичної інфраструктури. У вступі обґрунтовано актуальність забезпечення кіберстійкості критичної інфраструктури в умовах зростання складності атак, розширення поверхні атаки та обмеженості традиційних систем. У розділі постановки проблеми визначено ключові обмеження існуючих нейромережевих підходів, зокрема відсутність контекстуалізації, ризик-орієнтованої інтерпретації та механізмів автоматизованого формування рекомендацій. В аналітичному огляді літератури систематизовано сучасні підходи до LSTM-, autoencoder- та transformer-based детекції аномалій, а також методи динамічного оцінювання кіберризику. Сформульовано мету дослідження — розроблення гібридної архітектури, що поєднує поведінкову детекцію, агрегування anomaly score у інтегральний показник ризику та формування сценаріїв реагування. Запропонована багаторівнева архітектура включає Data Layer, Neural Detection Layer (LSTM Autoencoder), Risk Aggregation Layer (top-k агрегування з урахуванням коефіцієнта критичності активу) та Decision Support Layer з пороговою моделлю рекомендацій. Формалізовано обчислення anomaly score, інтегрального ризику та функції управлінських дій. Експериментальна перевірка виконана на датасеті BETH із застосуванням двох режимів оцінювання: Normal-only та Mixed. У режимі Mixed отримано ROC-AUC = 0.874 та PR-AUC = 0.828 на рівні часових вікон, Session ROC-AUC = 0.8235 після агрегування ризику. Показник Action Precision = 0.9333 підтверджує ефективність механізму пріоритизації інцидентів. Низька латентність (~0.35 мс) засвідчує придатність до застосування, близького до реального часу. У висновках доведено, що інтеграція нейромережевого детектора з ризик-орієнтованою моделлю підтримки прийняття рішень забезпечує підвищення інтерпретованості результатів, зменшення хибних ескалацій та адаптивність до різних режимів даних.
Авторське право (c) 2026 Владислав Школьніков, Богдан Лисов, Артем Халигов, Віра Гуськова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ТА ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ СХЕМ СЛІПОГО ПІДПИСУ НА ОСНОВІ ECC
У роботі досліджується ефективність схем сліпого цифрового підпису на основі еліптичної криптографії (ECC) у порівнянні з класичними реалізаціями на базі RSA. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення анонімності користувачів у системах електронного голосування, цифрових платежів та інших застосуваннях, де важливим є розмежування автентифікації та ідентифікації. У межах дослідження реалізовано схему сліпого підпису Фу-Гво Дженга мовою Python із використанням сучасних криптографічних бібліотек. Проведено експериментальне вимірювання продуктивності основних фаз протоколу (засліплення, підписування та зняття сліпоти) для еліптичних кривих P-256, P-384 та P-521. Для забезпечення об’єктивності результатів виконано порівняльний аналіз із реалізацією сліпого підпису на базі RSA при еквівалентних рівнях криптографічної стійкості. Отримані результати показують, що застосування ECC дозволяє суттєво підвищити ефективність генерації підпису: для кривої P-256 середній час виконання операції становить 7–8 мс, що приблизно у 10–12 разів швидше порівняно з RSA-3072. Встановлено, що зменшення розміру ключів та обчислювальної складності операцій забезпечує значну перевагу ECC у середовищах з обмеженими ресурсами. Наукова новизна роботи полягає у програмній реалізації схеми Дженга та експериментальному порівнянні її продуктивності з RSA-реалізацією для різних рівнів криптографічної стійкості. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованого підходу в системах з високими вимогами до швидкодії та енергоефективності.
Авторське право (c) 2026 Іван Опірський, Христина Кучма https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЕФЕКТИВНІСТЬ ПЛАТФОРМИ NVIDIA CUDA ДЛЯ СИСТЕМАТИЧНОГО ПОШУКУ ПРОСТИХ ЧИСЕЛ
Стаття присвячена дослідженню ефективності використання платформи NVIDIA CUDA для систематичного пошуку простих чисел у діапазоні 1÷10⁹. Метою роботи є оптимізація процесів пошуку та тестування простих чисел із застосуванням GPGPU. Завданнями є програмна CPU- та CUDA-реалізація алгоритмів просіювання (решето Ератосфена, колісна факторизація, решето Аткіна, решето Сундарама), ймовірнісних тестів простоти (Мілера-Рабіна, Ферма, Соловея-Штрасена, Люка-Лемера), а також порівняння їх швидкодії та масштабованості, визначення переваг і обмежень GPGPU. Реалізовано алгоритми решета Ератосфена, Сундарама, колісної факторизації, тестів Мілера-Рабіна та Люка-Лемера для CPU і GPU з використанням Visual Studio та NVIDIA CUDA Toolkit. Проведено експерименти в діапазонах від мільйона до мільярда чисел із фіксацією часу пошуку, кількості знайдених простих чисел та максимального значення. Для оцінки системних характеристик застосовано Microsoft Concurrency Visualizer, що дозволив проаналізувати споживання ресурсів CPU, рівень синхронізації та ефективність розподілу навантажень. Авторами розроблено інтегральний показник продуктивності алгоритмів пошуку, який враховує пропускну здатність, ефективність паралелізації та синхронізаційні втрати. Результати показали значне скорочення часу пошуку у CUDA-реалізаціях для алгоритмів з високим паралелізмом. Решето Ератосфена забезпечує стабільне прискорення від 2 до 8 разів, колісна факторизація – до 32 разів, тест Мілера-Рабіна – до 3 разів. Водночас GPU-підхід виявив обмеження для послідовних алгоритмів: решето Сундарама працює повільніше до 3 разів, тест Люка-Лемера – у 4 рази. Профілювання виявило високий рівень синхронізації (понад 80%), що знижує ефективність та вказує на можливість подальшої оптимізації. Також зафіксовано зменшення навантаження на CPU в середньому на 20%, що відкриває перспективи створення гібридних обчислювальних систем із поєднанням ресурсів CPU та GPU. На основі дослідження сформульовано рекомендації щодо вибору алгоритмів та підходів до їх реалізації на GPU для високопродуктивних обчислень.
Авторське право (c) 2026 Павло Чикунов, Сергій Манаков, Олена Трофименко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ПРОТИСТОЯННЯ ЕКОНОМІК У РАМКАХ ДИФЕРЕНЦІАЛЬНОЇ ГРИ ЯКОСТІ
У статті розроблено та досліджено математичну багатофакторну модель протистояння економік, побудовану на принципах диференціальних ігор якості, що класифікуються як ігри на виживання. Актуальність дослідження зумовлена сучасною напруженою міжнародною ситуацією, де економічна складова конфліктів відіграє критичну роль у досягненні стратегічного результату. Запропоновано модель, в який стан кожної економіки описується як n -вимірний (для першого гравця) та m -вимірний (для другого гравця) вектори вартостей продуктів у широкому розумінні від промислових та сільськогосподарських товарів до озброєння та фінансових інструментів. Динаміка конфлікту формалізована через систему білінійних диференціальних рівнянь, які враховують темпи зростання або спаду економічних показників ( ), матриці внутрішніх технологічних трансформацій ( ) та коефіцієнти взаємного впливу сторін ( ). Також розглянуто задачу стратегічного управління ресурсами. Відповідно, гравці обирають частку активів для впливу на опонента (військова сфера), що змушує іншу сторону витрачати ресурси на нейтралізацію цих дій. У рамках позиційної диференціальної гри визначено умови завершення протистояння, що включають перемогу однієї зі сторін, взаємну поразку або продовження боротьби . Розв’язання задачі дозволило знайти множини переваг гравців та їхні оптимальні стратегії. Практична значущість моделі підтверджена серією обчислювальних експериментів у програмному середовищі PyCharm. Результати моделювання віддзеркалюють умовні траєкторії конфлікту та можуть бути використані як математичне ядро для систем підтримки прийняття рішень (СППР) у сферах прогнозування економічної безпеки та оцінки конкурентоспроможності суб'єктів електронної комерції. Запропонована модель відкриває перспективи для аналізу складних конфліктних ситуацій з урахуванням інформаційної асиметрії сторін.
Авторське право (c) 2026 Володимир Малюков, Валентин Яремич, Інна Малюкова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
УДОСКОНАЛЕНИЙ ПІДХІД ДО ІДЕНТИФІКАЦІЇ НЕБЕЗПЕЧНИХ ЦИФРОВИХ РАДІОВИПРОМІНЮВАНЬ
Ідентифікація та класифікація цифрових радіовипромінювань становить значну технічну проблему, особливо в електромагнітно-конкурентних середовищах. У даному дослідженні розглядаються методи низькочастотної фільтрації, що аналізують архітектури, де вихідна величина демонструє лінійну або квадратичну залежність від амплітуди вхідного сигналу. Ці фільтрувальні механізми функціонують шляхом когерентного агрегування детермінованих елементів сигналу, дозволяючи випадковим шумовим компонентам накопичуватися некогерентно. Цей процес призводить до конструктивного посилення енергії сигналу поряд із сублінійним зростанням потужності шуму, що суттєво покращує співвідношення сигнал/шум (С/Ш). Прямокутний імпульс було використано як модель сучасних хвильових форм цифрового зв'язку для обох типів фільтрів. Проведено всебічний статистичний аналіз у часовій та частотній областях, оцінюючи такі метрики, як дисперсія, математичне сподівання, коефіцієнти кореляції та С/Ш. Для об'єктивної оцінки ефективності фільтрації запроваджено нову метрику під назвою «коефіцієнт корисної дії», яка вимірює приріст надійності виявлення. Моделювання додатково досліджувало реакції напруги огинаючої від ідеального смугового фільтра, збудженого прямокутними імпульсами різної тривалості, імітуючи системи з низькою ймовірністю перехоплення (LPI). Дослідження підтверджує, що приховані сигнали можуть бути ефективно виділені за допомогою двовимірного оцінювання щільності правдоподібності. Системна інтеграція вузькосмугової низькочастотної фільтрації підвищила завадостійкість виявлення повітряних цифрових сигналів на 23%, посилюючи операційну стійкість у ворожих середовищах, актуальних для електронної боротьби та радіорозвідки.
Авторське право (c) 2026 Олександр Лаптєв, Олег Барабаш, Іван Пархоменко, Тетяна Лаптєва, Сергій Лаптєв https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИКА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ОЦІНКИ РИЗИКІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ КОРПОРАТИВНИХ БАЗ ДАНИХ
У статті запропоновано методику інтелектуальної оцінки ризику захисту корпоративних баз даних, що базується на використанні ансамблевого підходу до виявлення аномалій. На основі проведеного аналізу сучасних підходів і досліджень безпеки баз даних зроблено висновок про необхідність застосування штучного інтелекту в системі захисту для врахування комплексного впливу негативних факторів на безпеку корпоративних баз даних. На відміну від традиційних методів, які орієнтовані на окремі аспекти поведінки користувачів, запропоноване рішення забезпечує багатовимірний аналіз за рахунок інтеграції декількох моделей машинного навчання. Зокрема, використано алгоритм Isolation Forest для виявлення точкових аномалій у просторі ознак, модель Long Short-Term Memory для аналізу часових залежностей та Autoencoder для виявлення структурних відхилень у багатовимірних даних. Запропоновано інтегральну оцінку аномальності, яка формується шляхом зваженого поєднання результатів окремих моделей, що дозволяє підвищити точність виявлення складних сценаріїв атак. На основі отриманого показника аномальності реалізовано перехід до оцінки ризику з врахуванням критичності ресурсів і типів операцій доступу до бази даних. Це забезпечує можливість адаптивного прийняття рішень щодо реагування на інциденти інформаційної безпеки. Розроблено програмний прототип запропонованої методики засобами мови програмування Python із використанням сучасних бібліотек машинного навчання. Проведено експериментальне дослідження на синтетичному наборі даних, що імітує нормальні та аномальні сценарії доступу. Отримані результати підтверджують підвищення ефективності ансамблевої моделі порівняно з окремими підходами за метриками Precision, Recall, F1-score та ROC-AUC. Запропонована методика може бути використана у системах моніторингу безпеки (SOC) для автоматизованого виявлення аномалій та оцінки ризику в режимі реального часу.
Авторське право (c) 2026 Олександр Будзинський, Юрій Щавінський, Тетяна Мужанова, Юрій Якименко, Діана Примаченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ АВТОМАТИЗАЦІЇ РОЗСЛІДУВАННЯ ІНЦИДЕНТІВ КІБЕРБЕЗПЕКИ НА ОСНОВІ ЛОГІВ ОПЕРАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ WINDOWS З ВИКОРИСТАННЯМ PYTHON ДЛЯ ПІДТРИМКИ УПРАВЛІННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЮ БЕЗПЕКОЮ
У статті представлено підхід до аналізу та візуалізації ризиків інформаційної безпеки на основі обробки системних та мережевих логів із застосуванням програмних засобів автоматизації. Розроблено алгоритм на мові Python, який забезпечує збір, структуризацію та аналіз подій, що відбуваються в операційній системі та мережевих пристроях, з метою виявлення потенційно підозрілої активності. Для обробки даних використано бібліотеки pandas та datetime, що дозволяють ефективно працювати з великими обсягами інформації та часовими мітками, а для візуалізації результатів застосовано matplotlib, що забезпечує наочне подання закономірностей та аномалій. Алгоритм здійснює класифікацію подій за визначеними критеріями підозрілої активності, враховуючи їх тип, частоту та часові характеристики. Отримані графічні моделі дозволяють оцінити рівень ризику у різних сегментах системи та приймати обґрунтовані управлінські рішення щодо забезпечення інформаційної безпеки. Проведено експериментальну перевірку алгоритму на прикладі реальних логів, що підтвердило його ефективність у ранньому виявленні аномальної поведінки та оптимізації процесів моніторингу. Результати дослідження підкреслюють важливість інтеграції методів аналізу логів та візуалізації даних у сучасні системи управління інформаційною безпекою. Використання програмних засобів автоматизації сприяє мінімізації людського фактора, підвищенню точності оцінки ризиків та оперативності реагування на загрози. Стаття має практичне та наукове значення, оскільки пропонує методологію побудови ефективної системи моніторингу та раннього попередження інцидентів кібербезпеки
Авторське право (c) 2026 Орест Полотай, Наталія Кухарська, Артур Ткаченко , Євген Сєдін, Максим Николайчук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАСОБУ ДЛЯ ДИСТАНЦІЙНОГО АДМІНІСТРУВАННЯ ВУЗЛІВ ЛОКАЛЬНОЇ МЕРЕЖІ
У статті описано технічну реалізацію програмного комплексу для дистанційного адміністрування вузлів локальної мережі. Розробка базується на мові C# та платформі .NET. Взаємодія з вузлами здійснюється через UDP-сокети шляхом передачі датаграм. Архітектура системи містить модулі виконання команд у середовищах CMD та PowerShell через клас Process. Реалізовано функції масового завершення процесів прикладного ПЗ, очищення системних об’єктів, дистанційного перезавантаження та вимкнення живлення вузлів. Технологія Wake-on-LAN реалізована через трансляцію Magic Packet на порти 7 та 9 за списком MAC-адрес. Структура Magic Packet містить префікс із 6 байт 0xFF та 16-кратне повторення MAC-адреси цільового пристрою. Пакет керування містить IP-адресу цільового вузла, ідентифікатор користувача та текстове тіло команди. Ідентифікатор користувача зарезервовано для подальшої реалізації багаторівневої системи авторизації. Захист керуючого трафіку базується на шифруванні AES у режимі CBC із заповненням за стандартом ISO10126. Програмна реалізація використовує статичний ключ та вектор ініціалізації (IV). Графічний інтерфейс адміністратора побудовано на базі WinForms. Вибір цільових вузлів здійснюється через компонент CheckedListBox. Результати відправки пакетів та статус виконання операцій візуалізуються у RichTextBox. Програма підтримує роботу з широкомовними адресами для одночасного керування групою пристроїв у межах підмережі. Система призначена для автоматизації технічного обслуговування мережевої інфраструктури та управління робочими станціями. Описаний інструментарій виконує пряму взаємодію з операційною системою без використання сторонніх агентів. Результати тестування підтверджують працездатність обраної моделі взаємодії та стабільність доставки датаграм у локальному сегменті мережі. Програмний комплекс відповідає вимогам технічного завдання щодо швидкодії та функціонального наповнення.
Авторське право (c) 2026 Матін Гаджиев, Юрій Бабіч, Ігор Перекрестов, Ігор Подпригорщук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРАЦІЯ ТЕХНОЛОГІЙ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ У СИСТЕМИ КІБЕРЗАХИСТУ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
Проблема вивчення можливостей та ризиків інтеграції Інтернет речей у системи безпеки критичної інфраструктури є надзвичайно актуальною, оскільки вона передбачає комплексний аналіз переваг та викликів, що виникають під час впровадження інноваційних технологій у секторі безпеки. З одного боку, Інтернет речи відкриває великі можливості для автоматизації процесів безпеки, підвищення ефективності моніторингу та реагування на загрози в режимі реального часу, а з іншого боку, ця технологія несе з собою нові ризики, пов'язані з вразливістю пристроїв до кіберзагроз, етичними питаннями використання автономних систем та проблемами інтеграції різних технологій в єдину безпечну екосистему. Для вирішення цієї проблеми в статті достигнути наступні результати. Проаналізовано існуючі дослідження в сфері кібербезпеки критичної інфраструктури та Інтернет речей як спільної безпечної екосистеми. Літературні джерела класифіковано за трьома напрямами: кібербезпека критичної інфраструктури, кібербезпека середовищ Інтернет речей та дослідження за спільними напрямами. Визначено відсутність цілісного підходу в спільних дослідженнях взаємопов’язаних середовищ критичної інфраструктури та Інтернет речей. Доведено фундаментальні цілі та їх пріоритетність для кібербезпеки критичної інфраструктури та Інтернет речей як єдиної системи, що базуються на класичній тріаді CIA (конфіденційність, цілісність, доступність), однак пріоритетність фундаментальних цілей кіберрбезпеки в процесах інтеграції технологій Інтернет речей до критичних структур повинна виконуватися в наступної черги: безпека людей та довкілля, доступність, цілісність, стійкість і відновлення, конфіденційність. Досліджено основні технології Інтернет речей, що використовуються в критичної інфраструктурі та надано структурована системи безпеки в вигляди взаємопов’язаних компонент, яка дозволяє створити інтегровані системи безпеки, зменшити вплив людського фактору, забезпечити швидке реагування на інциденти, оптимізувати витрати на безпеку, підвищити загальний рівень безпеки об'єктів. Обґрунтовано інноваційні рішення кібербезпеки в секторі критичної інфраструктури: системи на основі штучного інтелекту та машинного навчання (аналіз поведінки мереж і пристроїв, автоматичне реагування на інциденти); децентралізоване управління безпекою для забезпечення конфіденційності та цілісності даних на основі блокчейн технології; квантові методи шифрування даних та розподілу ключів в безпечні мережі зв'язку; архітектура нульової довіри та хмарні системи безпеки (конфіденційні обчислення, безпечний доступ до сервісу, хмарні платформи захисту застосунків). Інновації у кібербезпеці критичної інфраструктури дозволяють: зменшити час виявлення та реагування на атаки; підвищити стійкість до цілеспрямованих атак; інтегрувати захист середовищ у єдину стратегію. Проаналізовано існуючі системи стандартизації інформаційної безпеки з захисту критичної інфраструктури за технічним рівнем та наявністю схем сертифікації. Стандарти для Інтернет речей та розподілених систем критичної інфраструктури стають обов’язковим елементом кіберзахисту. Вони забезпечують уніфіковані вимоги до безпеки пристроїв, мереж та процесів. Забезпечують інтеграцію пристроїв та систем, підвищуючи стійкість критичної інфраструктури до сучасних кіберзагроз.
Авторське право (c) 2026 Петро Клімушин, Максим Хруслов, Тетяна Колісник, Інна Хавіна, Володимир Тулупов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЦИФРОВИЙ СУПРОВІД ОСВІТЯН НА ОСНОВІ INTERNET OF BEHAVIORS
У статті розглядається проблема цифрового супроводу освітян у сучасних закладах освіти в умовах активної цифровізації освітнього середовища. Наявні цифрові рішення здебільшого зосереджені на аналізі навчальної діяльності здобувачів освіти, тоді як професійна діяльність освітян залишається фрагментарно відображеною в окремих інформаційних системах і не має цілісного аналітичного представлення. Особливу увагу в роботі приділено розриву між фізичним і цифровим вимірами професійної діяльності освітян, коли події фізичної присутності в навчальному кампусі не узгоджуються з цифровими подіями, зафіксованими в системах управління навчанням та інших компонентах освітньої інфраструктури. У роботі обґрунтовується доцільність використання технологій Internet of Things як інфраструктурної основи для автоматизованої фіксації подій фізичної присутності освітян, а також концепції Internet of Behaviors як аналітичного підходу до інтерпретації сукупності фізичних і цифрових подій у вигляді поведінкових сценаріїв професійної діяльності. Показано, що інтеграція цих підходів дозволяє перейти від подієвого обліку до поведінкової аналітики, орієнтованої на підтримку організації праці освітян і прийняття управлінських рішень. Запропоновано узагальнену модель цифрового супроводу освітян, яка охоплює етапи збору, узгодження, аналізу та інтерпретації фізичних і цифрових даних професійної діяльності. Модель передбачає використання систем управління навчанням як джерела цифрової присутності, а також кампусної інфраструктури як джерела фізичних подій, що формують єдиний поведінковий простір. Окремо в роботі акцентовано увагу на людиноцентричному характері цифрового супроводу, питаннях захисту персональних даних та етичних меж використання поведінкової аналітики в освітньому середовищі.
Авторське право (c) 2026 Валерій Яланецький https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КІБЕРБЕЗПЕКА В СОЦІАЛЬНИХ ОНЛАЙН-МЕРЕЖАХ: ЕФЕКТИ БАЗОВИХ ПРАГНЕНЬ ТА ЕМОЦІЙ МОЛОДІ
У статті представлено результати комплексного теоретико-емпіричного дослідження взаємодії тріади базових прагнень (цікавість, пошукова активність, гра) з фоном базових емоцій (страх, смуток, піднесення, гнів, здивування, огида) у студентів та старшокласників під час використання соціальних онлайн-мереж. Актуальність роботи зумовлена необхідністю врахування психологічних чинників у системах забезпечення кібербезпеки та протидії інформаційно-психологічним впливам. Обґрунтовано теоретичні засади дослідження. Побудована теоретико-множинна модель базових прагнень і емоцій студентів та старшокласників підтвердила свою ефективність як інструмент формалізації складних психологічних явищ (результати засвідчили наявність стійких закономірностей у перетинах відповідних базових прагнень; у низці перетинів зафіксовано відмінності в межах 3-10%, що вказує на варіативність окремих емоційних проявів залежно від позиції ментального акту та специфіки прагнення). Побудована теоретико-множинна модель кількісного та відсоткового відношення проявлених базових прагнень у студентів та учнів в підмножинах дозволила формалізувати особливості емоційно-мотиваційної поведінки молоді під час відвідування соціальних онлайн-мереж, а також: здійснити порівняльний аналіз інтенсивності прояву відповідних прагнень у двох близьких вікових групах; встановити ступінь їх подібності або відмінності за відсотковими показниками. В спадаючому переліку елементів перетину підмножин які входять в множини (базові прагнення) та (базові емоції) проведено ранжування найбільш типових поєднань прагнень та емоцій у студентів та старшокласників при користуванні соціальними онлайн-мережами. Побудовані діаграми кореляції ефектів базових прагнень (цікавість, пошукова активність, гра) студентів та учнів старших класів дають змогу виявити подібності їх мотиваційної структури при користуванні соціальними онлайн-мережами: показники цікавості в обох групах є ідентичними (34%), що свідчить про домінування пізнавального мотиву незалежно від освітнього статусу; пошукова активність та гра демонструють мінімальні відмінності (1%), що підтверджує статистичну близькість розподілу прагнень (пошукова активність – студенти (34%), учні (33%); гра – студенти (32%), учні (33%)). Перспективи подальших досліджень пов’язані, насамперед, із розширенням емпіричної бази. Доцільним є проведення додаткових анонімних опитувань із дотриманням репрезентативності вибірки для уточнення статистичних параметрів виявлених ефектів, зокрема: математичного сподівання, дисперсії та довірчих інтервалів. Це дозволить перевірити стійкість отриманих закономірностей, здійснити їхню валідацію для різних вікових, соціальних і культурних груп користувачів. Результати підтверджують доцільність застосування теоретико-множинного підходу для аналізу психологічних компонентів кібербезпеки. Виявлені залежності створюють теоретичне підґрунтя для прогнозування поведінкових ризиків, удосконалення систем кібергігієни та розроблення інноваційних технологій захисту користувачів у кіберпросторі.
Авторське право (c) 2026 Леонід Майданевич https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ОЦІНКИ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОАКТИВНОГО ЗАХИСТУ ВІД HNDL АТАК
Об’єкт дослідження – процес проактивної протидії кіберзагрозам типу «Harvest Now, Decrypt Later» (HNDL) в умовах квантового переходу. Мета роботи – розробка стохастичної теоретико-ігрової моделі конфлікту між Атакуючим та Захисником для оптимізації ресурсів проактивного пошуку загроз в умовах високої волатильності мережевого середовища об’єктів критичної інформаційної інфраструктури (КІІ). В статті використано апарат стохастичних диференціальних ігор (СДІ) з нульовою сумою. Модель побудована на системі стохастичних диференціальних рівнянь Іто, які описують зміну двох головних чинників – кумулятивного обсягу ексфільтрованих даних та «індексу прихованості» зловмисника. Для знаходження оптимальних стратегій управління використано рівняння Гамильтона-Якоби-Беллмана-Айзекса (HJBI). Чисельний розв’язок рівняння отримано методом апроксимації Марківськими ланцюгами (MCAM). Отримані результати дозволили врахувати нелінійність витрат на захист КІІ та імовірнісну природу виявлення цифрових слідів у зашумленому трафіку КІІ. Проведено обчислювальний експеримент (ОЕ). У межах ОЕ порівняно два контрастні сценарії функціонування КІІ. Перший сценарій це базовий (стабільний трафік). Другий – високоволатильний сценарій з високим рівнем мережевого шуму. Встановлено, що в умовах значної волатильності зловмисник потенційно отримує перевагу через ефект маскування деструктивних дій під «білий шум». Доведено, що ігнорування стохастичної складової при моделюванні HNDL-атак потенційно призведе до статистично значущого заниження оцінки потенційного ущербу для КІІ в середньому на 19%. Результати дослідження дозволяють Захиснику мінімізувати втрати при будь-яких варіаціях агресивності зловмисника. Новизна роботи полягає в інтеграції варіативного індексу прихованості у стохастичну модель диференціальної гри. Це дає змогу кількісно оцінити ризики відкладеного дешифрування даних в умовах неповного моніторингу мережі КІІ. Практична значущість результатів полягає у можливості впровадження моделі у систему СППР SOC-центрів для розподілу ресурсів у протидії складним стійким загрозам (APT).
Авторське право (c) 2026 Валерій Лахно https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
НАЦІОНАЛЬНА КІБЕРСТІЙКІСТЬ В УМОВАХ РОЗВИТКУ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Сьогодні інформаційний та кіберпростір виокремлюються у повноцінну арену воєнних дій, де результати кібератак на цифрову інфраструктуру співвимірні з наявними фізичними руйнуваннями. Кібератаки, посилені штучним інтелектом, стають основним інструментом кіберзлочинців та серйозною проблемою для кожної організації. Зважаючи на необхідність постійної підтримки належного рівня кіберстійкості державних органів, бізнес-структур, фізичних осіб, виникає потреба в підвищеній обізнаності суспільства із сучасними кіберзагрозами та розробленні ефективних комплексних систем кіберзахисту. Метою статті є аналіз та оцінка сучасних кіберзагроз, посилених розвитком генеративного штучного інтелекту та обґрунтування багатостороннього, інклюзивного підходу до посилення кіберстійкості організацій. Під час дослідження використано: загальнонаукові теоретичні методи, такі як системний аналіз і абстрактно-логічний метод для здійснення теоретичних узагальнень та формулювання висновків і рекомендацій стосовно зміцнення національної кіберстійкості; графічний метод – для наочного представлення теоретичного й аналітичного матеріалу щодо реалізації основних кіберзагроз в сучасному кіберпросторі. У статті досліджено поняття кіберстійкості систем, мереж, організацій з точки зору трактування його національним і міжнародним законодавством, вітчизняними та зарубіжними науковцями і дослідниками. Авторами статті проаналізовано сучасні кіберзагрози, такі як фішинг, вішінг, відеофішинг, які трансформувались під дією генеративного штучного інтелекту, стали більш складними, масштабнішими і виходять за межі соціальної інженерії в цілому. Також досліджено явище «отруєння» великих мовних моделей, яке поступово стає актуальною загрозою сучасної кібербезпеки, оскільки такі моделі все активніше інтегруються у критично важливі інформаційні системи. З метою протидії сучасним кіберзагрозам та задля посилення кіберстійкості національних систем рекомендовано використання комплексного підходу через поєднання організаційних, технічних, освітніх та правових дій. Для користувачів виділені основні правила безпечної роботи в Інтернеті, захисту персональних і конфіденційних даних від кіберзагроз.
Авторське право (c) 2026 Світлана Лучик, Богдан Макаліш, Арсеній Подвальний, Дмитро Процько https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА ЛАБОРАТОРНОГО ПРАКТИКУМУ З АНАЛІЗУ ТА ВИЯВЛЕННЯ ПРОГРАМ-ВИМАГАЧІВ ДЛЯ ОСВІТНІХ ПРОГРАМ З КІБЕРБЕЗПЕКИ
У статті розглянуто проблему недостатнього рівня практичної підготовки здобувачів освіти у сфері кібербезпеки щодо аналізу та виявлення програм-вимагачів, які залишаються одним із найнебезпечніших та найдинамічніших видів шкідливого програмного забезпечення. Сучасні зразки ransomware характеризуються використанням складних механізмів шифрування, розгалуженої інфраструктури управління, вбудованих антианалізних функцій та здатністю обходити традиційні засоби захисту. У зв’язку з цим ефективна підготовка фахівців вимагає не лише теоретичних знань, а й сформованих практичних навичок роботи з інструментами статичного та динамічного аналізу, поведінкових методів виявлення загроз, побудови моделей класифікації шкідливої активності, застосування машинного та глибинного навчання, а також використання EDR- та SIEM-систем у контексті реальних кіберінцидентів. Метою дослідження є розроблення лабораторного практикуму, який забезпечує комплексне занурення здобувачів у процеси аналізу та виявлення програм-вимагачів і сприяє формуванню професійних компетентностей, необхідних для роботи у сфері кіберзахисту. У межах роботи обґрунтовано структуру та зміст лабораторних завдань, які охоплюють аналіз життєвого циклу ransomware-атак, дослідження поведінкових характеристик шкідливих процесів, роботу з тестовими вибірками та динамічними середовищами, побудову алгоритмів детектування на основі машинного навчання, формування та обробку датасетів, а також оцінювання точності та стійкості моделей виявлення. Запропонований практикум може бути інтегрований у навчальні дисципліни з кібербезпеки, цифрової криміналістики та аналізу шкідливого програмного забезпечення. Розроблений підхід сприяє удосконаленню професійної підготовки фахівців, підвищує рівень практичної складової освітнього процесу та створює умови для виконання студентських досліджень у сфері моделювання, аналізу та протидії сучасним кіберзагрозам. Результати роботи можуть бути використані в закладах вищої освіти, центрах підвищення кваліфікації та навчальних кіберполігонах для поглиблення практичних компетентностей майбутніх фахівців з кібербезпеки.
Авторське право (c) 2026 Наталія Кіцель, Оксана Борисенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЦИФРОВЕ ПРОФІЛЮВАННЯ КІБЕРЗЛОЧИНЦІВ НА ОСНОВІ АРТЕФАКТІВ ОПЕРАТИВНОЇ ПАМʼЯТІ
У статті досліджено можливості використання аналізу артефактів оперативної пам’яті комп’ютерних систем для виявлення ознак кіберзлочинної діяльності та формування моделей поведінки зловмисників у цифровому середовищі. Запропоновано підхід до реконструкції технічних дій під час кіберінциденту на основі комплексного аналізу дампів оперативної пам’яті, що дозволяє ідентифікувати активні процеси, мережеві з’єднання, взаємодію системних об’єктів та фрагменти виконуваного програмного коду. Методика дослідження передбачає структурний аналіз процесів операційної системи, виявлення аномальних параметрів запуску, дослідження ієрархії процесів та аналіз мережевої активності, зафіксованої у пам’яті системи. На основі отриманих результатів здійснено реконструкцію послідовності дій зловмисника, що включає запуск допоміжних процесів, встановлення мережевого з’єднання із віддаленими вузлами, інжекцію коду та виконання шкідливих команд. У результаті узагальнення виявлених артефактів сформовано модель поведінкових патернів кіберзлочинної активності, яка відображає взаємозв’язок між технічними діями зловмисника та цифровими слідами у структурі оперативної пам’яті. Отримані результати свідчать про те, що аналіз артефактів оперативної пам’яті може бути ефективним інструментом цифрової криміналістики для виявлення складних кіберінцидентів, реконструкції механізмів атак та формування поведінкових профілів кіберзлочинців. Запропонований підхід може використовуватися у практиці розслідування кіберзлочинів, а також для підвищення ефективності систем виявлення та аналізу кіберзагроз.
Авторське право (c) 2026 Марина Ларченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ШТУЧИЙ ІНТЕЛЕКТ ЯК ЗАСІБ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ У ПРАВООХОРОННІЙ СФЕРІ
У статті досліджено роль штучного інтелекту як сучасного інструменту підвищення ефективності забезпечення інформаційної безпеки у правоохоронній сфері. У вступі обґрунтовано актуальність теми в умовах цифровізації суспільства, зростання кіберзагроз та трансформації інформаційного простору в середовище протистояння. У межах теоретичного розділу розкрито сутність ключових понять: «штучний інтелект», «інформаційна безпека», «кібербезпека» та «правоохоронна діяльність», а також проаналізовано сучасні наукові підходи до їх трактування. Визначено, що штучний інтелект виступає інтегрованим елементом системи управління безпекою, здатним забезпечити безперервний цикл виявлення, реагування та відновлення після кіберінцидентів. У результативній частині здійснено аналіз загроз інформаційній безпеці у правоохоронній сфері, зокрема витоку даних, кібератак, фішингу та внутрішніх ризиків. Обґрунтовано можливості штучного інтелекту щодо обробки великих масивів даних, виявлення аномалій, прогнозування загроз та автоматизації процесів прийняття рішень. Розкрито основні напрями застосування штучного інтелекту у правоохоронній діяльності, включаючи розслідування кіберзлочинів, використання біометричних систем, аналіз текстової та візуальної інформації, а також предиктивну аналітику. Окрему увагу приділено проблемам і ризикам використання штучного інтелекту, серед яких визначено алгоритмічні помилки, упередженість, загрози конфіденційності та недостатність правового регулювання. У статті запропоновано шляхи підвищення ефективності використання штучного інтелекту, що передбачають комплексний підхід, який поєднує технологічні, кадрові та правові аспекти. Зроблено висновок про необхідність збереження балансу між ефективністю безпеки та дотриманням прав людини. Окреслено перспективи подальших досліджень, пов’язаних із удосконаленням механізмів інтеграції штучного інтелекту у правоохоронну діяльність та підвищенням прозорості його застосування.
Авторське право (c) 2026 Олександр Кирилюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КОНЦЕПТУАЛЬНА АРХІТЕКТУРА ТА ФОРМАЛЬНА МОДЕЛЬ САМОСУВЕРЕННИХ ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ В IoT-ЕКОСИСТЕМАХ
У статті представлено концептуальну архітектуру самосуверенних цифрових двійників (SSDT) для IoT-екосистем, що забезпечує децентралізоване управління ідентичністю та даними пристроїв незалежно від централізованих провайдерів. Запропоноване рішення усуває основні недоліки традиційних IoT-систем, що пов’язані з централізованим зберіганням даних, ризиками компрометації провайдера та відсутністю гарантій приватності. Розроблено трирівневу архітектуру: фізичний рівень забезпечує автентичний збір даних на IoT-пристроях з криптографічним підписанням; рівень цифрового двійника на обчислювальному шлюзі реалізує управління децентралізованими ідентифікаторами (DID), зберігання облікових даних, оцінювання політик доступу та генерацію доказів з нульовим розголошенням; блокчейн-рівень гарантує незмінний аудит через приватний блокчейн з аварійностійким консенсусом, смарт-контрактами для реєстру DID, управління статусами облікових даних та журналювання операцій доступу. Формалізовано модель SSDT як кортеж, що включає децентралізований ідентифікатор, множину атрибутів, функцію стану, політики доступу, криптографічні ключі та історію операцій, з чітко визначеними інваріантами безпеки. Проаналізовано модель загроз на основі методології STRIDE, адаптованої до розподілених IoT-систем. Аналіз охоплює ключові активи (ідентичності, облікові дані, телеметрію та приватні ключі) і згруповано загрози за напрямами: цілісність обміну, загрози ідентичності та конфіденційність. Ідентифіковано атаки типу Man-in-the-Middle, replay-атаки, підміну пристроїв, підробку облікових даних, обхід політик доступу та компрометацію ключів. Запропоновано комплекс контрзаходів, що включає mutual TLS, криптографічне підписання повідомлень, часові мітки, обов’язкову реєстрацію DID у блокчейні, атестацію пристроїв, перевірку статусу відкликання, обмеження частоти запитів, ротацію ключів та апаратні модулі безпеки. Для забезпечення приватності використано механізми доказів з нульовим розголошенням. Результати дослідження підтверджують можливість створення масштабованих, приватних і самосуверенних систем управління IoT-пристроями. Архітектура забезпечує горизонтальну масштабованість, низьку латентність завдяки периферійній обробці та приватність за проєктуванням. Практична цінність полягає в можливості застосування в індустріальному IoT, персональних моніторингових системах та розумних містах. Напрямки подальших досліджень включають формальну верифікацію, оптимізацію ZKP для ресурсозалежних пристроїв та сумісність з існуючими IoT-платформами.
Авторське право (c) 2026 Дмитро Овсянко, Олена Нємкова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЮВАННЯ СЦЕНАРІЇВ КІБЕРАТАК ЯК МАРКОВСЬКОГО ПРОЦЕСУ ІЗ СЕМАНТИЧНО ОБМЕЖЕНИМ ПРОСТОРОМ ДІЙ
Запропоновано формальну модель подання сценаріїв кібератак у вигляді марковського процесу прийняття рішень, у якій, на відміну від статичних графів атак, явно задається динаміка зміни станів системи залежно від виконаних кроків атаки, а множина допустимих дій формується з урахуванням семантичних залежностей між кроками, зокрема залежностей типу І (AND) та АБО (OR). Запропонований підхід забезпечує часову інтерпретацію сценаріїв через метрику time-to-compromise (TTC) та дозволяє описувати як прості, так і складні багатокрокові траєкторії компрометації. Модель поєднує динамічне MDP-подання з інваріантним графовим представленням станів, що будується з використанням механізмів графових нейронних мереж. Експериментальне дослідження проведено на множині стохастично-згенерованих MAL-графів, узгоджених із відкритими моделями атак та веб-датасетами, і включає порівняння з базовими графовими методами та методами навчання з підкріпленням без семантичних обмежень. Отримані результати показують, що запропонований підхід забезпечує суттєве скорочення середнього часу до компрометації та зменшує дисперсію результатів, що свідчить про підвищення стабільності навчання. Доведено, що введення семантично обмеженої множини допустимих дій повністю усуває нерелевантні переходи та суттєво підвищує частку успішних сценаріїв компрометації. Найбільший виграш спостерігається на глибоких багатокрокових траєкторіях атак із домінуванням AND-залежностей, де семантична структура графа має визначальний вплив на простір доступних рішень. Практичне значення полягає в можливості застосування моделі для кількісного оцінювання сценаріїв кібератак, ранжування траєкторій компрометації та підтримки прийняття рішень, а також інтеграції у системи автоматизованого тестування на проникнення та навчальні кіберполігони.
Авторське право (c) 2026 Андрій Притула, Леонід Куперштейн https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАХИСТ АВІАЦІЙНИХ МЕРЕЖ ЗА ДОПОМОГОЮ БЛОКЧЕЙНУ: АРХІТЕКТУРА, ПРОБЛЕМИ ТА РІШЕННЯ
Авіаційна галузь залежить від цілісності даних у всіх ланцюгах поставок, що охоплюють виробників оригінального обладнання (OEM), організації технічного обслуговування та ремонту (MRO), авіакомпанії, лізингодавців та національні регуляторні органи. Централізовані системи управління даними, які досі домінують у цьому секторі, наражають екосистему на єдині точки відмови та забезпечують обмежену відстежуваність мільйонів деталей літаків, що обертаються щорічно. У цій статті представлено структурований огляд архітектур безпеки на основі блокчейну для авіаційних мереж, синтезований з 14 рецензованих джерел, опублікованих між 2018 і 2025 роками, отриманих з IEEE Xplore, ScienceDirect, SpringerLink, ACM Digital Library та Wiley/Hindawi. На цій основі пропонується тринадцятиетапний метод проектування для інтеграції блокчейну з дозволом з розподіленою хмарною інфраструктурою в авіаційних середовищах. Метод ґрунтується на кількісних критеріях прийнятності — пропускна здатність ≥ 500 TPS, затримка виконання смарт-контрактів < 200 мс (p95), доступність системи 99,9% — і зіставляє кожен етап проектування з певними засобами контролю безпеки (цілісність, контроль доступу, аудит, конфіденційність, стійкість, управління). Основні механізми формалізовані за допомогою перевірки цілісності хеш-ланцюга, функцій контролю доступу на основі атрибутів, перевірки доказів з нульовим розголошенням та складеної моделі оцінки довіри перед реєстром. Основний висновок: архітектури блокчейну з дозволом, зокрема Hyperledger Fabric, можуть підтримувати вимоги авіації щодо незмінних журналів аудиту, децентралізованого управління ідентифікацією та відповідності нормативним вимогам EASA та FAA; впровадження залишається обмеженим організаційною готовністю та невирішеною проблемою GIGO на межі реєстру.
Авторське право (c) 2026 Ілля Кузнєцов, Андрій Міщенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРОВАНИЙ ПІДХІД ДО ОЦІНЮВАННЯ PAAS І FAAS АРХІТЕКТУР У ВИСОКОНАВАНТАЖЕНИХ СИСТЕМАХ
У роботі представлено комплексне дослідження архітектурних шаблонів для побудови високонавантажених веб-систем у хмарному середовищі. Проведено порівняльний аналіз класичної монолітної архітектури (PaaS) та безсерверної архітектури (FaaS) на основі критеріїв продуктивності, економічної ефективності та інформаційної безпеки. За допомогою Amazon Web Services (AWS) було розроблено та протестовано два функціональні прототипи системи обробки замовлень. Експериментально встановлено, що безсерверна архітектура дозволяє знизити експлуатаційні витрати на 75–99% для систем з нерівномірним трафіком, але вносить додаткову затримку «холодного старту» до 1,42 секунди. Запропоновано матрицю прийняття рішень щодо вибору технологічного стеку залежно від бізнес-вимог та профілю загроз.
Авторське право (c) 2026 Андрій Горпенюк, Наталія Лужецька, Микола Горпенюк, Олександр Горпенюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ЗАСТОСУВАННЯ ДОКАЗІВ З НУЛЬОВИМ РОЗГОЛОШЕННЯМ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОНФІДЕНЦІЙНОЇ АУТЕНТИФІКАЦІЇ ТА КОНТРОЛЮ ДОСТУПУ В ІНФОРМАЦІЙНО-ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ ПІДПРИЄМСТВА
У статті досліджено проблему забезпечення конфіденційності процесів аутентифікації в інформаційно-інтелектуальних системах підприємства в умовах зростання кіберзагроз та підвищених вимог до захисту даних. У вступній частині обґрунтовано актуальність використання сучасних криптографічних підходів, що дозволяють мінімізувати передачу чутливої інформації під час підтвердження автентичності користувача. У розділі аналізу літературних джерел розглянуто підходи до побудови доказів з нульовим розголошенням, які забезпечують можливість підтвердження істинності твердження без розкриття секретних даних, зокрема лаконічні неінтерактивні аргументи знання, прозорі масштабовані аргументи знання та компактні доказові схеми без довіреної ініціалізації. Визначено їх криптографічні властивості, вимоги до моделі довіри, масштабованість і обчислювальні характеристики. У методичній частині запропоновано адаптивну модель аутентифікації, що базується на інтеграції криптографічних доказів із механізмами оцінювання ризику та аналізу контексту доступу. Формалізовано математичну модель прийняття рішень щодо доступу, яка враховує параметри користувача, характеристики середовища та рівень загроз і дозволяє динамічно обирати тип криптографічного доказу залежно від поточного рівня ризику. Розроблено алгоритм аутентифікації, який включає етапи ідентифікації, оцінювання контексту, формування доказу та його перевірки. У розділі результатів проведено порівняльний аналіз ефективності різних типів доказів з нульовим розголошенням у корпоративних інформаційних системах, оцінено їх вплив на продуктивність, рівень захисту та стійкість до атак. Показано, що використання адаптивного підходу дозволяє досягти балансу між криптографічною стійкістю та обчислювальними витратами. У висновках обґрунтовано доцільність впровадження запропонованої моделі як складової сучасних концепцій безперервної перевірки доступу та підвищення рівня інформаційної безпеки підприємства.
Авторське право (c) 2026 Юлія Костюк, Павло Складанний, Наталія Мазур, Галина Кучаковська https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЦИФРОВА ВАЛЮТА ЦЕНТРАЛЬНОГО БАНКУ ТА КРИПТОВАЛЮТА ЯК АЛЬТЕРНАТИВНІ ДЖЕРЕЛА ФІНАНСУВАННЯ ОБОРОНИ УКРАЇНИ В УМОВАХ ЕКОНОМІЧНОЇ ТУРБУЛЕНТНОСТІ
Стаття присвячена проблемі пошуку альтернативних джерел фінансування оборони України в умовах економічної турбулентності. У вступі до статті показано, що цифровізація процесів фінансування оборони України під час відбиття широкомасштабної збройної агресії для держави не є тривіальним завданням, а тому становить актуальну науково-прикладну проблему. Наголошено, що одним із шляхів її вирішення має стати використання альтернативних джерел фінансування, таких як цифрові валюти центральних банків та криптовалюти. Результати критичного огляду останніх досліджень і публікацій показали, що на сьогодні Україна стоїть перед об’єктивним протиріччям, що стримує фінансування оборонної сфери цифровими активами. Показано, що, з одного боку, цифрова валюта Національного банку України – е-гривня – ще на стадії пілотного проєкту. Тобто е-гривня як альтернативне джерело для оборони держави – це лише перспектива. З іншого боку зазначено, що криптовалюта, яка набула масового поширення, досі не є в Україні платіжним засобом для закупівлі товарів і послуг оборонного призначення. Методологічний базис дослідження ґрунтується на аналітичних методах стратегічного аналізу. Gap-аналіз дозволив встановити розриви між наявним станом досліджуваної проблеми та її бажаним рівнем. Порівняльний аналіз став робочим інструментом для зіставлення властивостей двох валют. Результати gap-аналізу показали, що використання е-гривні в інтересах оборони стримується технологічним та економічним розривами. Доведено, що такі розриви перебувають у тісному взаємозв'язку та мають критичний характер. Показано, що вони також чинять вплив на соціальний, інституційний та інфраструктурний розриви. З результатів gap-аналізу криптовалют встановлено те, що їх впровадження супроводжується більшою кількістю критичних розривів, порівняно з е-гривнею. Існуючі розриви доповнюються інституційним розривом який стримує використання криптовалюти від міжнародних донорів. За результатами порівняльного аналізу встановлено, що цифрова валюта в цілому та є-гривня зокрема характеризується нижчою фінансовою привабливістю, ніж криптовалюта. Крім того показано, що рівень довіри філантропів які підтримують Україну до криптовалюти залишатиметься вищим, порівняно з е-гривнею після її потенційного введення. Відсутність комісій під час транзакцій криптовалютою на відміну від е-гривні також посилюватиме стимулювання донорських надходжень. На останок в статті запропоновано стратегічні рішення та заходи по їх реалізації для подолання розривів, що склалися. Такі рішення і заходи стосуються всіх виявлених невідповідностей. Розроблено рекомендації, які спрямовано на якнайшвидше розширення альтернативних джерел фінансування оброни України. У заключній частині статті зроблено висновок про те, що від належного фінансування оборони України у тому числі й з нефіатних джерел, залежить економічна стабільність держави та добробут її громадян.
Авторське право (c) 2026 Ольга Грищук, Руслан Грищук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ЗАХИСТУ ВІДБИТКІВ ПАЛЬЦІВ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ СИСТЕМІ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
У статті досліджується проблема ідентифікації відбитків пальців як важливого елемента забезпечення кібербезпеки сучасних систем біометричної автентифікації. Обґрунтовано, що широке використання біометрії у фінансових послугах, корпоративних мережах, мобільних додатках та системах електронного урядування супроводжується зростанням ризиків спуфінг-атак, під час яких зловмисники використовують штучні або модифіковані відбитки пальців для обходу механізмів ідентифікації. Запропоновано підхід до вирішення цієї проблеми на основі згорткових нейронних мереж, здатних автоматично ідентифікувати розпізнавальні ознаки зображень, зокрема текстурні особливості, порушення структури папілярних ліній та артефакти, характерні для підроблених зразків. Експериментальні дослідження проводилися з використанням набору даних SocoFing з постійною конфігурацією моделі та параметрами навчання. Отримані результати демонструють високу ефективність підходу: точність класифікації становить 98,964%, коефіцієнт помилкових прийняття (FAR) – 0,215%, а коефіцієнт помилкових відхилень (FRR) – 7,251%. Низьке значення FAR вказує на здатність моделі мінімізувати ризик несанкціонованого доступу, що критично важливо для систем з підвищеними вимогами безпеки. Водночас, підвищений рівень FRR вказує на необхідність подальшої оптимізації для забезпечення балансу між безпекою та зручністю використання. Зроблено висновок, що моделі на основі глибокого навчання можуть бути ефективно використані як додатковий рівень захисту в біометричних системах, особливо в контексті багатофакторної автентифікації та концепції нульової довіри. Окреслено напрямки подальших досліджень, зокрема, використання більш різноманітних наборів даних, підвищення стійкості до нових типів атак та інтеграція з іншими механізмами кіберзахисту.
Авторське право (c) 2026 Юрій Мишковський, Марія Назаркевич https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД АДАПТИВНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЙМОВІРНОСТІ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ В МЕРЕЖАХ СПЕЦІАЛЬНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ ДЛЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
У статті представлено формалізовану модель витоку інформації в мережах спеціального призначення (МСП) та розроблено метод адаптивного оцінювання ймовірності витоку інформації в таких мережах. Актуальність дослідження зумовлена зростанням кількості складних цільових кіберзагроз, використанням багаторівневих атак, прихованих каналів передавання даних, а також підвищенням ролі інсайдерських загроз у сучасних інформаційно-комунікаційних системах. Показано, що традиційні засоби захисту, орієнтовані переважно на безпеку периметра, сигнатурне виявлення та статичні політики доступу, не забезпечують належного рівня протидії витоку інформації в умовах динамічної зміни стану середовища функціонування МСП. У роботі запропоновано формалізацію МСП у вигляді сукупності вузлів, каналів передавання інформації та факторів ризику, які є підґрунтям виникнення витоку. Розроблений метод базується на інтеграції мережевих, хостових та контекстних індикаторів безпеки, нормуванні ознак, формуванні вектора факторів ризику, адаптивному оновленні вагових коефіцієнтів і визначенні інтегральної функції ризику з подальшим обчисленням ймовірності витоку інформації. Особливістю методу є можливість його застосування в реальному масштабі часу з урахуванням змін поведінки користувачів, режимів роботи мережі та рівня поточних загроз. Наведено приклад практичної реалізації запропонованого підходу, який демонструє послідовність обробки індикаторів безпеки, оцінювання ризику та прийняття рішень щодо реагування на інциденти. Отримані результати підтверджують, що застосування запропонованого методу дає змогу підвищити ефективність виявлення передумов витоку інформації, знизити ризик компрометації конфіденційних даних і забезпечити адаптацію системи захисту до нових типів загроз в умовах цілеспрямованої протидії.
Авторське право (c) 2026 Герман Шуклін, Ярослав Шавловський, Юрій Пепа, Євгенія Іванченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ГІБРИДНОЇ ВЗАЄМОДІЇ З ПЛАТФОРМОЮ НА ОСНОВІ AI-АГЕНТА
У статті представлено концептуальну модель гібридної взаємодії користувача з цифровою платформою, у якій AI-агент функціонує як інтегрований інтерфейсний шар-оркестратор між людиною та функціональними модулями системи. Дослідження зумовлене кризою класичних графічних інтерфейсів сучасних SaaS-екосистем, де надмірна щільність елементів керування створює критичне когнітивне навантаження та знижує продуктивність користувача. У вступі обґрунтовано актуальність переходу від прямої маніпуляції до взаємодії на основі намірів і сформульовано наукову проблему щодо нерозробленості архітектурних підходів, які б формалізували перетворення природномовного запиту у конкретні виклики системи з відображенням результату у звичних елементах графічного інтерфейсу. У контексті аналізу останніх досліджень і публікацій розглянуто еволюцію парадигм людино-машинної взаємодії, обмеження класичних користувацьких інтерфейсів у контексті закону Хіка, концепцію генеративного інтерфейсу та виявлено принципову відмінність запропонованого підходу від типових діалогових систем і чат-ботів. У розділі результатів дослідження описано трирівневу архітектуру, що охоплює графічний інтерфейс користувача як точку входу й активний сенсор контексту, інтелектуальний інтерфейсний шар із модулями аналізу намірів, планування дій і генерації пояснень, а також серверне ядро з модулями пошуку, фільтрації та порівняння об’єктів. Запропоновано логічну діаграму обробки запиту, діаграму послідовності взаємодії та компонентну модель платформи, які системно описують повний цикл від формулювання користувацького наміру природною мовою до автоматичної мутації стану графічних компонентів через виклики Backend API. Окремо в межах дослідження розроблено ієрархічну класифікацію, що охоплює шість послідовних рівнів інтеграції штучного інтелекту у цифрову платформу, де кожен наступний рівень передбачає глибше залучення AI до функціонування системи, а найвищий рівень відповідає повноцінному інтерфейсному шару-оркестратору, який бере на себе координацію всіх взаємодій між користувачем і платформою. У висновках доведено, що запропонована концептуальна модель забезпечує поєднання інтуїтивності природної мови з прозорістю та контрольованістю графічного інтерфейсу, мінімізує операційне тертя та створює методологічну базу для проєктування інформаційних застосунків нового покоління.
Авторське право (c) 2026 Aндрій Бондарчук, Гліб Криволапов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ БЕЗПЕКИ ДЕЦЕНТРАЛІЗОВАНИХ СИСТЕМ ШЛЯХОМ АДАПТИВНОГО ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У БЛОКЧЕЙН-МЕРЕЖАХ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
У статті розглянуто проблему забезпечення безпеки децентралізованих інформаційних систем, зокрема блокчейн-мереж, що набувають широкого застосування у сучасних інформаційних технологіях. Визначено, що характерними особливостями таких систем є відсутність централізованого управління, розподілений характер обробки даних та відкритість мережі, що, з одного боку, підвищує їх стійкість до відмов, а з іншого - створює нові вектори атак та ускладнює процес виявлення загроз. Проаналізовано основні типи атак, притаманні блокчейн-середовищам, зокрема атаки типу Sybil, подвійне витрачання та аномальну поведінку вузлів. Обґрунтовано необхідність розробки проактивних методів виявлення загроз, що базуються на аналізі поведінкових характеристик учасників мережі. Запропоновано метод підвищення безпеки блокчейн-мереж, який поєднує графове представлення транзакційної структури, витяг інформативних ознак та застосування алгоритмів машинного навчання. Блокчейн-мережу формалізовано у вигляді орієнтованого графа, що дозволяє враховувати топологічні та часові аспекти взаємодії вузлів. Сформовано простір ознак, який включає транзакційні, часові, структурні та поведінкові характеристики. Для виявлення аномалій використано алгоритм Isolation Forest, що забезпечує ефективне визначення вузлів із нетиповою поведінкою без необхідності використання розмічених даних. Додатково введено адаптивну метрику довіри вузлів, яка враховує як рівень аномальності, так і відхилення поведінкових характеристик від нормального стану, що дозволяє підвищити точність і стабільність оцінювання. Проведене моделювання підтвердило ефективність запропонованого підходу. Отримані результати демонструють підвищення точності виявлення аномалій на 7-13% у порівнянні з традиційними методами, а також зменшення кількості хибнопозитивних спрацювань. Запропонований метод характеризується адаптивністю, масштабованістю та можливістю інтеграції у реальні блокчейн-платформи. Практична цінність роботи полягає у можливості використання отриманих результатів для створення систем моніторингу безпеки у децентралізованих середовищах, а також підвищення надійності функціонування інформаційних систем у сфері фінансових технологій, кібербезпеки та розподілених обчислень.
Авторське право (c) 2026 Андрій Аронов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ЗАСТОСУВАННЯ ВЕКТОРНИХ БАЗ ДАНИХ У ГЕНЕРАТИВНОМУ ШТУЧНОМУ ІНТЕЛЕКТІ
У даній роботі проведено дослідження застосування векторних баз даних у генеративному штучному інтелекті. Метою даної статті є дослідження можливості використання векторних баз даних як фундаменту сучасної AI-інфраструктури та їхня роль у розширенні когнітивних можливостей GenAI. Об’єктом дослідження є процес застосування баз даних у штучному інтелекті. Предметом дослідження є застосування векторних баз даних у генеративному штучному інтелекті. У даному дослідженні були розв’язані наступні завдання: досліджено роль векторних сховищ у розширенні когнітивних можливостей генеративного ШІ; здійснено порівняльний аналіз традиційних реляційних систем та векторних баз даних; проаналізовано механіку та верифікаційний потенціал архітектурних парадигм RAG та RAFT. Визначені перспективи подальших досліджень, які заключаються у наступному: розробці ефективних механізмів моніторингу та автоматичної корекції семантичного дрейфу вбудовувань в умовах постійного оновлення корпоративних знань; дослідженню адаптивних стратегій управління пам'яттю для усунення ефектів порогової продуктивності при масштабуванні векторних індексів; дослідженню можливостей об'єднання гібридних архітектур пошуку, що поєднують семантичне та повнотекстове індексування в єдиному технологічному середовищі; стандартизації метрик оцінки якості векторного пошуку в контексті конкретних вимог промислових RAG-систем, що забезпечить більш обґрунтований вибір інфраструктурних рішень для конкретних прикладних завдань.
Авторське право (c) 2026 Олексій Смірнов, Роман Ткачук, Наталія Козірова, Лілія Константинова, Оксана Конопліцька-Слободенюк, Наталія Якименко, Сергій Смірнов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБЛЕННЯ БАГАТОВИМІРНОЇ ФАСЕТНОЇ ТАКСОНОМІЇ ТЕХНІК ОБФУСКАЦІЇ ШКІДЛИВОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
У статті розглянуто проблему систематизації обфускаційних технік шкідливого програмного забезпечення, що ускладнюється структурними обмеженнями наявних класифікаційних схем у галузі та відсутністю інтегрованого підходу до опису класичних обфускаційних технік та технік протидії аналізу. У роботі поняття обфускації подається у широкому сенсі, що охоплює як класичні обфускаційні техніки, так і техніки протидії аналізу, об'єднані спільним призначенням приховування шкідливої поведінки програми від аналітичних інструментів. Проаналізовано класичні та сучасні таксономії обфускації, для яких виявлено спільні системні обмеження, що включають неможливість опису багатоаспектних технік за кількома незалежними властивостями, відсутність інтегрованого підходу до класичних обфускаційних технік та технік протидії аналізу, а також відсутність використання систематичної методології при побудові наявних класифікаційних схем. Метою роботи є розроблення багатовимірної фасетної таксономії технік обфускації ШПЗ, що усуває зазначені обмеження. Для досягнення поставленої мети використано метод побудови таксономій Nickerson, Varshney та Muntermann із чергуванням емпірико-концептуальних та концептуально-емпіричних ітерацій. У результаті сформовано фасетну таксономію з п'ятьма незалежними вимірами, а саме рівнем спостережуваності, масштабом впливу, механізмом перетворення, фазою прояву ефекту та поведінковою інваріантністю. Запропоновану таксономію застосовано для опису 16 представницьких обфускаційних технік сучасного ШПЗ. Окремо запропоновано вимір поведінкової інваріантності, який операційно відрізняє класичні обфускаційні техніки від технік протидії аналізу та забезпечує об'єднання двох напрямів технік приховування шкідливої поведінки у спільну класифікаційну рамку зі збереженням структурного розрізнення між ними. Запропонована таксономія створює методологічну основу для систематизації обфускаційних технік та проектування систем виявлення обфускованого ШПЗ.
Авторське право (c) 2026 Назарій Четвертуха, Віктор Отенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДЕТЕРМІНОВАНЕ СТРИМУВАННЯ ПОШИРЕННЯ ПОДІЙ У ПОДІЙНО-КЕРОВАНИХ БЕЗСЕРВЕРНИХ СИСТЕМАХ
Подійно-керовані безсерверні системи забезпечують гнучке масштабування хмарних застосунків, але водночас можуть породжувати надмірне поширення подій, коли невелика кількість вхідних повідомлень спричиняє непропорційно великий обсяг подальших виконань через розгалуження, повторні спроби або циклічну обробку. Таке явище є важливим з погляду кібербезпеки, оскільки збільшує операційний радіус ураження, підвищує ризики доступності та може призводити до фінансового виснаження в середовищах з оплатою за фактичне використання. У статті проаналізовано проблему обмеженості наявних платформових механізмів, зокрема повторних спроб, черг недоставлених повідомлень і обмеження одночасних виконань, які переважно діють після початку поширення або лише регулюють його темп. Метою роботи є експериментальна оцінка того, чи може мінімальна детермінована точка вхідного контролю зменшувати подальше поширення подій у безсерверному конвеєрі. Методика дослідження ґрунтується на відтворюваному A/B-експерименті в AWS із використанням AWS Lambda та Amazon SQS. Порівнюються базова архітектура, у якій події безпосередньо надходять до основної черги, та захищена архітектура з вхідним шлюзом оцінювання ризику і маршрутизацією частини подій до карантинної черги. Для оцінювання використано коефіцієнт ампліфікації AF, зміни стану карантинної черги та DLQ, кількість викликів функцій і час стабілізації конвеєра. Результати показали, що за нормального навантаження обидві архітектури зберігають поведінку «один до одного» (AF = 1,0), тоді як отруйні повідомлення спричиняють збільшення виконань через повторні спроби з подальшою ізоляцією в DLQ. Найбільший ефект вхідного контролю зафіксовано для навантаження з розгалуженням: у базовому режимі AF становив 16,6, за повного блокування зменшувався до 0,0, а в селективній конфігурації за τ = 0,25 знижувався до 4,28 лише за рахунок шлюзу та до 3,0 у поєднанні з обмеженням розгалуження на рівні обробника. Для циклічного профілю AF залишався рівним 5,0, що вказує на обмежене поширення та іншу семантику карантину як термінального маркування. Отримані результати свідчать, що детермінований вхідний контроль може суттєво зменшувати радіус ураження для високоризикових шаблонів поширення подій без використання навчених моделей. Водночас його застосування потребує довіреного периметра виробників подій і подальшої перевірки на змішаних реалістичних навантаженнях.
Авторське право (c) 2026 Віталій Молнар, Дмитро Сабодашко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АДАПТИВНА МОДЕЛЬ ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРЗАГРОЗ У IOT-ПІДСИСТЕМАХ ДАТА ЦЕНТРІВ
Інтеграція технологій Інтернету речей (IoT), edge/fog-обчислень і хмарних сервісів у сучасні центри обробки даних створює передумови для підвищення ефективності моніторингу, автоматизації управління інфраструктурою, безперервного збору телеметричних даних та адаптивного керування системами охолодження, енергоспоживанням і мережевими ресурсами дата-центрів. Разом із перевагами зростає і кількість кіберзагроз, пов’язаних із розширенням поверхні атаки, використанням гетерогенних IoT-пристроїв та складністю захисту розподіленої інфраструктури. У роботі досліджено особливості впровадження IoT-компонентів у хмарні середовища та дата-центри з урахуванням сучасних загроз інформаційній безпеці. Основну увагу приділено DDoS-атакам, spoofing-атакам та компрометації вузлів інфраструктури. Запропоновано адаптивну модель виявлення кіберзагроз, яка поєднує статистичний аналіз мережевого трафіку, поведінковий аналіз вузлів та графове представлення взаємодій між компонентами системи. Для оцінювання стану інфраструктури використано інтегральний показник ризику, що враховує інтенсивність трафіку, ентропію джерел, відхилення поведінкового профілю та параметри графа взаємодій. У статті також запропоновано архітектуру адаптивної системи виявлення кіберзагроз в IoT-орієнтованому дата-центрі, яка включає IoT-рівень, edge/fog-рівень попередньої обробки, аналітичний cloud-рівень, модуль графової кореляції та рівень автоматизованого реагування на кіберінциденти.
Авторське право (c) 2026 Надія Довженко, Євген Іваніченко, Володимир Соколов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ ВИЯВЛЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ АКАУНТІВ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ
У статті розглянуто методологічні засади виявлення автоматизованих акаунтів у соціальних мережах. Актуальність дослідження зумовлена використанням соціальних ботів для поширення дезінформації, маніпулювання громадською думкою та зростанням можливостей генеративного штучного інтелекту щодо імітації поведінки реальних користувачів. Систематизовано методи виявлення ботів за основними джерелами ознак: атрибутами користувача, поведінковими характеристиками, текстовим контентом, графовими структурами та їх поєднанням. Порівняння виконано за використаними моделями, датасетами, метриками якості, складністю отримання даних, обмеженнями та рівнем пояснюваності рішень. Встановлено, що профільні методи є доступними й відносно інтерпретованими, але недостатньо стійкими до складних ботів; поведінкові підходи ефективні для виявлення автоматизованих патернів і координації, однак потребують історії активності; текстові моделі забезпечують високу якість розпізнавання за змістом дописів, проте залежать від мови, тематики й розвитку генеративного штучного інтелекту; графові методи є перспективними для виявлення бот-мереж, але характеризуються високими вимогами до доступності даних. Визначено, що найбільш перспективним напрямом є застосування гібридних моделей, які поєднують доступні профільні, поведінкові й текстові ознаки з урахуванням пояснюваності результатів та без критичної залежності від повного соціального графа. Узагальнено основні проблеми сучасних методів: адаптивність ботів, неоднорідність і застарівання датасетів, дисбаланс класів, обмеження доступу до даних і недостатню інтерпретованість складних моделей.
Авторське право (c) 2026 Сергій Бучик, Віталій П’ятигор https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СТРУКТУРНА МОДЕЛЬ СИСТЕМИ ОЦІННЮВАННЯ НАСЛІДКІВ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ З ОБМЕЖЕНИМ ДОСТУПОМ
У статті представлено структурну модель системи оцінювання наслідків витоку інформації з обмеженим доступом, яка спрямована на підвищення рівня інформаційної безпеки людини, суспільства, держави. Система дозволяє автоматизувати процес: ідентифікації та класифікації публічної (відкритої) інформації та тієї, доступ до якої обмежено (інформацію з обмеженим доступом); аналізу ризиків з прогнозуванням потенційних наслідків (шкоди, збитків) від можливого або вже здійсненого витоку персональних даних, службової інформації, державної таємниці (та/або втрати їх матеріальних носіїв) і мінімізувати фінансові втрати та/або інші тяжкі наслідки; формування реєстру порушень і класифікатора об’єкта критичної інформаційної інфраструктури. Відповідно до наявних вимог щодо особливостей організації режиму секретності та доступу до окремих видів класифікованої інформації, розроблена структура системи включає підсистему оцінювання наслідків витоку персональних даних (за національним і міжнародним законодавством у т.ч. GDPR) і підсистему оцінювання наслідків витоку службової інформації та/або державної таємниці. Запропонована система забезпечує оцінювання ефективності функціонування систем захисту інформації (комплексної системи захисту інформації та/або системи охорони державної таємниці) об’єкта критичної інфраструктури, суб’єкта владних повноважень та режимно-секретної діяльності та призначена для використання державним експертом з питань таємниць, судово-експертними установами, комісією по роботі зі службовою інформацією, іншими уповноваженими особами.
Авторське право (c) 2026 Юрій Дрейс https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРІНЦИДЕНТІВ НА МОБІЛЬНИХ КІНЦЕВИХ ПРИСТРОЯХ У ВІДОМЧИХ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
У контексті актуального наукового завдання підвищення рівня кіберзахисту мобільних кінцевих пристроїв (МКП) у відомчих інформаційно-комунікаційних системах (ВІКС) проведено аналіз існуючих підходів до виявлення кіберінцидентів на МКП та показано, що переважна їх більшість орієнтована на виявлення окремих ознак компрометації пристрою без урахування його ролі у функціонуванні інформаційно-комунікаційної системи (ІКС). Аналіз підходів до виявлення шкідливої активності та методів їх реалізації проведено за рівнями прояву кіберінцидентів: мобільного застосунку, операційної системи та пристрою, поведінки користувача і контексту використання, мережевої взаємодії, доступу до сервісів ІКС та впливу на функціонування ІКС. Для кожного рівня визначено характерні прояви кіберінцидентів, джерела ознак, критерії оцінювання та найбільш придатні підходи до їх виявлення. Окремо проведено порівняння функціональних можливостей сучасних класів засобів виявлення кіберінцидентів на МКП. Встановлено, що жоден із розглянутих підходів і класів засобів окремо не забезпечує повного охоплення всіх рівнів прояву кіберінцидентів на МКП у ВІКС. Обґрунтовано доцільність розробки архітектури багаторівневого виявлення кіберінцидентів на МКП у ВІКС, яка забезпечує формування структурованого опису поточного стану МКП у контексті його взаємодії з ІКС шляхом двостороннього обміну даними між МКП та ІКС щодо стану рівнів прояву кіберінциденту, аналізу структури сеансів взаємодії спеціалізованого клієнтського ПЗ з ВІКС, визначення інваріантів розвитку технік кібератак у таксономіях мобільних загроз, а також обміну досвідом виявлення між МКП через ІКС.
Авторське право (c) 2026 Віталій Фесьоха, Ігор Субач, Крістіна Степаненко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ГІБРИДНИЙ МЕТОД ЗМЕНШЕННЯ РОЗМІРНОСТІ ОЗНАК В СИСТЕМАХ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ
Статтю присвячено вирішенню актуальної науково-практичної задачі - оптимізації простору ознак мережевого трафіку для підвищення ефективності інтелектуальних систем виявлення вторгнень (СВВ). В умовах функціонування високошвидкісних гетерогенних мереж та суворих обмежень на обчислювальні ресурси об'єктів критичної інфраструктури, висока вимірність, розрідженість і мультиколінеарність сучасних стеків даних генерують ефект «прокляття розмірності», що призводить до перенавчання моделей класифікації та затримок інференсу. Для подолання цих обмежень запропоновано лінійну гібридну методику математичної редукції ознак PCA+LDA, яка діє як двоетапний конвеєрний фільтр. На першому етапі метод головних компонент (PCA) функціонує в режимі без учителя (unsupervised), забезпечуючи денойзинг, усунення лінійних залежностей та первинне стиснення даних без втрати інформативної дисперсії. На другому етапі лінійний дискримінантний аналіз (LDA) з учителем (supervised) проектує вектор на підпростір, що максимізує геометричну роздільність між класами аномалій та легітимного трафіку на основі міжкласової та внутрішньокласової дисперсії. Верифікацію методики здійснено на репрезентативних еталонних датасетах NSL-KDD та CICIDS2017. Математично доведено, що гібридний підхід забезпечує екстремальне стиснення вхідного вектора ознак (у 10 разів для NSL-KDD та майже в 14 разів для CICIDS2017) із супутнім зростанням точності розпізнавання міноритарних загроз (U2R, R2L) та складних сучасних веб-атак. Загальний рівень хибних тривог (False Positives) знижено до рекордних ~0.45% та ~0.95% відповідно. Завдяки низькій обчислювальній складності та матричному характеру лінійного інференсу вдалося скоротити час навчання класифікаторів до 4% від базового рівня. Це робить запропонований підхід придатним для інтеграції у високонавантажені вузли фільтрації гігабітного трафіку в реальному часі (Real-Time) безпосередньо на рівні ядра операційної системи або на базі програмованих мережевих карт (SmartNIC). Визначено напрямки подальших досліджень, зокрема розробку механізмів адаптації архітектури до концептуального зсуву даних (Concept Drift) в динамічних мережевих середовищах та підвищення стійкості моделей до змагальних атак штучного інтелекту (Adversarial Machine Learning).
Авторське право (c) 2026 Андрій Кулько, Сергій Толюпа https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА МОДЕЛІ КОНТРОЛЕРА ДОПУСКУ ДЛЯ БЕЗПЕКИ KUBERNETES ІЗ ДОВЕДЕНИМИ PAC-ГАРАНТІЯМИ НА ОСНОВІ ЕНТРОПІЇ
У статті запропоновано математичну модель контролера допуску (Admission Controller) RL-Admit для забезпечення безпеки контейнерної оркестрації в середовищі Kubernetes. На відміну від традиційних рішень, таких як OPA Gatekeeper та Kyverno, що спираються на статичні декларативні політики, запропонований підхід поєднує навчання з підкріпленням, інформаційно-ентропійний аналіз запитів та теорію PAC-навчання (Probably Approximately Correct). Задачу валідації запитів до API-сервера формалізовано як частково спостережуваний марковський процес прийняття рішень (POMDP), оптимальну політику допуску/відмови якого навчають за допомогою алгоритму Proximal Policy Optimization (PPO). Аномальність кожного запиту кількісно оцінюється через ентропію Шеннона відносно еталонного розподілу безпечних конфігурацій, а застосування PAC-фреймворку дозволяє встановити математично доведені межі ймовірності помилок класифікації ε та δ. Це усуває такий ключовий недолік існуючих інтелектуальних систем захисту, як відсутність гарантій надійності, що є неприпустимим для критичної інфраструктури. Проведені експериментальні дослідження на тестових кластерах підтвердили здатність моделі виявляти складні вектори атак (привілейовані контейнери, несанкціоновані зміни RBAC, runc escape, атаки на ланцюг постачання). Повна модель RL-Admit з PAC-гарантіями та ентропією досягає істинно позитивної частки TPR до 96–97% за хибнопозитивної частки FPR = 0,6% після 50 тис. запитів і виявляє всі 8 типів атак «нульового дня», тоді як статичні політики блокують лише поодинокі з них. При цьому система реагує на атаку в середньому за 1 хв проти 38–45 хв у статичних політик, додаючи незначну затримку обробки запиту близько 24 мс. Отримані результати мають практичне значення для побудови адаптивних систем захисту за принципом Zero Trust у динамічних хмарних середовищах та інтеграції в DevSecOps-процеси.
Авторське право (c) 2026 Артем Мазепа, Володимир Білодід https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИЧНІ ПІДХОДИ ДО ВИЗНАЧЕННЯ КОЕФІЦІЄНТА ЯКОСТІ ШУМУ
Інтенсивне використання різнотипних технічних засобів обробки інформації в усіх сферах людської діяльності є на сьогодні нормою. Разом з тим функціонування будь‑якого технічного засобу обробки інформації призводить до формування деякої множини технічних каналів витоку інформації. Одним з найбільш розповсюджених видів технічних каналів витоку інформації є канали, що формуються за рахунок побічних електромагнітних випромінювань та наведень. З метою запобіганню витоку інформації зазначеними технічними каналами використовуються заходи пасивного або активного захисту. Також можливе комбіноване застосування заходів пасивного та активного захисту інформації. Пасивний спосіб захисту передбачає повне електромагнітне екранування приміщень та/ або технічних засобів обробки інформації, часткове екранування окремих вузлів технічних засобів, екранування електричних кіл, що безпосередньо підключаються до технічних засобів та встановлення в ці кола фільтрів. Заходи активного захисту інформації реалізуються шляхом використання генераторів просторового та лінійного електромагнітного зашумлення. З практичної точки зору активний захист інформації має ряд переваг в порівнянні з пасивним захистом, а саме: технічні засоби з пасивним захистом мають більші габарити та вагу; у випадку екранування складніше вирішується питання охолодження внутрішніх функціональних вузлів технічних засобів; модернізація технічних засобів з пасивним захистом (включення до складу технічного засобу нових вузлів іншого виробника з іншим конструктивним виконанням або нових вузлів з новими інтерфейсами), як правило, потребує внесення змін до конструкції електромагнітного екрану; конструктивне виконання електромагнітних екранів завжди містить електромагнітні ущільнювачі та рухомі конструктивні елементи, які в процесі експлуатації технічних засобів зношуються, що призводить до погіршення екрануючих властивостей, а отже і до погіршення рівня захищеності інформації. Таким чином, з точки зору технологічної складності активний спосіб захисту інформації реалізувати простіше ніж пасивний. В цілому при активному способі захисту інформації нормуються такі характеристики та параметри генераторів захисних завад: частотний діапазон, спектральна щільність потужності завади, коефіцієнт міжспектральних кореляційних зв’язків, коефіцієнт якості шуму. Найбільш складними з точки зору методології є визначення такого параметру генераторів завад як коефіцієнт якості шуму. Мета публікації – систематизація та аналітичний огляд методичних підходів до визначення коефіцієнта якості завади та встановлення напрямків їх вдосконалення.
Авторське право (c) 2026 Лариса Крючкова, Руслан Бобро https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЗАСТОСУВАННЯ ПОЯСНЮВАНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ
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.
Авторське право (c) 2026 Юлія Жданова, Світлана Шевченко, Оксана Золотухіна, Олена Негоденко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ВЕЛИКІ МОВНІ МОДЕЛІ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ЗАДАЧ У СФЕРІ ПОШУКУ ТА ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ
Стрімкий розвиток цифрових технологій, глобальна інформатизація суспільства та безперервне зростання обсягів даних створюють нові виклики у сфері пошуку, оброблення та захисту інформації. Щоденно інформаційні системи генерують терабайти даних, серед яких містяться як корисні відомості, так і потенційні ознаки кіберзагроз, аномалій та атак. Традиційні підходи до аналізу інформації дедалі частіше виявляються недостатньо ефективними через обмеженість можливостей обробки неструктурованих даних та необхідність залучення значних людських ресурсів. Поява великих мовних моделей стала одним із найважливіших досягнень сучасного штучного інтелекту. Завдяки здатності аналізувати природну мову, розуміти контекст, узагальнювати великі масиви інформації та генерувати змістовні відповіді, LLM відкривають нові можливості для автоматизації процесів інформаційного пошуку та забезпечення інформаційної безпеки. Сучасні дослідження демонструють, що великі мовні моделі можуть ефективно застосовуватися для виявлення вразливостей, аналізу шкідливого програмного забезпечення, розслідування кіберінцидентів, обробки журналів подій безпеки та автоматизації діяльності центрів операційної безпеки. У статті досліджено можливості використання великих мовних моделей для оптимізації процесів пошуку, аналізу, оброблення та захисту інформації в сучасному цифровому середовищі. Розглянуто особливості функціонування великих мовних моделей, принципи їх побудови та механізми застосування в інформаційно-комунікаційних системах. Проаналізовано основні напрями використання LLM у сфері інформаційного пошуку, автоматизованого аналізу текстових даних, виявлення інформаційних загроз, моніторингу кіберінцидентів, пошуку вразливостей програмного забезпечення та підтримки процесів прийняття рішень у сфері кібербезпеки. Особливу увагу приділено інтеграції великих мовних моделей із системами управління подіями інформаційної безпеки, системами виявлення вторгнень, технологіями розвідки кіберзагроз та механізмами Retrieval-Augmented Generation. Визначено переваги та обмеження використання LLM у задачах пошуку та захисту інформації. Обґрунтовано перспективи подальшого розвитку інтелектуальних систем кіберзахисту на основі великих мовних моделей.
Авторське право (c) 2026 Анастасія Вавіленкова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ВИЯВЛЕННЯ АТАКИ EVIL TWIN НА БЕЗДРОТОВІ МЕРЕЖІ СТАНДАРТУ IEEE 802.11 В УМОВАХ ЩІЛЬНОЇ ЗАБУДОВИ
Розглянуто проблему виявлення атак типу Evil Twin на бездротові мережі стандарту IEEE 802.11 в умовах щільної міської забудови з монолітно-каркасними залізобетонними конструкціями, що суттєво послаблюють радіосигнал у діапазонах 2.4 та 5 ГГц. У сценарії повного клонування точки доступу зловмисник копіює як ідентифікатор мережі, так і апаратну адресу легітимного пристрою, що унеможливлює застосування класичних методів детекції, які базуються на аналізі ідентифікаторів керуючих кадрів. Запропоновано метод виявлення, що використовує мережу з чотирьох розподілених у приміщенні Wi-Fi-сенсорів для безперервного вимірювання індикатора потужності прийнятого сигналу легітимної точки доступу та аналізує геометричні співвідношення між сенсорами. Метод поєднує два незалежні детектори – детектор парних залишків S(t), що базується на статистичній моделі різниць потужності сигналу між усіма парами сенсорів і чутливий до тривалих порушень просторового патерну послаблення сигналу, а також імпульсний детектор на основі z-оцінки кожного сенсора відносно його калібрувальної норми, який реагує на короткі локально-сильні відхилення тривалістю 2-5 хвилин. Подальша класифікація імпульсних інтервалів за магнітудою піка z-оцінки дозволяє розділити сильні зовнішні атаки від нормальної людської активності всередині приміщення. Експериментальна перевірка проведена на наборі з 40 розмічених атак з використанням чотирьох типів антен, розташованих ззовні бетонної будівлі. Метод досяг 60% повноти та 85.7% точності на рівні окремих атак, та 100% повноти на рівні сесій атак (груп з десяти послідовних атак для кожної антени). Розроблений підхід не потребує спеціалізованого обладнання, працює зі стандартними Wi-Fi-чіпсетами та може бути впроваджений у наявну інфраструктуру для захисту об'єктів критичної інфраструктури.
Авторське право (c) 2026 Роман Банах https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДИФІКАЦІЯ МЕТОДУ ЗАМІНИ НАЙМОЛОДШОГО БІТА У SVG ЗОБРАЖЕННЯХ
У статті запропоновано та досліджено модифікацію методу заміни найменшого значущого біта (Least Significant Bit, LSB) для стеганографічного приховування даних у векторних SVG-зображеннях шляхом одночасного приховування в координатній та колірній складових. Також проведено комплексний порівняльний аналіз ефективності запропонованого методу вбудовування в векторний формат SVG з растровим форматом BMP. Аналіз останніх досліджень і публікацій демонструє науковий дефіцит у галузі стеганографічного використання векторних веб-ресурсів, які через свою архітектуру залишаються менш вивченими порівняно з звичними растровими зображеннями. Методика дослідження описує процес стандартизації вхідних графічних об’єктів та покроковий алгоритм, який реалізує як класичну модифікацію кольору шляхом заміни наймолодших бітів, так і запропоновану гібридну стратегію. Цей метод передбачає розщеплення потоку секретного повідомлення між текстовими шістнадцятковими кодами палітри кольорів та числовими координатами геометричних примітивів шляхів малювання. Основна частина та результати дослідження містять детальні експериментальні дані для різної кількості замінених бітів LSB. Продемонстровано, що ізольоване приховування по кольору в SVG має малу ємність через обмежену кількість тегів, але перехід до модифікації координат збільшує корисний простір ємності у десятки разів. Запропонований гібридний метод поєднання вбудовування секретних бітів і в колірну, і в координатну складову дозволив суттєво збільшити обсяг прихованих даних. За допомогою розрахунку метрик пікового відношення сигналу до шуму (PSNR) та індексу структурної подібності (SSIM) встановлено, що зі зростанням ємності вбудовування векторний формат демонструє стійкість до деградації якості: показник PSNR для SVG стабілізується на одному рівні незалежно від бітової глибини, тоді як якість BMP пропорційно падає і викликає появу візуальних артефактів.
Авторське право (c) 2026 Олег Ярема, Наталія Загородна, Марина Деркач, Олександр Ревнюк, Мирослава Загородна https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
БЛОКЧЕЙН-ОРІЄНТОВАНА АРХІТЕКТУРА МОНІТОРИНГУ ТА АДАПТИВНОГО УПРАВЛІННЯ ФУНКЦІОНАЛЬНО СТІЙКОЮ ГЕТЕРОГЕННОЮ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЮ МЕРЕЖЕЮ
У статті розглянуто проблему забезпечення функціональної стійкості гетерогенних телекомунікаційних мереж в умовах зростання складності мережевої інфраструктури, збільшення обсягів трафіку, поширення технологій хмарних і периферійних обчислень, програмно-конфігурованих мереж та Інтернету речей. Визначено, що традиційні централізовані системи моніторингу характеризуються наявністю єдиної точки відмови та не забезпечують належного рівня довіри до телеметричних даних, що може призводити до прийняття помилкових управлінських рішень в умовах кібернетичних атак, відмов обладнання або навмисної фальсифікації інформації. Обґрунтовано доцільність використання технології блокчейн для забезпечення достовірності моніторингових даних та підтримки процесів адаптивного управління мережею. Запропоновано блокчейн-орієнтовану архітектуру моніторингу та адаптивного управління функціонально стійкою гетерогенною телекомунікаційною мережею, яка поєднує засоби телеметрії, механізми розподіленої верифікації даних, модулі оцінювання функціонального стану мережі, прогнозування розвитку дестабілізуючих впливів і формування керуючих рішень. Особливістю запропонованого підходу є використання permissioned blockchain для збереження агрегованих телеметричних подій, результатів оцінювання довіри та інформації про прийняті керуючі впливи, що забезпечує незмінність записів, простежуваність рішень та підвищення рівня довіри до процесів управління. Розроблено методологію моніторингу та адаптивного управління мережею, яка реалізує замкнений цикл «моніторинг – верифікація – оцінювання – прогнозування – управління». Методологія передбачає збір і нормалізацію телеметричних даних, оцінювання їх достовірності на основі показників децентралізації, надійності консенсусу, цілісності транзакцій, аудитованості та репутації джерел даних, а також розрахунок інтегрального показника функціональної стійкості мережі. Для переходу від реактивного до проактивного управління запропоновано використовувати прогнозування ризику деградації функціонального стану та вибір оптимальних керуючих впливів з урахуванням очікуваного ефекту, вартості реалізації та залишкового ризику. Результати експериментального дослідження підтвердили ефективність запропонованого підходу порівняно з централізованими системами моніторингу та традиційними SDN/NFV-рішеннями. Встановлено підвищення інтегрального показника функціональної стійкості мережі, збільшення достовірності телеметричних даних, скорочення часу виявлення дестабілізуючих впливів і реагування на них, а також зменшення кількості помилкових управлінських рішень. Отримані результати свідчать про перспективність використання блокчейн-технологій для побудови довірених систем моніторингу та адаптивного управління телекомунікаційними мережами нового покоління.
Авторське право (c) 2026 Вікторія Жебка https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
НОРМАТИВНО-ПРАВОВЕ РЕГУЛЮВАННЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ В ЕНЕРГЕТИЧНОМУ СЕКТОРІ
У статті проведено комплексне дослідження сучасних нормативно-правових та технічних підходів до забезпечення кібербезпеки в енергетичному секторі в умовах масштабної цифровізації та зростання гібридних загроз. Актуальність роботи зумовлена активною конвергенцією інформаційних (IT) та операційних технологій (OT), що відкриває нові вектори атак на системи промислової автоматизації та управління (IACS), такі як SCADA, DCS та ПЛК. Особливу увагу приділено специфіці захисту критичної інфраструктури України, чиї енергомережі вже ставали об’єктами цілеспрямованих атак, зокрема CrashOverride/Industroyer, що вимагає негайного зміцнення систем відповідно до міжнародних стандартів. Дослідження містить детальний огляд ключових міжнародних стандартів, серед яких серія ISA/IEC 62443, що впроваджує концепцію зон, каналів та рівнів безпеки (SL 1–4) для мінімізації ризиків саботажу та втручання в роботу енергетичних об'єктів. Проаналізовано вплив Директиви NIS2, яка встановлює обов'язкові вимоги до управління ризиками, безпеки ланцюгів постачання та відповідальності керівництва для суб’єктів життєво важливого значення. Окремо розглянуто роль стандартів NERC CIP для забезпечення надійності магістральних електромереж та гнучкий підхід NIST CSF 2.0 у поєднанні з моделлю зрілості C2M2. Значну увагу приділено захисту ядерної енергетики на основі стандартів IAEA NSS-17-T та IEC 62645, де пріоритет цілісності та доступності над конфіденційністю є критичним для запобігання радіаційним інцидентам. Стаття аналізує ступеневий підхід до захисту чутливих цифрових активів (SDA) та детерміновану ізоляцію критичних систем (модель NEI 08-09). Результати дослідження висвітлюють виклики майбутнього, зокрема «квантову загрозу» та стратегію зловмисників «збирай зараз, розшифровуй пізніше» (HNDL), що вимагає переходу на постквантову криптографію (PQC). Висвітлено потенціал штучного інтелекту (інструменти типу SecureAI) для автоматизованого виявлення аномалій у промислових протоколах Modbus/TCP та OPC UA, а також необхідність інтеграції управління ризиками ШІ через NIST AI RMF. У висновках наголошується, що для України гармонізація національних стандартів ДСТУ з європейськими нормами є необхідною умовою для транскордонної синхронізації енергомереж та забезпечення національної стійкості.
Авторське право (c) 2026 Вікторія Лукашенко, Олександр Добринчук, Сергій Гричук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0