Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка»
Електронне наукове видання "Кібербезпека: освіта, наука, техніка" є рецензованим технічним часописом, присвяченим проблемам використання інформаційної та кібернетичної безпека та інформаційних технологій. В журналі «Кібербезпека: освіта, наука, техніка» публікуються наукові статті за фахом наукових спеціальностей: 05.13.21 - системи захисту інформації; 21.05.01 - інформаційна безпека держави; 05.13.05 - інформаційні технології Галузь науки: технічні науки. Періодичність: 4 рази на рік.
Cybersecurity: Education, Science, Technique
ЕФЕКТИВНІСТЬ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЩОДО КІБЕРЗАХИСТУ ДЕРЖАВИ
У статті розглянуто метод оцінки ефективності програм кіберзахисту (ПКЗ) з урахуванням кібератак та пов’язаних з ними ризиків, що є продовженням попередніх досліджень авторів. Запропонований підхід ґрунтується на модифікації методу цільового динамічного оцінювання програм на заданому часовому інтервалі, який дозволяє враховувати складну структуру взаємозв’язків між цілями, вплив кібератак, ризиків та запізнення у досягненні результатів. Метод передбачає побудову мережевої ієрархії цілей у три етапи: спочатку здійснюється декомпозиція головної цілі згори донизу шляхом визначення підцілей, що безпосередньо впливають на її досягнення, з визначенням їх типу (кількісні, якісні, визначені, невизначені, кваліфікаційні чи порогові); потім — аналіз знизу вгору для встановлення зворотних зв’язків; на третьому етапі до ієрархії інтегруються моделі кібератак та ризиків. Кібератаки моделюються як спеціальні програми, що негативно впливають на цілі, а ризики — через введення індикаторів у вигляді додаткових цілей. Оцінювання ефективності ПКЗ базується на визначенні ступеня впливу реалізації програм (простих і складних) на досягнення головної цілі. У роботі введено поняття миттєвого показника відносної ефективності, що дозволяє аналізувати динаміку ефективності на різних етапах реалізації. Для обчислення ступеня досягнення цілей використовується ітеративний алгоритм моделювання ієрархії, який враховує нелінійність, зворотні зв’язки та часову залежність параметрів. Особливістю методу є можливість оперативного перерахунку ефективності при зміні структури програм. Метод застосовується для оцінки ефективності напрямків реалізації ПКЗ, множин кібератак і ризиків, а також засобів протидії ним. Розроблений підхід може використовуватися не лише в сфері кібербезпеки, а й для аналізу складних цільових програм у технічній, економічній та інших галузях.
Авторське право (c) 2025 Володимир Хорошко, Олександр Лаптєв, Микола Браіловський, Тетяна Лаптєва, Сергій Лаптєв https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ТА МОДЕЛЮВАННЯ ДЖЕРЕЛ РЕБ З УРАХУВАННЯМ ПРОСТОРОВО-ЧАСТОТНОГО ОРІЄНТУВАННЯ
У статті розглянуто сучасні підходи до аналізу та моделювання джерел радіоелектронної боротьби (РЕБ) із урахуванням просторово-частотного орієнтування. Показано, що розвиток засобів РЕБ суттєво змінює характер сучасних збройних конфліктів, створюючи умови, за яких класичні методи виявлення та протидії сигналам завад втрачають ефективність. У зв’язку з цим актуальним є застосування методів, що дозволяють комплексно оцінювати як частотні, так і просторові характеристики електромагнітних випромінювань. Проаналізовано основні напрями розвитку методів спектрального, статистичного та просторового аналізу, включаючи високороздільні алгоритми (MUSIC, ESPRIT), методи часово-частотних перетворень, а також моделі, що враховують багатопроменевість та динамічні зміни середовища. Окрему увагу приділено підходам до моделювання джерел РЕБ, що дозволяють формувати математичні та імітаційні моделі з урахуванням широкосмуговості, адаптивності та складної структури сигналів. Результати дослідження свідчать, що інтеграція просторово-частотного аналізу із сучасними методами обробки сигналів та інтелектуальними системами забезпечує підвищення ефективності виявлення, ідентифікації та нейтралізації джерел РЕБ. Отримані висновки можуть бути використані для вдосконалення алгоритмів функціонування засобів ураження та створення нових концепцій протидії у сфері радіоелектронної боротьби.
Авторське право (c) 2025 Роман Бибик, Іван Опірський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ АВТЕНТИФІКАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ПОВЕДІНКОВОЇ АНАЛІТИКИ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРИСТРОЇВ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
Зростання складності кіберзагроз підкреслило обмеження традиційних методів автентифікації, включаючи паролі, токени та стандартну двофакторну автентифікацію (2FA). У середовищі Інтернету речей (IoT) ці методи особливо вразливі через обмежені обчислювальні ресурси, динаміку з’єднань і потребу в безшовній взаємодії користувача з пристроями. У відповідь на ці виклики все більшої уваги набувають поведінкова аналітика та машинне навчання (ML), що дозволяють створювати адаптивні, безперервні та прозорі для користувача системи автентифікації. Дослідження зосереджується на методах поведінкової автентифікації, серед яких аналіз динаміки натискання клавіш, рухів миші, геолокаційних даних, активності сеансів та шаблонів мережевого трафіку. Запропоновано модульну архітектуру, що інтегрує алгоритми з учителем і без учителя, зокрема методи опорних векторів (SVM), random forest, штучні нейронні мережі (ANN) та автокодери. На основі публічних і власних наборів даних проведено попередню обробку та інженерію ознак, що дозволило виділити найбільш інформативні характеристики поведінки користувачів і пристроїв. Експериментальні результати засвідчили, що модель random forest показала найвищу точність (96%) і F1 - score (0,94), а прототипна система забезпечила швидкий час відгуку (0,6 с) і низький рівень хибнопозитивних результатів (0,1%) у веб-середовищі реального часу. Отримані показники підтверджують практичну придатність поведінкових методів автентифікації для IoT, де класичні підходи часто є неефективними. Водночас визначено основні виклики впровадження: необхідність збору великих обсягів даних, забезпечення конфіденційності поведінкових патернів, інтеграція у гетерогенні IoT-середовища та балансування між продуктивністю й точністю. Перспективними напрямами подальших досліджень є оптимізація алгоритмів для ресурсно-обмежених пристроїв і застосування федеративного навчання для мінімізації ризиків витоку даних. Таким чином, поведінкова аналітика у поєднанні з ML формує нову парадигму автентифікації, яка здатна забезпечити високий рівень інформаційної безпеки в умовах стрімкого поширення IoT.
Авторське право (c) 2025 Євгеній Сокирка, Іван Кукулевський, Андрій Толбатов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНФОРМАЦІЙНІ ЗАГРОЗИ ТА МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БЕЗПЕКИ В СУЧАСНИХ МЕРЕЖЕВИХ ІГРАХ
У статті розглянуто проблематику інформаційної безпеки в сучасних мережевих іграх, які в умовах цифровізації стали не лише інструментом розваг, але й важливою частиною соціальної взаємодії та комунікацій. Акцент зроблено на комплексному аналізі основних кіберзагроз, які постають перед користувачами та розробниками ігрових сервісів. Зокрема, детально досліджено поширені атаки на облікові записи, фішингові схеми, використання ботів і шкідливого програмного забезпечення, а також реалізацію масових DDoS-атак, спрямованих на порушення доступності ігрових серверів. Особливу увагу приділено соціально-інженерним методам впливу, що поєднують технічні та психологічні аспекти впливу на гравців. Важливою складовою дослідження стала побудова моделі загроз інформаційної безпеки, яка систематизує типи атак, умови їх виникнення, рівень збитків, об’єкти порушення (конфіденційність, цілісність, доступність) та типові мережеві порти, що використовуються для реалізації загроз. Запропонована класифікація дозволяє виділити найбільш небезпечні напрямки впливу на ігрові системи та формує основу для подальшої розробки захисних механізмів. Показано, що значна частина атак стає можливою через уразливості операційної системи Windows, яка є найпоширенішою серед геймерів. Серед критичних проблем виділено експлойти драйверів, вразливості мережевих служб (SMB, RDP, RPC), недоліки файлової системи, загрози від несвоєчасного оновлення системи та використання zero-day експлойтів. У роботі окремо підкреслюється важливість дослідження вразливостей ОС Windows у контексті забезпечення безпеки мережевих ігор. Візуалізація ключових векторів атак у вигляді інфографіки наочно демонструє багаторівневий характер ризиків і вказує на необхідність розробки комплексних методів захисту. Додатково наведено результати аналізу останніх наукових публікацій і звітів індустрії, які підтверджують зростання кількості атак на гравців і розробників та підкреслюють недостатність традиційних засобів безпеки. Практичним внеском дослідження стала концепція створення інструмента на мові Python для виявлення мережевих атак у режимі реального часу. Запропоновано використання бібліотек для аналізу трафіку (Scapy, Socket, PyShark) та алгоритмів виявлення аномалій у поведінці мережевих пакетів. Це відкриває перспективи для створення ефективних захисних рішень, адаптованих під специфіку онлайн-ігор, а також закладає основу для подальшої інтеграції інтелектуальних систем на базі машинного навчання. У висновках наголошено, що інформаційна безпека в мережевих іграх є багатокомпонентною проблемою, яка охоплює як технічні, так і соціальні аспекти. Визначено необхідність комплексного підходу, що включає модернізацію протоколів безпеки, регулярне оновлення операційних систем, впровадження античіт-технологій, систем виявлення вторгнень, а також формування культури безпечної поведінки серед гравців. Перспективи подальших досліджень вбачаються у розширенні функціоналу розробленого програмного інструмента, застосуванні методів штучного інтелекту для прогнозування атак, а також у стандартизації підходів до оцінки безпеки ігрових екосистем. Таким чином, результати дослідження мають як наукове, так і практичне значення: вони систематизують існуючі загрози, виявляють ключові слабкі місця у безпеці сучасних ігрових середовищ та пропонують прикладні рішення, що сприятимуть підвищенню рівня захищеності користувачів і довіри до цифрових розважальних платформ.
Авторське право (c) 2025 Орест Полотай, Тарас Брич, Артур Ткаченко, Максим Дітковський, Максим Гуменюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД СТРАТЕГІЧНОГО ПЛАНУВАННЯ ЗАХОДІВ З КІБЕРЗАХИСТУ НА ОСНОВІ КОНЦЕПЦІЇ SWOT
У статті запропоновано метод стратегічного планування заходів з кіберзахисту об’єктів критичної інфраструктури, розроблений на основі формалізованої SWOT-моделі, яка поєднує якісний аналіз сильних і слабких сторін, можливостей та загроз із кількісною оцінкою ризиків, вартості й ефективності захисних дій. На відміну від класичного SWOT-аналізу, що має описовий характер і не забезпечує аналітичної узгодженості рішень, розроблений підхід передбачає побудову математичної моделі стратегічного планування, у якій кожен фактор описується ваговою множиною, а взаємозв’язки між внутрішніми й зовнішніми чинниками визначаються через матрицю стратегічного впливу. Запропоновано коефіцієнт інтегрованого ризику, який враховує ймовірність реалізації загрози, рівень її впливу на критичні функції та залишкову уразливість системи, що дозволяє перейти від якісної експертної оцінки до оптимізаційної задачі максимізації ефективності кіберзахисту за умов обмежених ресурсів. Математична модель реалізує багатокритеріальну оптимізацію, де функція цілі описує різницю між очікуваною ефективністю заходів і зваженою вартістю їх упровадження при дотриманні граничного рівня залишкового ризику. Для вибору раціонального набору дій застосовано методи нечіткої нормалізації оцінок та Парето-оптимізації, що забезпечують адаптивне планування у динамічному середовищі загроз. На основі моделі побудовано архітектуру ситуаційного центру кіберзахисту, який реалізує функції моніторингу, оцінювання рівня захищеності, прогнозування ризиків і підтримки прийняття рішень на стратегічному рівні. Результати моделювання показали, що використання формалізованого SWOT-підходу підвищує узгодженість між тактичними та стратегічними рішеннями, знижує залишковий ризик на 25–30 % і сприяє підвищенню стійкості функціонування критичної інфраструктури. Запропонований метод може бути інтегрований у системи підтримки прийняття рішень ситуаційних центрів і застосований як аналітичне ядро державних платформ кібербезпеки для підвищення стійкості та безперервності функціонування критичної інфраструктури.
Авторське право (c) 2025 Admin Skladannyi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РОЗРОБКА ТЕСТОВОГО СЕРЕДОВИЩА ДЛЯ ПЕРЕВІРКИ ЕФЕКТИВНОСТІ ВПРОВАДЖЕНИХ ЗАХОДІВ БЕЗПЕКИ НА РІВНІ ДОДАТКІВ
У статті розглядається проблема забезпечення кібербезпеки корпоративних інформаційно-комунікаційних систем на рівні додатків, де зосереджується найбільша кількість сучасних атак. Автори підкреслюють обмеженість традиційних засобів, таких як мережеві брандмауери чи антивірусне ПЗ, у протидії загрозам, що експлуатують уразливості веб-додатків, API та мікросервісної архітектури. Обґрунтовано необхідність створення тестового середовища, яке дозволяє комплексно перевіряти ефективність упроваджених механізмів захисту, включно з контролем доступу, шифруванням, моніторингом активності користувачів, виявленням та запобіганням уразливостям, а також реагуванням на інциденти в режимі реального часу. Запропонована модель середовища побудована на базі віртуалізації із використанням VMware Workstation Pro та Oracle VirtualBox і включає три логічні зони (DMZ, внутрішню мережу та інструментальну). Використання інструментів Burp Suite, OWASP ZAP, sqlmap, Splunk, Wazuh, Metasploit забезпечує проведення як активного пентестування, так і пасивного моніторингу. У середовищі реалізовано сценарії типових атак (SQL-ін’єкції, XSS, CSRF, brute force, мережеве сканування тощо), що дозволяє оцінити точність виявлення загроз, рівень хибнопозитивних спрацювань, продуктивність системи та інтеграцію різних засобів. Середовище відповідає міжнародним стандартам ISO/IEC 27001 та NIST SP 800-53, а його ключовими перевагами є гнучкість у масштабуванні, відтворюваність експериментів і можливість застосування як у наукових дослідженнях, так і в освітньому процесі. Результати підтверджують доцільність інтеграції концепції DevSecOps і сучасних технологій SIEM, XDR, SOAR для підвищення рівня захисту додатків. Запропонований підхід формує надійну основу для оцінювання та вдосконалення заходів кіберзахисту в умовах реальних корпоративних середовищ.
ВИКЛИКИ І РИЗИКИ ГЛОБАЛІЗАЦІЇ У ФОКУСІ КІБЕРБЕЗПЕКИ
Стаття присвячена проблемам і ризикам глобалізації, що спричинила експансію комп’ютерних мереж. Ця експансія нагадує процес вестернізації в епоху пізнього модерну, коли за висловом А.Тойнбі, «всюдисуще» західне суспільство тримало в своїх руках долю всього людства, й поступово розкриває свої недоліки, зокрема, в галузі інформаційної безпеки. Крадіжка даних, незахищеність корпоративних мереж, несанкціонований доступ до інформації, спроби експлуатації вразливості та компроментації систем стали одними з найрозповсюдженіших загроз кібербезпеці інформаційних ресурсів і окремих корпорацій та компаній, і держав в цілому. Пропорційно розвитку можливостей та появі новітніх технологічних рішень, що удосконалюють користування мережами, розвивається і «винахідливість» кіберзловмисників: фішинг, сніфінг (процес перехоплення та аналізу мережевого трафіку за допомогою спеціальних пристроїв та програм), зараження шкідливим програмним забезпеченням тощо. Розширюється спектр та варіативність кіберінцидентів, мішенню атак стають ресурси та бази даних держустанов, об’єктів інфраструктури, корпоративні мережі. Зворотній бік глобалізації проглядається як система викликів та ризиків, що сьогодні мають передбачатись не тільки спеціалістами з кібербезпеки, але й фахівцями з цифровізації у всіх державних та комерційних структурах і компаніях. Комп’ютерні зловмисники використовують все більш витончені прийоми для проникнення в системи і бази даних, розробляють засоби для зараження та розповсюдження шкідливого програмного забезпечення. Назріла необхідність систематизації знань та формування окремих галузей з протидії шкідливим втручанням в мережу та убезпечення баз даних від кібератак.
Авторське право (c) 2025 Георгій Суський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ОБРОБКИ ЕКОЛОГІЧНИХ ДАНИХ ДЛЯ СИСТЕМ МОБІЛЬНОГО МОНІТОРИНГУ НА ОСНОВІ БПЛА ТА МЕТОДУ IDW
У статті розглянуто проблему оперативного екологічного моніторингу радіаційного забруднення в умовах зростання техногенних ризиків. Обґрунтовано доцільність використання безпілотних літальних апаратів (БПЛА), оснащених IoT-сенсорами, як мобільної платформи для збору даних. Запропоновано трирівневу архітектуру системи мобільного моніторингу, що включає модулі збору, обробки та візуалізації даних. Основну увагу приділено розробці алгоритму обробки просторово-розподілених даних, який включає фільтрацію шумів, агрегацію та просторову інтерполяцію методом зважених обернених відстаней (IDW). Проведено моделювання алгоритму на реальних даних, отриманих з БПЛА, та продемонстровано здатність системи генерувати інтерактивні карти забруднення. Робота спрямована на подолання обмежень традиційних підходів і створення науково-методичного апарату для мобільного радіаційного моніторингу.
Авторське право (c) 2025 Тетяна Носенко, Ірина Машкіна https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ТА ЗАХИСТУ В КІБЕРФІЗИЧНИХ І ХМАРНИХ СЕРЕДОВИЩАХ SMART GRID
У статті досліджено методологічні, алгоритмічні та архітектурні підходи до проєктування інтелектуальних систем керування та захисту, спрямованих на забезпечення стійкості функціонування Smart Grid в умовах зростання інтенсивності кіберзагроз. Обґрунтовано необхідність переходу від традиційних ІТ-орієнтованих засобів безпеки до гібридних адаптивних рішень, що поєднують механізми кіберфізичної живучості, автоматичного відновлення та когнітивного реагування на атаки типу Denial-of-Service, spoofing, data injection та інші високоризикові впливи. Запропоновано концептуальну модель архітектури стійкості Smart Grid, побудовану на синтезі методів робастного оцінювання, fault-tolerant control, розподіленої фільтрації (Distributed Kalman Filtering) і моделей динамічного управління довірою. Проведено системну класифікацію сучасних векторів атак на цифрові підстанції, SCADA, RTU та HMI з формалізацією вимог до їхнього захисту в контексті інформаційної та фізичної безпеки. Досліджено хмарно-edge оркестрацію потоків телеметрії Smart Grid із розміщенням аналітики поблизу джерела даних та масштабованим агрегуванням у хмарі для навчання моделей і кореляції подій у реальному часі. Запропоновані механізми враховують вимоги до латентності, пропускної здатності та ізоляції навантажень у хмарних середовищах. Обґрунтовано виклики впровадження безперервного моніторингу, аналізу аномалій і формування рішень у реальному часі. Визначено перспективні напрями розвитку самонавчальних моделей виявлення інцидентів і реактивного управління на основі алгоритмів штучного інтелекту з урахуванням вимог до масштабованості, надійності та стійкості до прихованих загроз. Ефективність моделі підтверджено експериментальним моделюванням атак типу false data injection, DoS і spoofing у середовищі цифрових підстанцій Smart Grid.
Авторське право (c) 2025 Юлія Костюк, Павло Складанний, Світлана Рзаєва, Юлія Самойленко, Наталія Коршун https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СИСТЕМАТИЗАЦІЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЯ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ СТАТИЧНОГО АНАЛІЗУ ВЕБДОДАТКІВ
Стаття присвячена аналізу сучасного стану статичного тестування безпеки додатків (SAST), що є ключовим компонентом практик DevSecOps. Представлено огляд фундаментальних методологій, які лежать в основі SAST-інструментів: від синтаксичного аналізу на основі правил і патернів, що працює з абстрактними синтаксичними деревами (AST), до більш складних семантичних підходів — аналізу потоків даних (DFA) на графах потоку керування (CFG), абстрактної інтерпретації та символьного виконання. Центральним елементом дослідження є емпіричне порівняння трьох провідних інструментів з відкритим вихідним кодом: SonarQube, який еволюціонував із платформи контролю якості коду; Semgrep, орієнтований на швидкість і легкість інтеграції в CI/CD; та GitHub CodeQL, що застосовує інноваційний підхід до представлення коду у вигляді реляційної бази даних для глибокого семантичного аналізу. Для об’єктивної оцінки їхньої продуктивності використано стандартизований набір тестів OWASP Benchmark, який дозволив виміряти ключові метрики: прецизійність (Precision), повноту (Recall), F1-Score та рівень хибнопозитивних спрацювань (FPR). Результати кількісного аналізу виявили суттєві відмінності: CodeQL продемонстрував найвищу збалансовану ефективність (F1-Score = 87,8 %) завдяки високій повноті виявлення складних вразливостей, пов’язаних із потоками даних, хоча й за рахунок тривалого часу сканування; Semgrep забезпечив оптимальне співвідношення швидкості та точності (F1-Score = 70,3 %), що робить його придатним для швидких ітерацій у конвеєрах CI/CD; натомість SonarQube показав найнижчу ефективність (F1-Score = 49,8 %), пропускаючи понад 60 % реальних вразливостей, що підтверджує обмеження неспеціалізованих рішень у задачах безпеки. Дослідження доводить, що вибір SAST-інструмента є не лише технічним, а й стратегічним рішенням, яке потребує ретельного аналізу компромісів між глибиною аналізу, рівнем «шуму» та швидкістю інтеграції для формування ефективної й збалансованої програми безпеки вебдодатків.
Авторське право (c) 2025 Денис Спис, Анна Ільєнко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПРАКТИЧНА СХЕМА ГІБРИДНОГО ГЕНЕРАТОРА ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ НА ОСНОВІ АУДІОЕНТРОПІЇ ТА НЕЛІНІЙНИХ БУЛЕВИХ ФУНКЦІЙ
У статті вирішено актуальну задачу генерації криптостійких псевдовипадкових послідовностей (ПВП) для забезпечення кібербезпеки сучасних цифрових систем. Генератори ПВП відіграють ключову роль у формуванні ключів шифрування, ініціалізаційних векторів, одноразових токенів автентифікації та інших критичних параметрів криптографічних протоколів. Недостатня криптостійкість таких генераторів може призвести до компрометації надійних протоколів, що підкреслює необхідність розробки нових методів, які долають обмеження традиційних детерміністичних підходів. Серед цих обмежень – передбачуваність послідовностей у разі розкриття внутрішнього стану, обмежена ентропія початкових значень, вразливість до статистичних атак та відсутність справжньої випадковості, що знижує ефективність у криптографічних застосуваннях. У статті запропоновано і реалізовано практичну схему побудови гібридного генератора псевдовипадкових послідовностей, що поєднує аудіоентропію та нелінійні булеві функції в алгебраїчній нормальній формі (АНФ). Архітектура базується на динамічному синтезі вихідних послідовностей модифікованих генераторів Джиффі за допомогою АНФ-функцій з високою нелінійністю, які генеруються випадково. Аудіоентропія, отримана з природного шуму мікрофона, використовується для ініціалізації початкових станів генераторів, що підвищує непередбачуваність послідовностей. Базою архітектури слугує модифікований генератор Джиффі з гнучкими параметрами регістрів зсуву (довжини 47, 53 та 59 бітів), фіксованими зворотними зв’язками на основі характеристичних поліномів із простими числами та статичними конфігураціями вихідної функції. Особливий акцент зроблено на використанні алгебраїчної нормальної форми (АНФ) булевих функцій, які дозволяють ефективно аналізувати та оптимізувати властивості нелінійності, кореляційної стійкості та складності криптоаналізу. Запропонована гібридна архітектура поєднує фізичні джерела ентропії з ефективними алгоритмами псевдовипадкової генерації, досягаючи балансу між непередбачуваністю та продуктивністю. Це актуально для вбудованих пристроїв та систем Інтернету речей (IoT), де обмежені обчислювальні ресурси, відсутні класичні джерела ентропії, а також існують вимоги до енергоефективності та реального часу. Проведене комплексне тестування за допомогою NIST SP 800-22 підтвердило високу статистичну якість згенерованих послідовностей: для 7 конфігурацій (нелінійність 24–224) воно показало 100% успіх.
Авторське право (c) 2025 Михайло Кіх, Олена Нємкова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ, МОДЕЛЕЙ ТА СУЧАСНИХ ІТ-РІШЕНЬ ДЛЯ ПІДТРИМКИ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ У КРИТИЧНІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ ДЕРЖАВИ
У роботі проаналізовано критичну інфраструктуру в Європі, Азії, США та Україні (поняття, структура, загрози і виклики). Визначено, що в умовах кіберзагроз, глобальної цифровізації та необхідності оперативного реагування на надзвичайні ситуації виникає потреба у використанні сучасних методів і моделей підтримки технологічних процесів, які забезпечують гнучкість, масштабованість та високий рівень надійності. Визначено, сучасна підтримка технологічних процесів базується на поєднанні хмарних технологій, IIoT, цифрових двійників, аналітики великих даних та кіберзахисту, управління підприємством критичної інфраструктури, інтегрованих у єдину інфраструктуру інформаційно-комунікаційних технологій на основі сучасних мережевих протоколів. Для підприємств критичної інфраструктури основним критерієм відбору ІТ-рішень є забезпечення безперервності та стійкості технологічних процесів при одночасному дотриманні вимог надійності, безпеки (конфіденційності, цілісності, доступності (КДЦ)), масштабованості та економічної ефективності. Наведено основні методи та моделі підтримки (управління, моніторингу, оцінювання ефективності) технологічних процесів, визначені в результаті аналізу сучасних наукових публікацій та дослідницьких проєктів за напрямком підтримки технологічних процесів у критичній інфраструктурі. Встановлено, що не зважаючи на велику кількість наукових досліджень у цьому напрямку, залишається низка невирішених завдань, які потребують вирішення.
Авторське право (c) 2025 Олексій Смірнов, Тетяна Смірнова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ РЕАЛІЗАЦІЇ ВИЯВЛЕННЯ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
У статті розглянуто сучасні підходи до автоматизованого виявлення дезінформації у соціальних мережах із застосуванням технологій штучного інтелекту. Проаналізовано еволюцію методів — від лінгвістичного аналізу текстів і класичних алгоритмів машинного навчання до глибинних нейронних мереж і трансформерних моделей. Показано, що традиційні статистичні методи не забезпечують необхідної точності при обробці великих обсягів даних, тоді як моделі на основі CNN, RNN і BERT демонструють високу ефективність завдяки здатності враховувати контекст і семантичні зв’язки. Окрему увагу приділено мультимодальному аналізу, який поєднує обробку тексту, зображень і відео для виявлення складних типів фейків, зокрема deepfake. Запропоновано використання методу Лейдена як інноваційного підходу до кластеризації соціальних графів, що дозволяє виявляти координовані спільноти користувачів, які поширюють дезінформацію. Проведено експериментальне дослідження на даних із соціальної мережі Twitter, яке підтвердило високу результативність алгоритму Лейдена у порівнянні з методом Лувена. Отримані показники модульності (0,82) та щільності кластерів (0,74) засвідчили чітку структуризацію дезінформаційних спільнот і можливість виявлення до 78 % бот-акаунтів. Розроблена модель поєднує аналіз соціального графа з методами обробки природної мови (NLP) для одночасного визначення джерел дезінформації та змісту поширюваних повідомлень. Зроблено висновок, що інтеграція методів кластеризації графів і машинного навчання є перспективним напрямом у створенні систем автоматичного моніторингу соціальних мереж. Подальші дослідження доцільно зосередити на розробленні пояснюваних моделей (Explainable AI), багатомовній адаптації та впровадженні технологій протидії фейкам безпосередньо в інфраструктуру соціальних платформ.
Авторське право (c) 2025 Марія Назаркевич, Вікторія Висоцька, Ростислав Юринець, Назар Наконечний https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ОПТИМІЗАЦІЯ ГІБРИДНИХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВІ TCN, LSTM, LIGHTGBM ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ В РОЗУМНИХ БУДИНКАХ
Точне короткострокове прогнозування навантаження є ключовим завданням для ефективного управління енергоресурсами в системах розумного будинку. Гібридні моделі, що поєднують архітектури глибокого навчання (DL) та ансамблі дерев рішень, є провідним напрямом сучасних досліджень. Аналіз останніх публікацій підтверджує, що порівняння мереж з довгою короткостроковою пам'яттю (LSTM) та темпоральних згорткових мереж (TCN) є популярною темою, а гібридизація з LightGBM та використання стратегій корекції помилок («прогнозування залишків») є доведеними практиками для підвищення точності. Однак, огляд літератури виявляє декілька невирішених частин загальної проблеми: 1) відсутність систематичного аналізу компромісу між точністю прогнозу та обчислювальною вартістю (час навчання, вимоги до ресурсів), що є критичним для імплементації на пристроях Інтернету речей (IoT); 2) недостатня дослідженість впливу інженерії ознак, зокрема їх відбору, на обчислювальну ефективність гібридних моделей; 3) тенденція до фокусування на метриках точності без надання практичних методологій вибору оптимальної моделі залежно від конкретного завдання. Ця робота спрямована на заповнення вказаних прогалин. Реалізовано багатоетапний експериментальний аналіз. Для обраних моделей тестувалися дві стратегії гібридизації: "коригування піків" та "прогнозування залишків. Розроблено методику оптимізації часу навчання шляхом відбору найважливіших ознак для моделі-коректора. Для забезпечення статистичної значущості результатів застосовувалася перехресна валідація для часових рядів. Дослідження підтвердило, що гібридні моделі значно перевершують базові, а стратегія "прогнозування залишків" є найбільш ефективною. Виявлено дві високопродуктивні спеціалізовані конфігурації. Гібрид LSTM + LightGBM продемонстрував найвищу загальну точність (MAPE 13.36%). Водночас гібрид TCN + LightGBM виявився ефективнішим у прогнозуванні критичних пікових навантажень (Peak Magnitude MAPE 16.71%) та на 21% швидшим у навчанні. Ключовим результатом є запропонована методика оптимізації моделі TCN + LightGBM шляхом відбору ознак, що дозволило прискорити навчання в 5.4 рази при збереженні високої точності прогнозування піків (Peak MAPE 16.77%). Робота заповнює ідентифіковані прогалини в літературі, надаючи не лише кількісні результати, а й практичну методологію для обґрунтованого вибору архітектури прогнозування залежно від пріоритетних завдань системи розумного будинку: максимальна загальна точність, пріоритетне управління піковими навантаженнями або збалансована продуктивність для пристроїв з обмеженими ресурсами. Запропонований оптимізований гібридний підхід є перспективним для практичного впровадження в адаптивні системи управління енергією завдяки доведеному балансу високої точності та низьких обчислювальних витрат.
Авторське право (c) 2025 Дмитро Ніщеменко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
РЕАЛІЗАЦІЯ ГІБРИДНОГО ПІДХОДУ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ В СИСТЕМАХ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ
Зростання кібервпливу та його різноманітність у кіберпросторі вимагають проактивного підходу до розробки інтелектуальних моделей і методів. Ці засоби необхідні для ефективного аналізу даних та їх застосування у сфері кіберпротидії. Критично важливим є дослідження інноваційних рішень, здатних орієнтуватися у складнощах великих наборів даних. Мета дослідження є забезпечити не лише точність аналізу, а й своєчасне отримання цінної інформації. Такі дослідницькі зусилля є незамінними для задоволення зростаючого попиту на надійні можливості обробки даних у різних секторах. Розвиток інформаційних технологій призвів до значного зростання кількості атак на компоненти інформаційних систем. Це зробило завдання виявлення вторгнень (Intrusion Detection) надзвичайно актуальним та критично важливим. У цьому контексті, методи інтелектуального аналізу даних (Data Mining) пропонують широкі можливості для застосування в різних науково-технічних галузях, включаючи вирішення завдань інформаційної безпеки. Ця стаття присвячена дослідженню застосування методів інтелектуального аналізу даних у системах виявлення вторгнень (СВВ). У роботі класифіковано системи виявлення вторгнень за різними критеріями та проаналізовано математичний апарат обраних методів. Здійснено огляд популярних методів Data Mining, що знайшли широке застосування в використанні для виявлення та протидії кібзагрозам. Розглянуто детально три методи: опорних векторів, кластеризації та головних компонент як одноосібні та створено на їх основі гібридний метод виявлення вторгнень. Ефективність розглянутих методів оцінювалися за показниками правильного розпізнавання кібератак TPR (true positive rate) та помилкового спрацювання FPR (false positive rate). Гібридний метод використовує принцип багатошарового захисту. Він поєднує високу точність SVM для відомих загроз із високою чутливістю кластеризації/PCA для невідомих загроз, забезпечуючи оптимальний баланс між правильним та хибним спрацюванням у реальному середовищі.
Авторське право (c) 2025 Сергій Толюпа, Андрій Кулько https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ АЛГОРИТМІВ ГЕНЕРАЦІЇ ЛАБІРИНТІВ ДЛЯ ІНТЕРАКТИВНИХ ІГРОВИХ СЕРЕДОВИЩ
Лабіринти у відеоіграх слугують не лише інструментом навігації, а й комплексним елементом дизайну, який поєднує технічні, естетичні та ігрові функції. Використання процедурної генерації, інтерактивних елементів та адаптивних систем дозволяє реалізувати інноваційні підходи до побудови віртуального простору. Мета дослідження полягає у формуванні системної класифікації алгоритмів процедурної генерації лабіринтів для застосування в розробці відеоігор, а також у визначенні їх функціональних характеристик, переваг і обмежень з урахуванням технічних і геймдизайнерських вимог. Актуальність теми дослідження зумовлена зростанням ролі процедурного контенту в сучасному геймдеві, що забезпечує підвищену реіграбельність, адаптивність і зниження витрат на ручне проєктування рівнів. У межах дослідження проведено огляд і порівняльний аналіз сучасних алгоритмів генерації лабіринтів, зокрема класичних (DFS, Прима, Крускала, Еллера, Вілсона, Олдоса-Бродера), клітинних автоматів (Rule 4/5, Conway CA, Maze CA, Mazectric, Hybrid CA), шумових функцій (Perlin, Simplex, Worley), фрактальних систем (L-системи, криві Гільберта) та алгоритмів на основі машинного навчання (нейроеволюція, WFC, марковські моделі). Запропоновано класифікацію алгоритмів за типом базової структури (граф, решітка, автомат, шум, ML-модель), що дозволяє систематизувати підходи до генерації лабіринтів залежно від архітектурних і функціональних ознак. Встановлено, що класичні алгоритми забезпечують високу передбачуваність і продуктивність, тоді як клітинні автомати та гібридні підходи дозволяють створювати складні, органічні або декоративні структури. Наукова новизна полягає у створенні уніфікованої класифікації алгоритмів генерації лабіринтів, яка враховує як структурні, так і геймплейні параметри, що дозволяє обґрунтовано вибирати оптимальні рішення для конкретних ігрових задач. Практичне значення роботи полягає в можливості використання результатів для побудови адаптивних систем генерації рівнів, створення навчальних платформ для вивчення алгоритмів, а також розробки рекомендаційних систем вибору алгоритмів залежно від жанру гри, технічних обмежень та очікуваної складності.
Авторське право (c) 2025 Олена Трофименко, Олександр Задерейко, Олег Янковський, Володимир Каіров, Ганна Морозова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МОДЕЛЬ ФОРМУВАННЯ КОГНІТИВНИХ НАВИЧОК СПЕЦІАЛІСТІВ З КІБЕРБЕЗПЕКИ
Дана стаття присвячена розробці та теоретичному обґрунтуванні методики формування когнітивних навичок у спеціалістів з інформаційної та кібернетичної безпеки, впровадження якої дозволить удосконалити професійну підготовку спеціалістів та сприятиме підвищенню мотивації у навчальному процесі. Актуальність проблеми підготовки висококваліфікованих спеціалістів з кібербезпеки зумовлено стрімким зростання кіберзагроз, що вимагає не лише технічних знань людини, але й розвинених когнітивних навичок (критичного мислення, здатності до швидкого прийняття рішень, розпізнавання патернів та стійкості до стресу). Шляхом аналізу психологічної та методичної літератури деталізовано суть та структуру поняття «когнітивні навички», які є критичними для спеціалістів з інформаційної та кібербезпеки. На основі проблемно-діяльнісного та особистісно орієнтованого підходів розроблено модель формування когнітивних навичок спеціалістів з кібербезпеки, основними етапами якої є діагностичний, формувальний та контрольно-коригуючий. Спираючись на принципи системності та професійної спрямованості визначено формувальний блок, що містить змістову та діяльнісну складову. Змістова частина методики охоплює науково-методичне забезпечення дисциплін спеціальності F5, програмне забезпечення для навчальних активностей та спеціалізовані тести з психології. Діяльнісна частина моделі забезпечується тренінгами, симуляційними вправами такими як імітація кібератак в середовищі кіберполігону, ігровими методами (зловмисник – спеціалістів з безпеки) та когнітивними тренажерами спрямованими на розвиток уваги, пам’яті, швидкості обробки інформації. Окреслено педагогічні умови для ефективної реалізації даної методики, зокрема, готовність та кваліфікація викладачів і технічне забезпечення. Результати дослідження можуть бути використані закладами вищої освіти та навчальними центрами для модернізації навчальних програм та підвищення якості підготовки фахівців у сфері інформаційної безпеки.
Авторське право (c) 2025 Світлана Шевченко , Юлія Жданова, Світлана Спасітєлєва https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СТРУКТУРА ВИСОКОЕФЕКТИВНИХ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ДАНИМИ NOSQL
У статті досліджено архітектурні засади організації даних у високоефективних системах управління базами даних типу NoSQL, орієнтованих на документи. Автор аналізує структуру зберігання та обробки інформації від базових елементів – бітів і блоків – до сторінок, документів і колекцій, що формують багаторівневу модель управління даними. Показано, що документно-орієнтовані бази даних (MongoDB, RavenDB, LiteDB) забезпечують високу продуктивність і масштабованість завдяки напівструктурованому формату даних (JSON/BSON), гнучкій схемі та підтримці CRUD-операцій. Детально описано роль індексів, сторінкової організації та колекцій у підвищенні ефективності запитів і зменшенні витрат доступу до даних. Розглянуто моделі побудови індексів типу B-Tree та B-Tree+, механізми кешування, шардінгу, денормалізації та вибіркового індексування як основні методи оптимізації продуктивності. Підкреслено важливість балансу між вимогами швидкодії та надійності відповідно до принципів ACID і теореми CAP у розподілених середовищах. Порівняльний аналіз MongoDB, RavenDB і LiteDB продемонстрував відмінності у транзакційності, запитах, індексації та масштабованості, що дозволяє визначити оптимальне рішення залежно від типу застосунку. У висновках зазначено, що правильна архітектура організації даних у NoSQL-системах забезпечує високу ефективність управління великими обсягами інформації, гнучкість моделювання, надійність транзакцій і стійкість до навантажень, що є визначальними чинниками розвитку сучасних хмарних і розподілених систем зберігання даних.
Авторське право (c) 2025 Олександр Цируль https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРАЦІЯ LEAN CANVAS У ПІДГОТОВКУ ІТ-ФАХІВЦІВ ЯК МЕХАНІЗМУ КОГНІТИВНОГО СПРОЩЕННЯ ТА РАЦІОНАЛІЗАЦІЇ СКЛАДНИХ РІШЕНЬ У ЖИТТЄВОМУ ЦИКЛІ ІТ-ПРОДУКТУ
Дане дослідження присвячено інтеграції інструменту Lean Canvas у підготовку фахівців ІТ-сфери як механізму когнітивного спрощення й раціоналізації складних рішень на ранніх етапах життєвого циклу цифрового продукту. Теоретичне підґрунтя становлять підходи гіпотезо-орієнтованого проєктування та експериментальної перевірки припущень, що дають змогу мінімізувати невизначеність і ресурсоємні помилки у студентських командах. Метою статті є концептуалізація ролі Lean Canvas в освітньому процесі за спеціальностями «Комп’ютерні науки» та «Комп’ютерна інженерія» та обґрунтування методики його педагогічної інтеграції в логіку продуктового менеджменту (ідеація - MVP - product/market fit). Методологію становлять аналіз і синтез наукових джерел, системний і діяльнісний підходи, моделювання освітніх артефактів (рубрики, чек-листи, шаблони експериментів) і емпірична апробація в межах курикулумів, орієнтованих на командну проєктну роботу. Представлено операційний каркас застосування Lean Canvas у ЗВО: картування ризикових гіпотез (проблема, сегменти, цінність, канали, метрики), формування плану перевірок, ув’язування з інженерними практиками (керування вимогами, CI/CD, UX-дослідження), а також набір індикаторів результативності (problem-solution fit, конверсії, залученість). Наукова новизна полягає в поєднанні епістемологічного аналізу з практиками організаційного навчання студентських команд та у введенні верифікованих критеріїв успіху освітніх інтервенцій, що спираються на Lean Canvas. Практична значущість полягає у створенні відтворюваної методики інтеграції цього інструмента в навчальні модулі з підприємництва, управління продуктом і програмної інженерії, що забезпечує прозорість рішень, трасованість артефактів і швидке замикання циклів зворотного зв’язку. Результати можуть бути використані для оновлення освітніх програм, підвищення якості студентських ІТ-проєктів і впровадження доказово орієнтованих практик управління інноваціями в університетському середовищі.
Авторське право (c) 2025 Галина Кучаковська, Карина Хорольська https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
EВOЛЮЦIЯ КСЗI ТA IНТEГРAЦIЯ БЛOКЧEЙН-ТEХНOЛOГIЙ У КIБEРЗAХИСТІ ДEРЖAВНИХ IНФOРМAЦIЙНИХ СИСТEМ УКРAЇНИ
У стaттi дoслiджeнo eвoлюцiю кoнцeпцiї кoмплeксних систeм зaхисту iнфoрмaцiї (КСЗI) в умoвaх цифрoвoї трaнсфoрмaцiї дeржaвнoгo сeктoру, мoдeрнiзaцiї нaцioнaльнoї систeми кiбeрзaхисту тa гaрмoнiзaцiї зaкoнoдaвствa Укрaїни з мiжнaрoдними стaндaртaми у сфeрi iнфoрмaцiйнoї бeзпeки. Рoзкритo взaємoзв’язoк мiж клaсичними пiдхoдaми дo пoбудoви КСЗI, якi бaзувaлися нa oбoв’язкoвiй aтeстaцiї кoмплeксiв тeхнiчнoгo зaхисту, тa сучaснoю пaрaдигмoю ризик-oрiєнтoвaнoгo упрaвлiння бeзпeкoю, щo пeрeдбaчeнa нoвим Зaкoнoм Укрaїни № 4336-IX «Прo внeсeння змiн дo дeяких зaкoнiв Укрaїни щoдo зaхисту iнфoрмaцiї тa кiбeрзaхисту дeржaвних iнфoрмaцiйних рeсурсiв, oб’єктiв критичнoї iнфoрмaцiйнoї iнфрaструктури». У рoбoтi aкцeнтoвaнo увaгу нa пeрeхoдi вiд фoрмaльнoї aтeстaцiйнoї мoдeлi дo прoцeснoгo пiдхoду, який бaзується нa прoфiлях зaхисту, упрaвлiннi ризикaми, пoстiйнoму мoнiтoрингу тa aудитi бeзпeки. Oкрeмo прoaнaлiзoвaнo пoтeнцiaл блoкчeйн-тeхнoлoгiй у кoнтeкстi пiдвищeння рiвня стiйкoстi дeржaвних iнфoрмaцiйних систeм дo кiбeрaтaк, внутрiшнiх зaгрoз i нeсaнкцioнoвaних змiн дaних. Oбґрунтoвaнo дoцiльнiсть викoристaння рoзпoдiлeних рeєстрiв для зaбeзпeчeння нeзмiннoстi, дoстoвiрнoстi, прoзoрoстi тa пiдзвiтнoстi iнфoрмaцiйних прoцeсiв. Визнaчeнo, щo блoкчeйн мoжe виступaти iннoвaцiйним eлeмeнтoм у сучaснiй aрхiтeктурi КСЗI, дoпoвнюючи криптoгрaфiчнi мeхaнiзми зaхисту, кoнтрoль дoступу, aудит дiй кoристувaчiв тa мoнiтoринг пoдiй. Зaпрoпoнoвaнo кoнцeптуaльну мoдeль iнтeгрaцiї блoкчeйн-мeхaнiзмiв у трaдицiйну структуру КСЗI, щo сприяє фoрмувaнню нoвoї eкoсистeми дoвiри в дeржaвних iнфoрмaцiйних рeсурсaх. Пoкaзaнo, щo пoєднaння тeхнoлoгiчних iннoвaцiй iз вимoгaми Зaкoну № 4336-IX ствoрює oснoву для пiдвищeння eфeктивнoстi нaцioнaльнoї систeми кiбeрзaхисту. Мeтoю дoслiджeння є oбґрунтувaння нaукoвo-мeтoдичних i тeхнoлoгiчних нaпрямiв мoдeрнiзaцiї КСЗI Укрaїни шляхoм iнтeгрaцiї блoкчeйн-тeхнoлoгiй у прoцeс зaбeзпeчeння зaхисту дeржaвних iнфoрмaцiйних рeсурсiв вiдпoвiднo дo вимoг чиннoгo зaкoнoдaвствa, мiжнaрoдних стaндaртiв ISO/IEC 27001, 27701 тa GDPR.
Авторське право (c) 2025 Valeriia Balatska https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЕВОЛЮЦІЯ УПРАВЛІННЯ КІБЕРРИЗИКАМИ КРІЗЬ ПРИЗМУ NIST CYBERSECURITY FRAMEWORK
У статті здійснено комплексний аналіз еволюції NIST Cybersecurity Framework від початкової редакції 1.0 до сучасної версії 2.0. Висвітлено передумови створення фреймворку, його місце у міжнародній практиці та ключову роль у підвищенні кіберстійкості організацій різного масштабу від невеликих компаній до глобальних корпорацій і державних установ. Детально розглянуто особливості попередніх редакцій, зокрема CSF 1.0, яка заклала основу у вигляді п’яти базових функцій (Identify, Protect, Detect, Respond, Recover), та CSF 1.1, що уточнила підходи до управління ризиками у ланцюгах постачання і зробила рамку більш прикладною. Показано, що перехід до CSF 2.0 у 2024 році став якісним етапом розвитку, оскільки нова версія орієнтована не лише на технічні аспекти, а й на стратегічне корпоративне управління. Серед ключових нововведень виділено функцію Govern, що формально закріплює відповідальність керівництва, а також розширення можливостей щодо інтеграції з міжнародними стандартами, удосконалення метрик ефективності та посилення уваги до управління ризиками ланцюгів постачання. Окремо проаналізовано особливості процесу переходу організацій до CSF 2.0. Він включає здійснення аналізу розривів між існуючим станом безпеки та новими вимогами, формування політик, побудову стратегії впровадження, застосування автоматизації та інструментів Zero Trust, а також навчання персоналу. Наголошено, що успіх адаптації залежить від підтримки вищого керівництва, формування культури безпеки й постійного вдосконалення процедур.
Авторське право (c) 2025 Ярина Захарова, Андрій Партика https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД СЕЙСМОАКУСТИЧНОГО МОНІТОРИНГУ ОКРЕМИХ СИГНАЛІВ ВИБУХОВИХ ПОЛІВ ДЛЯ ДИСТАНЦІЙНОЇ РОЗВІДКИ
Стаття присвячена розробці та обґрунтуванню ефективного методу дистанційної розвідки та моніторингу, що використовує унікальні фізичні характеристики вибухових полів. Необхідність такого методу зумовлена потребою у надійній, всепогодній та прихованій ідентифікації та локалізації джерел вибухів, що є критично важливим для безпеки, військової та інженерної розвідки. Метод розглядає вибух як складне джерело, що одночасно генерує сейсмічні (пружні) та акустичні (інфразвукові) сигнали. Основна мета роботи – представити метод сейсмоакустичного моніторингу вибухових полів, який дозволяє не тільки реєструвати, але й класифікувати окремі сигнали, генеруючи високоінформативні дані для дистанційної розвідки. Метод базується на етапах математичного моделювання сейсмоакустичних процесів. Ці етапи включають: визначення фізичних умов генерації сигналів: детальний аналіз перетворення енергії вибуху в сейсмічні хвилі, що поширюються в землі, та акустичні (ударні/інфразвукові) хвилі, що поширюються в атмосфері; математичні принципи моделювання фізичних процесів: розробка формалізованого підходу до опису поширення та реєстрації цих хвиль з урахуванням характеристик навколишнього середовища. Основним науковим результатом є створення та обґрунтування параметричної математичної моделі сейсмоакустичного моніторингу. Ця модель представлена як суперпозиція осциляторів, де кожен осцилятор відповідає за моделювання конкретного інформативного компонента сигналу вибуху. Запропонована модель дозволяє виділити та кількісно оцінити інформативні параметри, що безпосередньо характеризують сигнал вибухового поля (наприклад, енергію, частотний склад, час приходу, амплітуду). Використання суперпозиції осциляторів забезпечує високу гнучкість моделі та її здатність адаптуватися до різних типів вибухових сигналів і умов навколишнього середовища. Запропонований метод забезпечує міцну теоретичну основу для побудови автоматизованих систем дистанційної розвідки. Використання параметричної моделі у вигляді суперпозиції осциляторів дозволяє ефективно класифікувати та локалізувати вибухові події, відокремлюючи їх від природних і штучних шумів. Це значно підвищує надійність та інформативність сейсмоакустичних комплексів, роблячи метод цінним інструментом оперативного контролю та стратегічного моніторингу.
ВІД ОБІЗНАНОСТІ ДО УПРАВЛІННЯ: КОНЦЕПЦІЯ ЛЮДСЬКИХ РИЗИКІВ В СИСТЕМІ КІБЕРЗАХИСТУ
Автори наукової статті звернули увагу, що незважаючи на війну в Україні суспільство адаптувалося до епохи інформаційних технологій, комп'ютеризація і автоматизації, цифровізація охопила всі аспекти життя людини. Концепція держава в смартфоні все більше реалізовується на різні державні послуги для населення. Послуги із соціальної сфери активно трансформується і застосовуються навіть у військовій сфері. Однак з ростом цифровізації виникає потреба розробляти контрзаходи з зміцнення інформаційної та кібербезпеки, і в першу чергу через людський фактор. Метою статті є вивчення психолого-педагогічної проблеми людського чинника забезпечення інформаційної безпеки та кібербезпеки. Результат дослідження. Проблема людського ризику у професійній діяльності не є новою. Людський фактор, закономірності та індивідуальні фактори, що впливають на професійну діяльність, її вплив на результат діяльності вивчалися теорією професійної психології. В епоху інформаційних технологій людський фактор є джерелом нових небачених раніше загроз. Як засвідчує сучасна практика, у гібридній війні супротивник до 90% інформації здобуває завдяки соціальної інженерії, отримує цінну інформацію через соціальні мережі (Facebook, Telegram-канал, Instagram, WhatsApp, Meta, YouTube), що була передана через необережні розмови. Ось чому досвідчені світові команди з кібербезпеки замислилися над рішенням задачі про зменшення людського ризику в інформаційній системі задля збереження захисту інформації та кібербезпеки. Так започаткувалася теорія управління людськими ризиками, поняття яке закріплене як окрема категорія, незалежне від навчання з підвищення обізнаності в галузі безпеки, управління людськими ресурсами обіцяє забезпечити більшу віддачу від інвестицій, ніж будь-яка інша стратегічна ініціатива в галузі безпеки. За результатами дослідження стає очевидним потреба впроваджувати «управління ризиками, пов’язаними з людським фактором». Управління ризиками для людини слід зосереджувати на результатах, а не лише на дотриманні вимог та кількісно визначати ризик, пов'язаний з людською поведінкою. Теоретичні та практичні результати, що одержані в процесі наукового пошуку, становлять підґрунтя для подальшого її вивчення в різних аспектах.
Авторське право (c) 2025 Леся Козубцова, Валерій Ліщина, Ігор Козубцов https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ АТРИБУЦІЇ СУБ’ЄКТІВ ГІБРИДНОЇ АГРЕСІЇ В НАЦІОНАЛЬНОМУ КІБЕРПРОСТОРІ
В умовах триваючої гібридної агресії проти України, здатність точно ідентифікувати джерела ворожих дій у кіберпросторі є не просто технічним завданням, а критично важливим елементом національної безпеки. В даній статті запропоноване одне з вирішень наукової проблеми розробки комплексних методологічних засад для атрибуції суб’єктів гібридних загроз. У вступі акцентовано увагу на актуальність проблеми, що зумовлена необхідністю ефективної протидії скоординованим кібер- та інформаційно-психологічним операціям. Аналіз сучасних досліджень вітчизняних та закордонних науковців показує, що існуючі підходи до атрибуції часто є фрагментарними, зосереджуючись на технічних аспектах, контент-аналізі тощо, що створює нагальну потребу в єдиній, системній методології. Метою даної роботи є розробка цілісної методології атрибуції суб’єктів гібридної агресії, що дозволяє інтегрувати та синтезувати різнорідні дані для формування обґрунтованих висновків. Теоретичною базою дослідження стали концепції гібридної війни та сучасні підходи до аналізу великих даних. Методологія включає системний аналіз, діалектичний метод та моделювання, що дозволило структурувати складний, багатоетапний процес атрибуції. Ключовим науковим результатом є запропонована багаторівнева модель атрибуції, яка об’єднує аналіз на трьох рівнях: технічному (аналіз інфраструктури, шкідливого коду та інших цифрових артефактів), тактичному (ідентифікація стійких поведінкових дій, тактик, технік і процедур) та стратегічному (аналіз наративів, цілей та їх кореляції з геополітичними інтересами держави-агресора). Також у статті сформульовано систему критеріїв для верифікації та оцінки достовірності атрибутивних висновків. У висновках аргументовано, що запропонована модель дозволяє значно підвищити доказову цінність та обґрунтованість атрибуції, забезпечуючи глибоке розуміння стратегії супротивника. Перспективи подальших досліджень включають розробку прикладних аналітичних інструментів на базі штучного інтелекту та дослідження правових механізмів імплементації результатів дослідження.
Авторське право (c) 2025 Ольга Лунгол https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИКА ВИЯВЛЕННЯ ШКІДЛИВОГО КОНТЕНТУ ЗА ДОПОМОГОЮ СЕНТИМЕНТАЛЬНОГО АНАЛІЗУ
У статті досліджується проблема виявлення шкідливого контенту в персональних електронних комунікаціях, таких як електронна пошта, повідомлення в соціальних мережах або месенджерах. Сучасні системи фільтрації шкідливого контенту переважно базуються на аналізі ключових слів, структурних особливостей повідомлень та технічних параметрів, таких як IP‑адреси чи домени походження повідомлень. Такі системи мають обмежену ефективність проти сучасних кіберзагроз, що використовують контент повідомлень з емоційними маніпуляціями чи фейковою інформацією. Крім того, ефективність таких підходів є обмеженою, особливо коли йдеться про цільові атаки та новітні методи обходу захисних механізмів, що постійно еволюціонують. В роботі запропоновано гібридну модель «MaliciousContentDetector», яка поєднує лексичні методи, методи машинного навчання (TF-IDF, Random Forest) та глибинне навчання (BERT) для аналізу сентименту тексту. Модель враховує лінгвістичні особливості української мови та контекстуальні емоційні тригери. Також запропоновану модель реалізовано у вигляді програмного забезпечення з можливістю інтеграції в браузери та інші застосунки для підвищення кіберзахиченості кінцевих користувачів. Розроблену модель було протестована на базі реальних повідомлень в одній із соціальних мереж на прикладі популярного новинного каналу. В ході аналізу 162 дописів модель «MaliciousContentDetector» показала високу ефективність та точність виявлення потенційно шкідливого текстового контенту.
Авторське право (c) 2025 Дмитро Андрушко, Дмитро Шедін , Вадим Чакрян https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЦИФРОВІЗАЦІЯ ОЦІНЮВАННЯ КОМПЕТЕНТНОСТЕЙ: ВИКЛИКИ, ОБМЕЖЕННЯ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ
Стаття присвячена концептуальному обґрунтуванню інтелектуально-інформаційної системи оцінювання компетентностей як інструменту подолання обмежень традиційних підходів та забезпечення індивідуалізації освітнього процесу в умовах цифровізації вищої освіти. Розглянуто глобальну проблему розриву між вимогами компетентнісного підходу та наявними інструментами оцінювання, що не відповідають потребам індивідуалізації освітнього процесу. Проаналізовано обмеження традиційних систем управління навчанням (LMS), які демонструють значні недоліки у здатності аналізувати якісну інформацію та забезпечувати адаптивність системи до індивідуальних потреб здобувачів освіти. У теоретичній частині дослідження визначено сутність компетентності як комплексного динамічного набору професійних знань, навиків, умінь та ціннісних орієнтацій, обґрунтовано принципи оцінювання компетентностей та розкрито характеристики інтелектуальних систем як нового класу автоматизованих систем обробки інформації. Розроблено концептуальну архітектуру інтелектуально-інформаційної системи оцінювання компетентностей, що інтегрує множинні джерела даних, складні аналітичні модулі та механізми адаптивності. Результати дослідження показують виняткові можливості інтелектуально-інформаційних систем у всебічній оцінці компетентностей, пристосуванні навчальних матеріалів, створенні персоналізованих порад та проведенні глибокого семантичного аналізу. У межах оцінювання компетентностей детально розглянуто опрацювання природної мови, системи підтримки рішень, а також застосування технологій нейронних мереж. Ключові обмеження та виклики в процесі впровадження інтелектуальних систем були проаналізовані, а саме складність моделювання креативної діяльності, проблема так званого “чорного ящика”, вимоги щодо належної якості даних і забезпечення інформаційної безпеки. Система має потенціал для підвищення якості освітнього процесу. Це відбувається внаслідок індивідуалізації, персоналізації та безперервного вдосконалення освітніх практик, що засвідчує концептуальне підґрунтя.Запропонована когнітивна технологія формування компетентностей інтегрує індивідуалізований підхід до навчання та забезпечує циклічний процес безперервного розвитку компетентностей здобувачів освіти.
Авторське право (c) 2025 Олександр Харченко, Дмитро Бондаренко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
СУТНІСТЬ КІБЕРОБОРОНИ УКРАЇНИ: ВИЗНАЧЕННЯ ТА ПРОТИРІЧЧЯ ПРАВОВИХ ТА ТЕОРЕТИЧНИХ ЗАСАД
З початком гібридної агресії рф у 2014 році, а особливо після повномасштабного вторгнення 2022 року, Україна стала об’єктом масштабних кібератак, спрямованих на критичну інфраструктуру та інформаційні системи державних інституцій. Наявна статистика кібератак підтверджує наміри рф будь-якими методами “захопити” кіберпростір України з метою досягнення стратегічної переваги у збройному конфлікті. Відповідно, завданнями України є захист власного кіберпростору та створення умов для здійснення активних дій у кіберпросторі противника. У статті досліджено сутність кібероборони України в розрізі фундаментальних визначень згідно Законів України “Про основні засади забезпечення кібербезпеки України”, “Про оборону України” та відповідних нормативно-правових актів. За результатами аналізу виокремлено протиріччя теоретичних та правових засад кібероборони, наголошується на відсутності чіткого законодавчого визначення терміну “кібероборона”. Підкреслюється, що жодним нормативно-правовим актом не визначені структура системи кібероборони держави, склад та завдання суб’єктів її забезпечення, а також об’єкти кібероборони. Деякі питання частково окреслено у проєкті Закону про Кіберсили Збройних Сил України, однак його положення містять розбіжності із чинним законодавством та розглядають кібероборону у “вузькому” значенні. Все зазначене ускладнює формування державної політики у сфері кібероборони, та відповідно, реалізації системи кібероборони. Акцентовано увагу на необхідності гармонізації законних та підзаконних дефініцій з позицій системного підходу, виокремлення кібероборони в окрему сферу з прийняттям базового закону “Про кібероборону України”, який визначатиме засади державної політики, забезпечить гармонізацію правового поля та сприятиме реалізації стратегічних цілей держави у сфері кібероборони.
Авторське право (c) 2025 Світлана Паламарчук, Наталія Паламарчук, Роман Штонда, Тетяна Побережець https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ЛОГІКО-СТРУКТУРНА МОДЕЛЬ КОМП'ЮТЕРНО-ОРІЄНТОВАНОЇ ПРОЦЕДУРИ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ОПЕРАТИВНОГО ПЕРСОНАЛУ АЕС
У даній статті розроблена логіко-структурна модель комп’ютерно-орієнтованої процедури нормальної експлуатації та ліквідації порушень для системи підтримки оперативного персоналу АЕС. Метою даного дослідження є створення моделі комп’ютерно-орієнтованої процедури, структури даних якої будуть відповідати технологічним регламентам і інструкціям оперативного персоналу АЕС та містити інформацію про зв’язок станів й кроків процедур. Об’єктом дослідження є процес формування комп’ютерно-орієнтованих процедур керування енергоблоком АЕС. Предметом дослідження є логіко-структурні моделі комп’ютерно-орієнтованих процедур та методи ідентифікації станів та кроків виконання процедур, що засновані на продукційних правилах. У даному дослідженні були розв’язані наступні завдання: розроблена структура даних моделі комп’ютерно-орієнтованої процедури, що відповідає актуальним регламентам та інструкціям; створена логіко-структурна модель комп’ютерно-орієнтованої процедури, що буде використовуватися для створення систем підтримки оперативного персоналу АЕС; розроблено метод ідентифікації умов входу в процедуру та виконання її кроків. Модель розроблена для вирішення задачі підтримки актуальності, ранньої ідентифікації станів енергоблоку та його обладнання, забезпечення можливості отримання інформації про стан технологічних параметрів з необхідним рівнем надійності та достовірності. Запропонована модель може бути використана для створення систем підтримки оперативного персоналу, що керує складними технологічними об’єктами з використанням визначених процедур та інструкцій.
Авторське право (c) 2025 Борис Вінтенко , Ірина Миронець , Олексій Смірнов, Олександр Коваленко , Павло Усік , Костянтин Буравченко , Ірина Лисенко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКСПЛУАТАЦІЇ CVE НА ОСНОВІ ВІДКРИТИХ ДАНИХ NVD ТА KEV ДЛЯ РИЗИКО-ОРІЄНТОВАНОЇ ПРІОРИТИЗАЦІЇ
Зі зростанням кількості публічно розкритих вразливостей програмного забезпечення команди безпеки стикаються з дедалі більшими труднощами у визначенні пріоритетів проблем, що потребують термінового усунення. Хоча такі системи, як Загальна система оцінювання вразливостей (CVSS), надають оцінки серйозності, вони не вказують, чи буде вразливість використано на практиці. Дослідження пропонує підхід на основі машинного навчання для прогнозування експлуатаційності вразливостей із використанням структурованих публічних даних з Національної бази даних вразливостей (NVD) та каталогу відомих експлуатованих вразливостей (KEV), що підтримується CISA. Сформовано маркований набір даних із понад 300 000 CVE, де випадки експлуатації ідентифікуються за KEV. Вилучені ознаки охоплюють вектори CVSS, ідентифікатори CWE, метадані постачальника/продукту та часові характеристики. Через екстремальний дисбаланс класів (експлуатовані CVE становлять ~0,45%) застосовується метод надсемплінгу і налаштування порогу прийняття рішень. Логістичну регресію, навчену в ML.NET, використано для побудови інтерпретованої моделі; показано, що вона вивчає змістовні патерни, які відрізняють експлуатовані вразливості. Оцінювання на спектрі порогів демонструє високу повноту та зростання точності, пропонуючи прозорий і відтворюваний інструмент для пріоритизації виправлень. Додатково окреслено обмеження, пов’язані з неповнотою KEV як «джерела істини», та окреслено напрями вдосконалення: інтеграцію NLP-ембеддингів описів CVE, калібрування ймовірностей і часово-орієнтовану валідацію для запобігання витоку даних. Такий підхід підсилює ризик-орієнтоване прийняття рішень у кібербезпеці та може бути безпосередньо інтегрований у процеси керування вразливостями в організаціях різного масштабу.
Авторське право (c) 2025 Владислав Денисюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
PANDAS ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ДАНИМИ ПРОЕКТІВ ПРИ НАЛАШТУВАННІ ТАРГЕТИНГУ
У статті розглянуто застосування бібліотеки Pandas як основного інструменту для управління вхідними, внутрішніми та вихідними даними у проєктах прогнозування часових рядів у сфері таргетингу рекламних кампаній. Представлено підхід до організації процесу збору, обробки та аналізу великих обсягів маркетингових даних, що надходять із CRM-систем, рекламних платформ та веб аналітики. Дослідження показало етапи очищення даних від пропусків і дублікатів, уніфікації часових форматів, формування агрегованих показників і створення нових ознак для подальшого машинного навчання. Особливу увагу приділено підготовці проміжних метрик, таких як ковзаючі середні, стандартні відхилення, коефіцієнти сезонності та трендові компоненти, що забезпечують глибше розуміння поведінки користувачів у часі. Для моделювання й прогнозування активності аудиторії використано алгоритми ARIMA, Prophet та LSTM, які демонструють різну чутливість до трендів, сезонних коливань і короткострокових аномалій. Наведені приклади коду, фрагменти таблиць і візуалізації результатів засвідчили, що Pandas забезпечує високу гнучкість у роботі з часовими рядами, спрощує створення конвеєрів обробки даних і підвищує прозорість аналітичних процесів. Отримані результати довели ефективність інтеграції Pandas у систему прийняття маркетингових рішень, оскільки точніше прогнозування кліків, показів і конверсій сприяє оптимізації бюджетів та підвищенню рентабельності рекламних кампаній. Перспективою подальших досліджень може бути розширення моделі прогнозування шляхом поєднання Pandas із бібліотеками для глибинного навчання та автоматизації аналітичних процесів. Крім того, доцільно в наступних роботах створювати інтегровані дашборди з Pandas для моніторингу результатів прогнозування в реальному часі, що забезпечить оперативну аналітику та підвищить адаптивність маркетингових стратегій.
Авторське право (c) 2025 Оксана Онищук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АДАПТИВНІ МЕТОДИ ПРОТИДІЇ АКТИВНИМ ШУМОВИМ ЗАВАДАМ
Ефективність виконання польотної місії безпілотним літальним апаратом на заданій відстані вирішальним чином залежить від якісного управління, контролю телеметрії та передачі даних безпілотним літальним апаратом, які, в свою чергу, визначаються якістю радіозв’язку між наземною станцією управління та безпілотним літальним апаратом. Разом з тим, сучасні радіоелектронні системи військового призначення функціонують, як правило, в умовах складної радіоелектронної обстановки, обумовленої впливом як внутрішньосистемних і зовнішніх завад, так і засобів радіоелектронного продавлення противника. Застосовуються активні завади різного типу та призначення, спрямовані на виведення із ладу каналів управління, каналів навігації, каналів телеметрії та каналів передачі даних безпілотних літальних апаратів, зокрема FPV-дронів, що обумовлює необхідність пошуку та впровадження новітніх методів протидії, здатних забезпечити стабільне функціонування безпілотних літальних апаратів та FPV-дронів в умовах активного інформаційного протиборства. У статті розглянуто сучасні підходи до протидії активним шумовим завадам в системах управління FPV-дронами. Обґрунтовано актуальність проблеми, зумовлену зростанням масштабів використання безпілотних літальних апаратів у військовій та цивільній сферах, а також підвищенням ефективності засобів радіоелектронного подавлення. Проаналізовано традиційні методи захисту та виявлено їхні обмеження у динамічних умовах інформаційного протиборства. Представлено результати дослідження адаптивних фільтрів LMS та RLS, просторових методів селекції сигналів (MVDR, LCMV), а також застосування алгоритмів машинного навчання для виявлення й нейтралізації сигналів подавлення. Показано, що поєднання адаптивних та інтелектуальних методів забезпечує підвищення стійкості каналів зв’язку та зниження ризику втрати керування дронами. Зроблено висновок про доцільність використання гібридних рішень, які інтегрують класичні алгоритми цифрової обробки сигналів з методами штучного інтелекту.
Авторське право (c) 2025 Лариса Крючкова, Нікіта Ворохоб https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД РОЗРАХУНКУ РІВНЯ КІБЕРЗАХИСТУ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
У сучасному світі, де динамічно зростає кількість та складність кіберзагроз, особливо спрямованих на стратегічні активи держави, виникає гостра необхідність у розробленні ефективних, гнучких та адаптивних механізмів оцінювання поточного рівня кіберзахисту. З огляду на цю потребу, було проведено аналіз існуючих підходів до оцінювання рівня кіберзахисту. Серед них виділяють моделі, засновані на зрілості, ризиках та відповідності. Результати аналізу встановили, що жоден з цих підходів не є повністю універсальним або достатнім для комплексної оцінки об'єктів критичної інформаційної інфраструктури в умовах національного законодавчого поля. Зокрема, підходи, що базуються лише на відповідності, можуть не враховувати реальні ризики, а підходи, що базуються на зрілості, часто є надто суб'єктивними. Для усунення цих системних недоліків було запропоновано гібридний підхід. Цей підхід забезпечує інтеграцію найкращих характеристик попередніх моделей, поєднуючи об'єктивність перевірки відповідності, гнучкість та орієнтованість на процес оцінки зрілості, пріоритезацію, що ґрунтується на оцінці ризиків. На основі гібридного підходу було розроблено метод розрахунку рівня кіберзахисту об'єктів критичної інформаційної інфраструктури. Компонентом цього методу є впровадження вагових коефіцієнтів для різних систем критеріїв. Для визначення цих вагових коефіцієнтів, що мають забезпечити об'єктивне відображення експертного знання, було обрано метод аналізу ієрархій. Запропонований метод дозволяє трансформувати якісні характеристики (наприклад, бінарні відповіді «так/ні») у єдиний кількісний показник. Цей показник розраховується в стандартизованому діапазоні від 0 до 1, що полегшує порівняння та моніторинг. Отримане числове значення далі інтерпретується за п’ятирівневою шкалою зрілості (від "Початковий" до "Оптимізований"), що надає чітке уявлення про необхідні кроки для покращення. Таким чином, розроблений метод є ієрархічним, багатокритеріальним та адаптивним до актуального українського законодавства у сфері кіберзахисту та кібербезпеки. В подальших дослідженнях планується проведення експериментального дослідження та верифікація методу на трьох об’єктах критичної інфраструктури паливно-енергетичного сектору, а також порівняння отриманих результатів за допомогою авторського програмного забезпечення та двох інших інструментів.
Авторське право (c) 2025 Діана Юдіна https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
КООПЕРАТИВНЕ ВИЯВЛЕННЯ БПЛА НА БАЗІ V2X-ІНФРАСТРУКТУРИ У СІЛЬСЬКИХ КОРИДОРАХ ОБОРОНИ: ПОСИЛЕННЯ ЗВ'ЯЗНОСТІ ДЛЯ ЗАСТОСУВАНЬ ПОДВІЙНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ
Сільські транспортні коридори характеризуються розрідженим радіолокаційним покриттям і обмеженими можливостями магістрального сегмента (backhaul), що підвищує ризик проникнення малих БпЛА. Запропоновано подвійне використання придорожніх станцій V2X (RSU) для кооперативного РЧ-зондування без порушення функцій ІТС. Архітектура поєднує комунікаційну підсистему для транспортних сервісів і сенсорну підсистему з багатодіапазонним моніторингом, підпороговою кореляцією та адаптивними порогами. Алгоритмічний конвеєр містить три етапи: локальне спостереження, міжстанційну кореляцію слабких виявлень і розподілену тріангуляцію для оцінювання напряму та позиції цілі. Обмін службовими повідомленнями здійснюється службовим каналом із синхронізацією часу за GPS; моделі враховують втрати на шляху поширення для повітряних цілей і кооперативне підвищення SINR з урахуванням інтерференції. Валідацію проведено симуляціями Монте-Карло для протяжного коридору з рівномірно розташованими RSU. Показано зростання ймовірності виявлення та точності оцінювання азимута порівняно з ізольованими вузлами. Параметричні дослідження за кроком між RSU, шириною вікна кооперації та порогами детектування підтвердили стабільний виграш кооперації та окреслили граничні режими. Система демонструє стійкість до відмов окремих вузлів завдяки перекриттю зон покриття, але обмежена щодо беземісійних БпЛА, за умов інтенсивної інтерференції та на крайових RSU. Практична цінність полягає у формуванні економної мережі раннього попередження в малозаселених регіонах і інтеграції з системами C2 для підвищення ситуаційної обізнаності. Заплановані напрями: польові випробування, мультисенсорна інтеграція, застосування ШІ для прогнозування траєкторій.
МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ РІВНЯ ЗАХИЩЕНОСТІ КРИТИЧНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ДЕРЖАВИ
У сучасних умовах зростання кількості кіберзагроз і ускладнення технологічних систем забезпечення захищеності критичних інформаційних систем (КІС) є одним із ключових завдань національної безпеки держави. Існуючі підходи до оцінювання стану безпеки КІС переважно орієнтовані на окремі технічні або організаційні аспекти, що не забезпечує комплексного урахування взаємозв’язків між ризиком, надійністю та стійкістю. У статті представлено метод підвищення рівня захищеності КІС, який передбачає формалізацію взаємозв’язків між цими параметрами у вигляді системи математичних виразів і введення інтегрального показника рівня захищеності. Запропонований підхід дозволяє кількісно оцінювати поточний стан безпеки КІС, прогнозувати вплив потенційних загроз і визначати оптимальні стратегії підвищення стійкості з урахуванням обмежених ресурсів. Розроблений метод забезпечує об’єктивне прийняття рішень щодо управління ризиками та підвищення ефективності захисту КІС, а також сприяє формуванню адаптивної національної системи кібербезпеки. Подальші дослідження передбачають експериментальну перевірку та верифікацію запропонованого методу на прикладах функціонування об’єктів критичної інфраструктури (ОКІ) різних галузей для оцінки його ефективності, універсальності та можливості практичного впровадження.
Авторське право (c) 2025 Вікторія Сидоренко, Сергій Сидоренко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ПСИХОЛОГІЧНІ МЕТОДИ ШАХРАЙСТВА В КІБЕРПРОСТОРІ ТА СПОСОБИ ЇМ ПРОТИДІЯТИ
У статті досліджено методи соціальної інженерії, які використовуються зловмисниками для отримання несанкціонованого доступу до конфіденційної інформації та маніпулювання поведінкою жертв. Розглянуто основні види атак, такі як фішинг, вішинг, смішинг, прітекстинг, спір-фішинг і вейлінг, а також їхні особливості, механізми реалізації та способи обману користувачів. Особливу увагу приділено психологічним аспектам соціальної інженерії, включаючи вплив страху, довіри, терміновості, соціального доказу та когнітивних упереджень на процес прийняття рішень. Окреслено сучасні підходи до захисту від соціоінженерних атак, що включають поєднання технологічних та освітніх методів. Запропоновано заходи з підвищення цифрової грамотності користувачів, розробки політик інформаційної безпеки, застосування багатофакторної автентифікації, систем аналізу поведінки користувачів та штучного інтелекту для виявлення загроз. Особливу увагу приділено використанню великих мовних моделей для ідентифікації шахрайських схем та автоматизації кібербезпеки. Результати дослідження свідчать про необхідність комплексного підходу до захисту від атак соціальної інженерії, який передбачає синергію між технологічними інструментами та людським фактором. Запропоновані рекомендації спрямовані на мінімізацію ризиків та підвищення загального рівня безпеки в цифровому середовищі.
Авторське право (c) 2025 Олег Гарасимчук, Юлія Оліярник, Андрій Нестор, Тарас Наконечний https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРАЦІЯ МЕТОДІВ ДОСЛІДЖЕННЯ ОПЕРАЦІЙ І ДИСКРЕТНОЇ МАТЕМАТИКИ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОЦЕСІВ У ПРОГРАМНОМУ ЗАБЕЗПЕЧЕННІ ОПЕРАЦІЙНИХ СИСТЕМ
У статті розглянуто підхід до оптимізації процесів у програмному забезпеченні операційних систем на основі інтеграції методів дослідження операцій (ДО) і дискретної математики (КДС). Показано, що сучасні операційні системи функціонують у середовищах із високим рівнем паралелізму, де процеси конкурують за обмежені ресурси, що зумовлює необхідність пошуку оптимальних стратегій розподілу. Теорія ігор, як складова ДО, забезпечує інструментарій для моделювання стратегічної поведінки процесів, а дискретна математика – формальні засоби для опису структур зв’язків між ними. Запропоновано ігрову модель оптимізації планування процесів, де кожен процес розглядається як гравець із власною функцією корисності, що залежить від часу виконання, обсягу ресурсів і пріоритету. Використання рівноваги Неша дозволяє знайти стабільний розподіл ресурсів між процесами без централізованого контролю. Розроблено узагальнену математичну модель у вигляді орієнтованого графа, на якому реалізовано алгоритми оптимального планування із застосуванням методів динамічного програмування, лінійної оптимізації та теорії графів. Проведено порівняльний аналіз роботи класичних алгоритмів (FCFS, Round Robin, Priority) та ігрово-оптимізаційної моделі, який підтвердив зменшення середнього часу очікування і підвищення коефіцієнта використання процесора. Отримані результати демонструють ефективність інтегрованого підходу та відкривають перспективи його застосування у моделюванні хмарних і розподілених систем. Запропонована методологія може бути використана також у навчальному процесі при викладанні дисциплін КДС, ДО та операційних систем.
Авторське право (c) 2025 Тетяна Бажан, Вікторія Жебка, Ірина Гніденко, Олена Волощук https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
WEB-ПРОГРАМУВАННЯ І МОБІЛЬНА РОЗРОБКА: UX/UI-РІШЕННЯ ДЛЯ ЗАХИСТУ ПЕРСОНАЛЬНИХ ДАНИХ КОРИСТУВАЧІВ
Із стрімким розширенням цифрових платформ та центральною роллю онлайн-сервісів у повсякденному житті питання захисту персональних даних користувачів стало критичним аспектом взаємодії людини з комп'ютером. Традиційні підходи, що зводять захист даних лише до правової відповідності та технічних заходів безпеки, виявилися недостатніми для забезпечення справжньої конфіденційності користувачів. Це призвело до появи системних UX/UI-методологій, розроблених для інтеграції принципів захисту даних безпосередньо в користувацький досвід. У даному дослідженні представлено авторську концепцію – Privacy-Embedded User Journey (PEUJ), – яка об'єднує контекстну згоду, проактивні нагадування, прозорий контроль даних та ітераційні цикли зворотного зв'язку. Експериментальна перевірка проводилася на трьох типах цифрових сервісів (FinTech-додаток, платформа електронної комерції та трекер здоров'я та фітнесу), що дозволило виміряти показники інформованої згоди, рівня довіри користувачів, частоти використання налаштувань приватності, частоти надмірного надання даних, рівня утримання користувачів та композитний Індекс конфіденційності та зручності (PUI). Результати показують, що застосування фреймворку PEUJ систематично підвищує інформовану згоду на 22–35 процентних пунктів, покращує довіру користувачів на 18–28%, знижує надмірне надання даних на 25–40% та підвищує утримання користувачів на 8–12 процентних пунктів. Особлива увага приділяється ролі вбудовування інтервенцій приватності в ключові точки взаємодії замість покладання на відповідність вимогам постфактум, що, як показано, підвищує як автономію користувача, так і бізнес-метрики. Дослідження також підкреслює потенціал використання Індексу конфіденційності та зручності (PUI) як уніфікованої метрики для оцінки та порівняння орієнтованих на конфіденційність UX-інтервенцій у різних доменах. Ці висновки підкреслюють важливість переосмислення захисту даних як невід'ємного елементу користувацького досвіду, що забезпечує як етичну відповідність, так і комерційну життєздатність [1, 2].
Авторське право (c) 2025 Вадим Читулян, Іван Олейніков, Олексій Ананченко, Вадим Дзюба https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНТЕГРОВАНИЙ ПІДХІД ДО МОДЕЛЮВАННЯ ЗАГРОЗ У СИСТЕМАХ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
У роботі обґрунтовано актуальність моделювання загроз для систем штучного інтелекту в умовах зростання автономності моделей та появи нових векторів атак. Показано, що традиційні методи не враховують специфіку штучного інтелекту, що створює потребу у комплексному підході, здатному охопити весь життєвий цикл системи. Методологічну основу інтегрованого підходу становить поєднання міжнародних стандартів і галузевих практик: ISO/IEC 42001:2023 забезпечує керованість і аудит, NIST AI RMF 1.0 задає процесний цикл Govern–Map–Measure–Manage, MITRE ATLAS наповнює моделі реалістичними сценаріями атак, CSA MAESTRO додає багатошарову архітектурну декомпозицію, а OWASP GenAI Security Project пропонує операційні артефакти та інструменти пріоритезації. Такий синтез дозволяє інтегрувати стратегічні політики, технічні таксономії та практичні плейбуки в єдиний керований процес. Запропонований підхід робить моделювання загроз безперервним і доказовим, забезпечуючи трасовність від загрози до контролю та метрик ефективності. Він враховує технічні й соціотехнічні ризики, включаючи вплив на користувачів і суспільство, та підтримує профільну адаптацію для різних типів систем – від LLM до агентних платформ. Інтеграція з CI/CD-процесами та автоматизація перевірок підвищують швидкість реагування та знижують витрати на безпеку. Наукова новизна полягає у формуванні цілісного бачення, що поєднує керованість, процесну дисципліну, архітектурний аналіз і операційні інструменти. Практична значущість полягає у можливості застосування підходу для розробки комплексних стратегій захисту, сумісних із міжнародними нормами та придатних до сертифікаційної перевірки. Інтегрований підхід створює основу для масштабного впровадження ШІ з доведеним рівнем безпеки та довіри під час моделювання загроз. Він не лише підвищує стійкість систем, а й формує стандартизований контур управління ризиками, що відповідає сучасним викликам кіберзахисту.
Авторське право (c) 2025 Тарас Крет, Євгеній Марценюк https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОД НАВЧАННЯ АВТОНОМНИХ МОБІЛЬНИХ РОБОТІВ НА ОСНОВІ DRL ТА CURRICULUM LEARNING
Робота присвячена актуальній задачі підвищення ефективності соціально-адаптивної навігації автономних мобільних роботів у динамічних середовищах із присутністю людей. Застосування методів глибокого навчання з підкріпленням (DRL) для вирішення цієї задачі ускладнюється високою розмірністю простору станів, складністю формалізації соціальних норм у функції винагороди та нестабільністю процесу навчання. Для подолання цих викликів запропоновано метод, що інтегрує алгоритм Proximal Policy Optimization (PPO) зі стратегією навчання за програмою Curriculum Learning (CL). Розроблена навчальна програма поєднує поступове ускладнення середовища (від статичних перешкод до середовища із рухомими агентами-людьми) та поетапне формування функції винагороди із додаванням соціальних компонентів. Ключовою особливістю є перехід між етапами, який базується на аналізі стабільності політики. Експериментальне дослідження проведено в розробленому симуляційному середовищі Gazebo із використанням мобільного робота Turtlebot3 Waffle та фреймворку ROS 2 Humble. Поетапне навчання дозволяє автономному мобільному роботу спочатку засвоїти базові навички уникнення статичних перешкод, потім — динамічних, і на завершальному етапі — враховувати соціальні норми взаємодії з людьми. Вхідними даними для системи є дані з LiDAR, стан робота та людей, а також цільова позиція. Результатом методу є оптимізована стохастична політика поведінки, що дозволяє автономному мобільному роботу приймати безпечні, ефективні та соціально прийнятні навігаційні рішення. Проведено порівняльний аналіз запропонованого методу із стандартним алгоритмом PPO. Отримані результати підтверджують, що запропонований метод дозволяє формувати ефективну політику соціально-адаптивної навігації, вирішуючи проблеми нестабільності та повільної збіжності.
Авторське право (c) 2025 Людмила Ганенко, Олександр Бушма https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
DLP-СИСТЕМА ЯК КОМПОНЕНТ ПРОТИДІЇ ІНСАЙДЕРСЬКИМ ЗАГРОЗАМ КОНФІДЕНЦІЙНОСТІ ІНФОРМАЦІЇ
Загрози інформаційної безпеки, зокрема витоки даних, що спричинені діями співробітників, з кожним роком лише зростають та становлять серйозний ризик для організацій. Наслідки реалізації таких загроз можуть бути руйнівними, оскільки вже надані доступи до інформаційних активів та знання співробітниками про наявні контролі безпеки ускладнюють виявлення та значно збільшують час реагування на інцидент безпеки. Одним із найвідоміших засобів запобігання внутрішнім загрозам інформаційної безпеки є Data Leak Prevention системи. Можливості тонкого налаштування правил відслідковування чутливих даних в мережі дозволяють запобігти випадкам, коли працівник поширює конфіденційні дані через неуважність або нестачу обізнаності. Тим не менш, DLP-рішення може виявитися неефективним для протидії вмотивованим інсайдерам, що здатні скористатися недоліками засобу безпеки, такими як неможливість перевірки зашифрованого файлу на наявність сенситивних даних. У статті досліджені шляхи покращення дієвості DLP-системи проти навмисного викрадення та розповсюдження інформації з обмеженим доступом. Це досягається шляхом постійної взаємодії Data Leak Prevention з іншими контролями безпеки, такими як управління доступом, аналітика активності користувачів та корпоративна культура організації, що націлена на забезпечення інформаційної безпеки. Було проведено аналіз сучасних DLP-систем та визначено критерії, за якими можливо обрати рішення, що найбільше охоплюватиме інформаційну інфраструктуру організації та забезпечуватиме комплексний підхід до захисту даних. Автор наголошує увагу на важливості інтеграції Data Leak Prevention та User Activity Monitoring для своєчасного виявлення підозрілої поведінки користувачів та реагування на неї. Розглянуто практичну реалізацію поєднання DLP і UAM на прикладі програмного комплексу Teramind, функціонал якого забезпечує не тільки повноцінний контроль над використанням даних в мережі організації, а й спрощує процес реагування на інциденти витоку конфіденційної інформації. Результатами дослідження є розробка рекомендацій для підвищення ефективності DLP-системи у протидії інсайдерським загрозам.
Авторське право (c) 2025 Галина Гайдур, Віталій Марченко, Юрій Борсуковський, В'ячеслав Дмітрієв, Софія Царьова https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ ПРОТИДІЇ ГРУПОВИМ КІБЕРЗАГРОЗАМ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Розглянуто актуальну проблему протидії груповим кіберзагрозам, які характеризуються високим рівнем організованості, складною структурою та цілеспрямованістю. З розвитком цифрових технологій та зростанням залежності бізнесу і державних структур від інформаційних систем, кіберзагрози, здійснені координаційними групами, такими як APT-групи, ботнети та інші об’єднання кіберзлочинців, становлять дедалі більшу небезпеку. Запропоновано дослідження методів протидії груповим кіберзагрозам, що базується на застосуванні технологій штучного інтелекту, зокрема машинного навчання, глибинного навчання та методів обробки великих даних та архітектуру моделі, яка дозволяє виявляти ознаки координованої шкідливої активності, аналізувати поведінкові шаблони атакувальників та вчасно реагувати на потенційні кіберзагрози. Особливу увагу приділено дослідженню адаптивних моделей, здатних до самонавчання в реальному часі та до ідентифікації нетипових відхилень від нормального функціонування інформаційної системи, які створено з урахуванням ключових особливостей групових атак, включаючи сценарії розподіленої атаки, прихованої комунікації між учасниками атаки, а також використання шифрування та технік ухилення від виявлення. Традиційні підходи до кіберзахисту виявляються малоефективними перед обличчям таких атак, оскільки не враховують динаміку поведінки кіберзагроззагроз, швидкість їх еволюції та адаптації до захисних механізмів. Отримані результати дослідження підтверджують доцільність і ефективність використання інтелектуальних методів для протидії складним груповим кіберзагрозам. Запропоновані метод та моделі можуть бути інтегровані у наявні системи моніторингу кібербезпеки для підвищення їх стійкості до новітніх атак. Також окреслено перспективи подальших досліджень, зокрема щодо вдосконалення методів навчання моделей та їх масштабування для великих корпоративних мереж.
Авторське право (c) 2025 Володимир Шульга, Євгенія Іванченко, Тетяна Берестяна, Олексій Шкурченко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДИНАМІЧНОГО УПРАВЛІННЯ ЧАСТОТНИМ РЕСУРСОМ У СКЛАДНІЙ РАДІОЕЛЕКТРОННІЙ ОБСТАНОВЦІ
У статті пропонується передова інформаційна технологія для динамічного управління частотними ресурсами в складних радіоелектронних умовах, де дефіцит спектра, висока щільність користувачів та навмисні електронні контрзаходи створюють критичні проблеми. Розроблена модель інтегрує гнучкість програмно-визначеного радіо (SDR) з адаптивним інтелектом когнітивного радіо, що дозволяє автономно виявляти вільні смуги частот, стійкість до перешкод та швидку реконфігурацію параметрів передачі. Функціональною основою підходу є цикл «спостереження-аналіз-рішення-адаптація», який був реалізований у середовищі GNU Radio з використанням платформ SDR, таких як USRP. У цих рамках система безперервно контролює радіоспектр, застосовує методи спектрального аналізу та адаптує передачу відповідно до оцінок рівнів перешкод та шуму в режимі реального часу. Особливий акцент робиться на застосуванні алгоритмів машинного навчання, включаючи Q-навчання, які забезпечують систему можливістю накопичувати експлуатаційний досвід та підвищувати ефективність прийняття рішень у високодинамічних середовищах. Такі механізми забезпечують скорочення часу реакції до менш ніж 250 мс, що дозволяє системі миттєво перемикатися на оптимальні частоти. Експериментальна перевірка підтвердила, що запропонована методологія підтримує коефіцієнт помилок у бітах (BER) на рівнях нижче 10⁻⁴ та утримує середні втрати пакетів у межах 5–7%, навіть за умов сильного глушіння та перевантаження спектру ворожими силами. Крім того, система досягає рівномірного використання спектру, що запобігає перевантаженню певних частотних смуг та зменшує ризик конфліктів з іншими користувачами. Дослідження базується на новаторських роботах Дж. Мітоли та С. Хайкіна, які визначили теоретичні основи когнітивного радіо та його цикл адаптації на основі навчання. Воно також включає висновки Чжоу, Ванга, Стейна, Пратта, а також українських дослідників Попова, Зайцева та Триснюка, які зробили свій внесок у вивчення адаптивних систем на основі SDR у контексті безпеки та радіоелектронної війни. Отримані результати демонструють, що запропонована методологія не тільки підвищує стійкість та ефективність зв'язку, але й дозволяє проводити економічно ефективне віртуальне тестування сценаріїв радіоелектронної війни, зменшуючи потребу у великомасштабних польових експериментах. Цей підхід особливо актуальний для військових застосувань, де надійний зв'язок у ворожих радіоелектронних умовах є критично важливим. Водночас, це забезпечує перспективи для використання в цивільних сферах з перевантаженим спектром.
Авторське право (c) 2025 Василь Триснюк, Володимир Дзюба https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
АДАПТИВНЕ СПЕКТРАЛЬНЕ МАНЕВРУВАННЯ В СИСТЕМАХ КЕРУВАННЯ РОБОТИЗОВАНИМИ КОМПЛЕКСАМИ В УМОВАХ РАДІОЕЛЕКТРОННОЇ БОРОТЬБИ
У статті представлено підхід до підвищення завадостійкості радіоканалів керування роботизованими комплексами в умовах активного радіоелектронного впливу шляхом впровадження механізму адаптивного спектрального маневрування. Запропонована імітаційна модель реалізована на базі SDR‑платформи з елементами когнітивного аналізу спектра, що дозволяє динамічно змінювати частотно-часові параметри сигналу у відповідь на погіршення радіообстановки. Модель включає модулі моніторингу спектра, виявлення завад, аналізу показників якості каналу (BER, SNR) та блок адаптивного керування перебудовою частоти. Результати моделювання свідчать про суттєве зниження ймовірності помилок і збереження працездатності системи в порівнянні зі статично налаштованими каналами. Запропоноване рішення може бути використане в системах логістики, технічного моніторингу та безпілотного нагляду, зокрема в умовах навмисно зашумленого спектра.
Авторське право (c) 2025 Сергій Семендяй https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ВИЯВЛЕННЯ НАЙПОШИРЮВАНІШИХ ФЕЙКОВИХ НОВИН ПОБУДОВОЮ КЛАСТЕРІВ ЛЕЙДЕНА
Сьогодні значним викликом є автоматичне розпізнавання фейкових новин, а також виявлення груп повідомлень, які поширюють недостовірний або маніпулятивний контент. Одним із ефективних інструментів для розв’язання такої задачі є метод кластеризації Лейдена. Алгоритм Лейдена належить до методів виділення спільнот у графах і дає змогу об’єднувати новини у групи за принципом їхньої внутрішньої схожості. Для аналізу новин попередньо формується набір характеристик кожного повідомлення: його текстове наповнення, семантичні ознаки, джерело поширення, час публікації та інші додаткові параметри. На основі цих даних створюється граф, у якому вершини відповідають окремим новинам, а ребра описують ступінь їхньої подібності. Метод Лейдена виконує послідовне об’єднання таких новин у кластери, забезпечуючи високу якість поділу завдяки покроковому вдосконаленню структури груп. Застосування кластерів Лейдена дає змогу виявляти скупчення повідомлень, які мають ознаки фейковості або координованого поширення. Як правило, такі групи характеризуються повторюваними фразами, однаковими текстовими шаблонами, прискореною динамікою розповсюдження та великою кількістю перехресних посилань між неавторитетними джерелами. Аналіз цих структур дозволяє виявляти цілеспрямовані інформаційні кампанії, мережі ботів та масові вкиди неправдивого контенту. Таким чином, метод кластерів Лейдена є ефективним підходом для узагальнення та групування новинних повідомлень, що значно підвищує точність розпізнавання фейкових новин. Його застосування у системах моніторингу медіапростору забезпечує більш глибокий аналіз інформаційних потоків і сприяє своєчасному виявленню дезінформації.
Авторське право (c) 2025 Любомир Чирун, Андрій Назаркевич https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ РІВНЯ ЗАХИЩЕНОСТІ СКЛАДНОЗАШУМЛЕНОЇ МОВНОЇ ІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ СТРУКТУРНОЇ СХЕМИ RII
У роботі розглянуто проблему визначення рівня захищеності мовної інформації в умовах дії складних акустичних та віброакустичних завад, коли традиційні показники якості мовлення (SNR, STI, SII, PESQ, STOI) не відображають реальної здатності сучасних алгоритмів реконструкції (HMM, DNN, BayesianNN, GAN) відновлювати семантичний зміст перехоплених сигналів. За низького відношення сигнал/шум і навіть після застосування активних віброакустичних завад значна частка мовних структур залишається доступною для реконструкції, що створює ризик витоку інформації. Відсутність кількісного критерію, який би узгоджував фізичні, лінгвістичні та нейромережеві параметри сигналу та дозволяв оцінювати фактичну можливість семантичного відновлення, визначає ключову науково-технічну проблему роботи. Для її дослідження запропоновано інтегральну модель оцінювання залишкової мовної інформації складнозашумленої мови з урахуванням спектральної структури, контекстних лінгвістичних залежностей і можливостей сучасних реконструкційних систем. Багаторівнева архітектура моделі включає аналітичний спектральний опис сигналу (Aᵢ, μᵢ, σᵢ*, Z₀(f), s(f)), баєсівсько-марківську трифонну структуру та багатошарову емісійну нейромережу, побудовану на основі CNN, MLP і BayesianNN. Спектральний рівень забезпечує формальний опис енергетичних максимумів і адаптивного згладження; лінгвістичний – відображає ймовірнісні закономірності переходів між трифонами; нейромережевий – інтегрує всі типи ознак і моделює невизначеність емісійних імовірностей. На основі синтезу цих рівнів сформовано критерій залишкової розбірливості (RII), що кількісно характеризує здатність потенційного перехоплювача відновити зміст повідомлення після дії завад і фільтрації. Визначено порогове значення RII*, яке інтерпретується як умовна межа між інформаційно небезпечним та інформаційно недостатнім для реконструкції режимами. Запропонована модель може бути використана в системах технічного захисту інформації, випробувальних лабораторіях і комплексах оцінювання ефективності активних віброакустичних завад. Отримані результати формують науково-технічні засади створення інструментальних методів визначення рівня залишкової інформативності мови та підвищення її захищеності.
Авторське право (c) 2025 Сергій Нужний https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ КОНФЛІКТНОЇ ВЗАЄМОДІЇ BLE-ПАКЕТІВ
Робота присвячена огляду програмно-апаратного методу імітаційного моделювання BLE-пакетів у перенасиченому середовищі з наявністю завадових сигналів. Метод поєднує Android-застосунок, зовнішні BLE-антени на базі ESP32-S3 та nRF52840, а також SDR-приймач HackRF One, що дозволяє формувати й досліджувати конфліктну взаємодію інформативних і завадових радіосигналів у діапазоні 2,4 ГГц. Об’єктом дослідження є конфліктна взаємодія радіосигналів у BLE-каналі. Предметом дослідження є метод моделювання BLE-пакетів із регульованими параметрами та методика експериментального дослідження впливу генератора завад на якість приймання BLE пакетів. Розроблено джерело BLE-реклами з параметрами, такими як канал, інтервал, довжина корисного навантаження та потужність передавання. Також створено оркестратор за допомогою засобів мови програмування Python, який забезпечує роботу множини передавачів nRF52840 з необхідними попередньо заданим параметрами, дані з яких збираються з двох приймачів – зовнішньої BLE-антени підключеною до Android-пристрою та аналізатора пакетів SmartRF. Проведено серію фізичних експериментів без завад і за наявності широкосмугового завадового сигналу. Продемонстровано, що для Android-приймача частка правильно прийнятих кадрів для коротких рекламних пакетів (2–10 байт) без завад становить у середньому 68–78 %, тоді як для SmartRF вона досягає 80–90 %. За введення завадового сигналу спостерігається суттєве (на порядок) зниження ефективної пропускної спроможності каналу та різке зростання кількості «битих» пакетів, особливо для довгих BLE-кадрів. Побудовано теплові карти розподілу кількості отриманих пакетів для nRF і SmartRF. При проведені експерименту проводилось незалежне спостереження за допомогою аналізатора спектру, побудованого на базі SDR HackRF One. Отримані результати можуть бути використані для оцінки завадостійкості BLE-систем та проєктування радіоканалу для IoT-мереж.
Авторське право (c) 2025 Володимир Соколов, Антон Новицький, Дмитро Бодненко https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0