COGNITIVE MULTI-PARTY AUTHORIZATION MODEL FOR CRITICAL CRYPTOGRAPHIC OPERATIONS IN CORPORATE CLOUD INFORMATION SYSTEMS
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.34.1335Keywords:
cognitive model, multi-party authorization, corporate cloud information systems, critical cryptographic operations, distributed intelligent systems, decision support, cryptographic keys, Zero TrustAbstract
У цій статті представлено розробку когнітивної моделі багатосторонньої авторизації для критичних криптографічних операцій у корпоративних хмарних інформаційних системах, спрямованої на підвищення безпеки криптографічних послуг, підвищення надійності прийняття рішень для критичних криптографічних операцій та зниження ризику компрометації криптографічних ключів. Проаналізовано сучасні підходи до багатосторонньої авторизації, порогової криптографії, контекстно-залежного контролю доступу, концепції нульової довіри та методів підтримки рішень для розподілених інтелектуальних систем. Дослідження демонструє, що існуючі механізми багатосторонньої авторизації в основному спираються на статичні правила затвердження криптографічних операцій та недостатньо враховують зміни в операційному контексті, рівень довіри учасників, критичність запитуваної операції, поточний кіберризик та взаємозалежності між факторами, пов'язаними з безпекою, в корпоративних хмарних середовищах.
Запропоновано когнітивну багатосторонню модель авторизації, що базується на інтеграції когнітивного моделювання, контекстної оцінки, розподіленої інтелектуальної аналітики та адаптивного визначення необхідного рівня колективного схвалення критичних криптографічних операцій. Розроблено модель прийняття рішень, яка динамічно встановлює вимоги до авторизації шляхом комплексної оцінки критичності операції, рівня довіри, кіберризику, характеристик інформаційних ресурсів та поточного стану корпоративного хмарного середовища. Структурна та функціональна оцінка запропонованої моделі демонструє її здатність адаптивно змінювати склад учасників, що авторизують, поріг авторизації та тип рішення у відповідь на зміни операційного контексту, рівня довіри, критичності операції та прогнозованого кіберризику. Практичне значення запропонованої моделі полягає в її застосовності до проектування та впровадження безпечних корпоративних хмарних інформаційних систем, служб управління криптографічними ключами та інфраструктур, що підтримують критичні криптографічні операції.
Downloads
References
Tong, Y., Li, S., Wang, Z., et al. (2025). Adaptively secure, splittable, and robust threshold unsigncryption. Cybersecurity, 8, Article 57. https://doi.org/10.1186/s42400-024-00344-3
Renisha, P. S., & Rudra, B. (2025). Quantum-safe threshold cryptography for decentralized group key management via dealerless DKG (CRYSTALS-Kyber). Mathematics, 13(21), Article 3429. https://doi.org/10.3390/math13213429
Wang, R., Li, C., Zhang, K., et al. (2025). Zero-trust based dynamic access control for cloud computing. Cybersecurity, 8, Article 12. https://doi.org/10.1186/s42400-024-00320-x
Jeong, E., & Yang, D. (2025). A trust score-based access control model for Zero Trust architecture: Design, sensitivity analysis, and real-world performance evaluation. Applied Sciences, 15(17), Article 9551. https://doi.org/10.3390/app15179551
Mao, Y., Fu, W., Zhao, Y., Yuan, Z., Sun, Z., & Zhao, Y. (2025). A Zero-Trust access control model based on attribute and dynamic trust evaluation for cloud environments. Symmetry, 17(12), Article 2059. https://doi.org/10.3390/sym17122059
Nie, S., Ren, J., Wu, R., Han, P., Han, Z., & Wan, W. (2025). Zero-Trust access control mechanism based on blockchain and inner-product encryption in the Internet of Things in a 6G environment. Sensors, 25(2), Article 550. https://doi.org/10.3390/s25020550
Alnaim, A. K. (2025). Adaptive Zero Trust policy management framework in 5G networks. Mathematics, 13(9), Article 1501. https://doi.org/10.3390/math13091501
Lee, S., Huh, J.-H., & Woo, H. (2025). Security system design and verification for Zero Trust architecture. Electronics, 14(4), Article 643. https://doi.org/10.3390/electronics14040643
Santucci, F., Oliva, G., Gonnella, M. T., Briga, M. E., Leanza, M., Massenzi, M., Faramondi, L., & Setola, R. (2025). Implementing Zero Trust: Expert insights on key security pillars and prioritization in digital transformation. Information, 16(8), Article 667. https://doi.org/10.3390/info16080667
Kostiuk, Y., Skladannyi, P., Samoilenko, Y., Khorolska, K., Bebeshko, B., & Sokolov, V. (2024). A system for assessing the interdependencies of information system agents in information security risk management using cognitive maps. In Proceedings of the Third International Conference on Cyber Hygiene & Conflict Management in Global Information Networks (CH&CMiGIN 2024) (CEUR Workshop Proceedings, Vol. 3925, pp. 249-264). CEUR-WS.org.
Ma, Y.-W., & Chiu, P.-H. (2025). A novel risk-based access control engine in Zero Trust architecture for IoT network. International Journal of Information Security, 24. https://doi.org/10.1007/s10207-025-01030-2
Kostiuk, Y., Skladannyi, P., Sokolov, V., & Vorokhob, M. (2025). Models and technologies of cognitive agents for decision-making with integration of artificial intelligence. In Proceedings of the Modern Data Science Technologies Doctoral Consortium (MoDaST 2025) (CEUR Workshop Proceedings, Vol. 4005, pp. 82-96). CEUR-WS.org.
Escaleira, P., Cunha, V. A., Barraca, J. P., et al. (2025). A systematic review on security mechanisms for serverless computing. Cluster Computing, 28, Article 465. https://doi.org/10.1007/s10586-025-05371-4
Kostiuk, Y. (2025). Multi-agent system for detecting and counteracting attacks on the enterprise information system. In Insider threats and security in corporations (pp. 205-232). https://doi.org/10.36690/ITSC-205-232
Shevchenko, S., Zhdanova, Y., Skladannyi, P., & Petrenko, T. (2024). Fuzzy cognitive maps as a visualization tool for incident response scenarios in security systems. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 2(26), 417-429. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.26.707
Musa, N. S., Murugan, T., N., N. A., et al. (2025). Research study on securing the cloud: Utilizing conventional and blockchain-based access control mechanisms. Journal of Cloud Computing, 14, Article 88. https://doi.org/10.1186/s13677-025-00803-3
Kostiuk, Y., Skladannyi, P., Mazur, N., Rzaieva, S., Hnatchenko, D., & Honcharenko, I. (2026). Formal model of adaptive selection of cryptographic parameters for protecting communication channels in corporate computer networks based on dynamic trust assessment. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 4(32), 20-44. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.32.1111
Wang, Y., Li, B., Wu, J., et al. (2025). An efficient multi-party signature for securing blockchain wallet. Peer-to-Peer Networking and Applications, 18, Article 137. https://doi.org/10.1007/s12083-025-01958-1
Skladannyi, P., Kostiuk, Y., & Rzaieva, S. (2026). Continuous access evaluation in Zero Trust access management based on security event signals and dynamic session management. Mathematical Machines and Systems, 1, 29-46. https://doi.org/10.34121/1028-9763-2026-1-29-46
Lilhore, U. K., Simaiya, S., Alroobaea, R., et al. (2025). SmartTrust: A hybrid deep learning framework for real-time threat detection in cloud environments using Zero-Trust architecture. Journal of Cloud Computing, 14, Article 35. https://doi.org/10.1186/s13677-025-00764-7
Kostiuk, Y. V., Skladannyi, P. M., & Hnatchenko, D. D. (2026). Risk-adaptive authorization in Zero Trust with dynamic trust and security tokens. Problems in Programming, 1, 66-81. https://doi.org/10.15407/pp2026.01.066
Alatawi, M. N. (2025). Blockchain-driven smart contracts for advanced authorization and authentication in cloud security. Electronics, 14(15), Article 3104. https://doi.org/10.3390/electronics14153104
Shevchenko, S., Zhdanova, Y., Kryvytska, O., Shevchenko, H., & Spasiteleva, S. (2024). Fuzzy cognitive mapping as a scenario approach for information security risk analysis. In Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems II 2024 (CEUR Workshop Proceedings, Vol. 3826, pp. 356-362). CEUR-WS.org.
Kostiuk, Y. V., & Skladannyi, P. M. (2026). Cryptographic trust model for security events in SIEM systems for intelligent generation of network incidents. Modern Information Protection, 1(65), 103-118. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2026.011393
Li, Z., Du, X., Wu, X., et al. (2025). Gatac: Research on microservice access control techniques based on trust assessment and game analysis. Cybersecurity, 8, Article 122. https://doi.org/10.1186/s42400-025-00520-z
Paya, A., Vicente-García, J., & Gómez, A. (2025). Enhancing software-defined perimeters with integrated identity solutions and threat detection for robust Zero Trust security. International Journal of Information Security, 24, Article 178. https://doi.org/10.1007/s10207-025-01099-9
Calzarossa, M. C., Giudici, P., & Zieni, R. (2025). An assessment framework for explainable AI with applications to cybersecurity. Artificial Intelligence Review, 58, Article 150. https://doi.org/10.1007/s10462-025-11141-w
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Юлія Костюк, Світлана Рзаєва, Наталія Мазур, Карина Хорольська, Богдан Бебешко, Дмитро Гнатченко
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
