ІНТЕГРАЦІЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ МЕТОДІВ ЗБОРУ ВЕБ-ДАНИХ У СТРАТЕГІЇ КІБЕРБЕЗПЕКИ ДЕРЖАВИ

DOI: 10.31673/2409-7292.2025.018376

Анотація

У статті розглянуто використання автоматизованих методів збору веб-даних (веб-скрапінг) в контексті
зміцнення національної кібербезпеки, з особливим акцентом на емерджентно адаптивні нейронні мережі.
Ураховуючи виклики сучасного інформаційного простору, де відбувається постійне зростання обсягів даних,
емерджентно адаптивні системи стають ключовим інструментом у виявленні кіберзагроз, дезінформаційних
кампаній та витоків чутливої інформації. Автоматизовані методи збору веб-даних дозволяють інтегрувати в
систему інформаційної безпеки держави нові підходи для аналізу великих даних, що дає змогу оперативно
ідентифікувати загрози, зокрема через аналіз контенту в соціальних мережах, на форумах та в інших відкритих
джерелах.
Збір великих масивів даних через веб-скрапінг забезпечує багатоканальний підхід до моніторингу загроз
та дозволяє системам, побудованим на емерджентно адаптивних нейронних мережах, швидше реагувати на нові
сценарії атак. Впровадження таких технологій дозволяє значно підвищити ефективність прогнозування загроз та
швидкість реакції на кіберінциденти, що є критичним для захисту національної безпеки.
Особливу увагу приділено важливості обробки даних у реальному часі, що є особливо важливим при
впровадженні емерджентно адаптивних систем у державні інфраструктури. Адаптивні нейронні мережі здатні
постійно змінювати свої стратегії, враховуючи нові дані, що робить систему більш стійкою до змін у зовнішньому
середовищі. Результати дослідження підтверджують, що інтеграція автоматизованих методів збору веб-даних у
стратегії інформаційної безпеки держави дозволяє значно підвищити рівень захисту критичної інфраструктури
та ефективно прогнозувати та знижувати потенційні загрози.
Таким чином, використання веб-скрапінгу у поєднанні з емерджентно адаптивними нейронними
мережами надає значний потенціал для зміцнення національної кібербезпеки, зокрема для захисту від нових типів
атак та забезпечення стабільності інформаційних систем держави.
Ключові слова: веб-скрапінг, інформаційна безпека, кібербезпека, автоматизація збору даних, критична
інфраструктура.

Список використаних джерел
1. Мітчелл Р. Веб-скрапінг за допомогою Python / Р. Мітчелл. — O’Reilly Media, 2018. — 320 с.
2. Лоусон Р. Веб-скрапінг за допомогою Python: Успішний збір даних із будь-якого сайту / Р. Лоусон. —
Packt Publishing, 2015. — 245 с.
3. Академія. Python: Вивчення веб-скрапінгу за один день! Основи веб-скрапінгу за допомогою Python за
короткий час / Академія. — 2015. — 199 с.
4. Мунцерт С., Рубба К., Мейснер П., Нюхуйс Д. Автоматизований збір даних за допомогою R:
Практичний посібник із веб-скрапінгу та текстового майнінгу / С. Мунцерт, К. Рубба, П. Мейснер, Д. Нюхуйс. —
Wiley, 2015. — 456 с.
5. Хайдт М. Кулінарна книга веб-скрапінгу з Python / М. Хайдт. — Packt Publishing, 2018. — 312 с.
6. Кузіс-Лукас Д. Вивчення Scrapy: Мистецтво ефективного веб-скрапінгу та збору даних за допомогою
Python / Д. Кузіс-Лукас. — Packt Publishing, 2016. — 320 с.
7. Віклер Е. Python: 3 книги в 1. Основи Python для початківців, автоматизація за допомогою Python, вебскрапінг та машинне навчання / Е. Віклер. — 2021. — 878 с.
8. Мітчелл Р. Веб-скрапінг із Python: Збір даних із сучасного вебу / Р. Мітчелл. — O’Reilly Media, 2024. —
350 с.
9. Брук С., Баесенс Б. Практичний веб-скрапінг для науки про дані: Кращі практики та приклади за
допомогою Python / С. Брук, Б. Баесенс. — Apress, 2018. — 185 с.
10. Очоа Л. Ідеї автоматизації з Python: Робота з електронною поштою, обробка даних, Excel, звіти, вебскрапінг та інше / Л. Очоа. — 2022. — 512 с.