МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ ОЦІНКИ ІНСТРУМЕНТІВ ВИЯВЛЕННЯ DDoS-АТАК У ВЕБ-РЕСУРСАХ ВНЗ

Анотація

Це дослідження розглядає необхідність комплексного підходу до оцінки та вибору інструментів
кібербезпеки для захисту веб-ресурсів у вищих навчальних закладах (ВНЗ) від сучасних кіберзагроз, зокрема
розподілених атак типу «відмова в обслуговуванні» (DDoS). У цьому дослідженні розглянуто сучасні загрози
інформаційній безпеці веб-ресурсів та обґрунтовано необхідність їх своєчасного виявлення, аналізу та
нейтралізації для забезпечення безперервності інформаційних систем, зокрема у ВНЗ. Огляд академічної
літератури показав, що традиційні підходи до моніторингу та захисту інформаційних систем є неефективними,
незважаючи на сучасні багатовекторні атаки, що вимагає переходу до інтегрованих, адаптивних та
інтелектуальних систем кібербезпеки. Короткострокові, але інтенсивні кібератаки (наприклад, інциденти DDoS)
можуть суттєво порушити доступність послуг за відсутності належних заходів захисту. Крім того, ми виявили,
що ефективний захист веб-ресурсів вимагає ретельного підходу, який забезпечує конфіденційність, цілісність та
доступність інформації, а також здатність адаптуватися до змінних умов у кіберсередовищі. Було запропоновано
багаторівневу архітектуру кібербезпеки та гібридну систему виявлення DDoS. Запропонована система поєднує
методи на основі сигнатур, поведінкові та статистичні методи для сприяння створенню ефективної та
модифікованої системи виявлення загроз. Для підтримки об'єктивного прийняття рішень було розроблено
багатокритеріальну ієрархічну модель оцінювання. Запропонована модель оцінювання включала дев'ять груп
критеріїв, спрямованих на оцінку технічної продуктивності, масштабованості, адаптивності, можливостей
інтеграції, автоматизації та економічної ефективності. Запропонований метод дозволяє організовано та прозоро
порівнювати засоби виявлення DDoS-атак у конкретних умовах вищих наукових установ.
Ключові слова: кіберзагрози, SIEM-системи, веб-ресурси вищих навчальних закладів, DDoS-атаки,
кіберстійкість, виявлення атак, надання освітніх послуг.

Перелік посилань
1. Kryvoruchko, О., Shestak, Y., Kulіnich, О., & Zavhorodnya, E. (2026). Intellectualization of information flow
management as a means of ensuring the cyber resilience of a higher education institution’s infrastructure. Management
of Development of Complex Systems, (65), 194–203. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2026.65.194-203.
2. Kryvoruchko, О., Kulіnich, О., Shestak, Y., & Zavhorodnya, E. (2026). Conceptual approaches to creating a
sustainable information infrastructure for higher education institutions. In Science, Technology and Global Challenges
(p. 166–173). CPN Publishing Group. https://sci-conf.com.ua/wp-content/uploads/2026/01/SCIENCE-TECHNOLOGYAND-GLOBAL-CHALLENGES-11-13.01.26.pdf.
3. Kryvoruchko, O., Shestak, Y., Zavhorodnya, E., & Fesenko, A. (2025). Higher education cyber resilience:
Intelligent protection of educational, administrative and resource systems. Cyber Security and Data Protection 2025 (p.
117–131). https://ceur-ws.org/Vol-4042/paper9.pdf.
4. Sevastieiev, Y., Dovgan, М., & Limar, І. (2026). Analysis of the effectiveness of detecting attacks using Wazuh
SIEM. Informatics and Mathematical Methods in Simulation, 16(1), 85–95. https://doi.org/10.15276/imms.v16.no1.85.
5. Dudkin, V. (2024). Analiz zasobiv vyiavlennia ta poperedzhennia DDoS atak u kiberprostori [Analysis of
methods for detecting and preventing DDoS attacks in cyberspace]. In Free and Open-Source Software (с. 17–18). Simon
Kuznets Kharkiv National University of Economics. https://foss.kn-it.info/uploads/foss-2024-theses.pdf.
6. Kavetskyi, M., Sievierinov, O., Gvozdov, R., & Smirnov, A. (2024). Using machine learning to classify
DOS/DDoS attacks. Radiotekhnika, (217), 55–63. https://doi.org/10.30837/rt.2024.2.217.04.
7. Ryzhakov, M., & Ponochovnyi, P. (2025). Model of network function transformation with elements of DDoS
protection. Scientific Journal «Applied Problems of Computer Science, Security and Mathematics», (4), 14–32.
https://apcssm.vnu.edu.ua/index.php/Journalone/article/view/128.
8. Cherniashchuk, N., & Dudko, A. (2025). Phishing, DDoS attacks and other cyberattacks – how to protect
yourself. International Scientific-Practical Conference "Problems of Computer Sciences, Software Modeling and Security
of Digital Systems", 145–147. Retrieved from https://apcssm.vnu.edu.ua/index.php/conf/article/view/229.
9. Havrylov, M. (2024). Zakhyst informatsiinykh system pidpryiemstva vid kiberzahroz: pidkhody ta instrumenty
v umovakh tsyfrovoi transformatsii biznesu [Protection of enterprise information systems against cyber threats:
approaches and tools in the context of business digital transformation]. Transformatsiia biznesu dlia staloho maibutnoho:
doslidzhennia, tsyfrovizatsiia ta innovatsii: monograph, 287-305. PE Palianytsia V.A. [in Ukrainian].
https://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/46653/2/ColMon_2024_Havrylov_M-Protection_of_enterprise_287-305.pdf.
10. Shcherbyna, Y. V., Kazakova, N. F., Lohinova, N. I., & Bazarov, D. A. (2024). Modern approaches to
protection against distributed denial-of-service attacks. Modern Information Security, 58(2), 77–83. https://doi.org/10.
31673/2409-7292.2024.020009.
11. Derkach, M. V., Khomyshyn, V. G., & Hudzenko, V. O. (2023). Testing the security of a web resource using
tools for scanning and identifying vulnerabilities. Scientific news of Dahl university. https://doi.org/10.33216/2222-3428-
2023-25-1.
12. Savchenko, V., Haidur, H., & Lehominova, S. (2025). Prohnozuvannia povilnykh DDoS atak na osnovi
koreliatsiinoho analizu indyvidualnykh traiektorii trafiku [Predicting slow DDoS attacks based on correlation analysis of
individual traffic trajectories]. In Security of Modern Information & Communication Systems (SMI&CS-2025). Ivan
Franko National University of Lviv. https://smics.lnu.edu.ua/uk/prognozuvannya-povilnyh-ddos-atak-na-osnovikorelyaczijnogo-analizu-indyvidualnyh-trayektorij-trafiku/.