Назва: CУЧАСНИЙ ЗАХИСТ ІНФОРМАЦІЇ Тематика: інформаційна безпека, засоби захисту інформації Засновники: Державний університет телекомунікацій Адреса: вул. Солом’янська, 7, м. Київ, 03680, Україна Телефони: +380 (44) 298 34 40 Пошта: szi.journal@gmail.com Web-сайт: http://www.dut.edu.ua/ Рік заснування: 2010 Ліцензія Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення: Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій внесено до Реєстру суб’єктів у сфері медіа. Ідентифікатор наукового журналу «Сучасний захист інформації»: R30-02946 (рішення №863 від 21.03. 2024 р.). Свідоцтво про державну реєстрацію: Серія КВ № 20254-10654 ПР від 10 червня 2014 р. Реєстрація у ВАК України: Постанова № 1-05/5 від 1 липня 2010 р. Спеціальність ВАК: технічні науки
ДІАГНОСТИКА ДРУКОВАНИХ ПЛАТ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ
Стаття присвячена інтерпретовній структурі YOLOv11-Grad-CAM для вдосконаленого автоматизованого оптичного контролю друкованих плат. Критична потреба в надійності електронного виробництва підкреслює необхідність вдосконаленого контролю якості. Автоматизований оптичний контроль друкованих плат залишається наріжним каменем цього процесу. Однак традиційні методи, включаючи шаблонне зіставлення та ручну інспекцію, часто є недостатніми з точки зору стійкості та масштабованості для сучасних обсягів виробництва. Хоча моделі глибокого навчання продемонстрували вищу продуктивність у виявленні дефектів, їхня властива неінтерпретовність створює значну перешкоду для впровадження у виробничих середовищах з високими ставками. Це дослідження долає цей розрив шляхом представлення інтерпретовної структури глибокого навчання, яка інтегрує сучасну архітектуру YOLOv11n для виявлення дефектів у реальному часі з Gradientweighted Class Activation Mapping для пояснюваності моделі. Ця інтеграція забезпечує прозоре візуальне обґрунтування прогнозів моделі шляхом виділення дискримінативних ознак. Запропоновану структуру було оцінено на публічному наборі даних HRIPCB, який включає 1386 зображень, що охоплюють шість поширених класів дефектів. Вона досягла середньої середньої точності (mAP@0.5) на рівні 87,4 відсотка, суттєво перевершивши як традиційний класифікатор SVM, так і базову модель YOLOv8n. Основним внеском цієї роботи є нове та систематичне поєднання високошвидкісного виявлення об'єктів з принципами пояснюваного штучного інтелекту, адаптоване для контролю друкованих плат. Завдяки одночасному досягненню високої точності, виявленню в реальному часі та критичній інтерпретовності, ця структура пропонує життєздатне та надійне рішення для промислових систем автоматизованого оптичного контролю. Метою цього дослідження є розробка інтерпретовної структури виявлення дефектів для автоматизованого оптичного контролю друкованих плат, яка забезпечує як високу точність, так і прозоре прийняття рішень. Для досягнення цієї мети було виконано наступні завдання: вибір та налаштування моделі YOLOv11n для виявлення дефектів друкованих плат; навчання та оцінювання на наборі даних HRIPCB; інтеграція Grad-CAM у конвеєр виявлення для візуального пояснення; порівняння з базовими методами, включаючи SVM та YOLOv8n; кількісне вимірювання продуктивності з використанням mAP, точності та повноти разом із якісною документацією за допомогою візуальних теплових карт. Ключові слова: контроль якості; виявлення дефектів; нейронні мережі; штучний інтелект; друковані плати; Grad-CAM; YOLO11n; глибоке навчання. Перелік посилань 1. Evgeniou T., Pontil M. Support vector machines: theory and applications. Machine Learning and Its Applications: Advanced Lectures. 2001. Vol. 2049. P. 249-257. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-44673-7_12. 2. Gamini P., Yasaswini A., Lakshmi N., Kumar C., Manikanta A., Sandeep B., Students B. Defect detection in PCB using image processing. International Journal of Advanced Science and Technology. 2020. Vol. 29, No. 4s. P. 1205– 1210. 3. Ge Y., Li Z., Meng L. YOLO-MSD: a robust industrial surface defect detection model via multi-scale feature fusion. Applied Intelligence. 2025. Vol. 55, No. 12. Article 840. DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-025-06739-0. 4. Huang W., Wei P., Zhang M., Liu H. HRIPCB: a challenging dataset for PCB defects detection and classification. The Journal of Engineering. 2020. Vol. 2020, No. 13. P. 303–309. DOI: https://doi.org/10.1049/joe.2019.1183. 5. Liu J., Kang B., Liu C., Peng X., Bai Y. YOLO-BFRV: an efficient model for detecting printed circuit board defects. Sensors. 2024. Vol. 24, No. 18. Article 6055. DOI: https://doi.org/10.3390/s24186055. 6. Moraes A. M., Pugliese L. F., Santos R. F. d., Vitor G. B., Braga R. A. d. S., Silva F. R. d. Effectiveness of YOLO architectures in tree detection: impact of hyperparameter tuning and SGD, Adam, and AdamW optimizers. Standards. 2025. Vol. 5, No. 1. Article 9. DOI: https://doi.org/10.3390/standards5010009. 7. Muhammad M. B., Yeasin M. Eigen-CAM: class activation map using principal components. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2020. P. 1–7. DOI: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020. 9206626. 8. Park J. H., Kim Y. S., Seo H., Cho Y. J. Analysis of training deep learning models for PCB defect detection. Sensors. 2023. Vol. 23, No. 5. Article 2766. DOI: https://doi.org/10.3390/s23052766. 9. Purwono P., Wulandari A. N. E., Ma’arif A., Salah W. A. Understanding generative adversarial networks (GANs): a review. Control Systems and Optimization Letters. 2025. Vol. 3, No. 1. P. 36–45. DOI: https://doi.org/ 10.59247/csol.v3i1.170. 10. Ren S., He K., Girshick R., Sun J. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks. arXiv. 2016. URL: https://arxiv.org/abs/1506.01497. 11. S D. A., Prathapchandra D., Ramachandra M. Fault detection in printed circuit board (PCB) using image subtraction method. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 2024. Vol. 13, No. 7. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.35940/ijitee.G9906.13070624. 12. Salman H., Kalakech A., Steiti A. Random Forest algorithm overview. Babylonian Journal of Machine Learning. 2024. P. 69–79. DOI: https://doi.org/10.58496/BJML/2024/007. 13. Selvaraju R. R., Cogswell M., Das A., Vedantam R., Parikh D., Batra D. Grad-CAM: visual explanations from deep networks via gradient-based localization. International Journal of Computer Vision. 2020. Vol. 128, No. 2. P. 336– 359. DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-019-01228-7. 14. Tang S., He F., Huang X., Yang J. Online PCB defect detector on a new PCB defect dataset. arXiv. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1902.06197. 15. Wang H., Wang Z., Du M., Yang F., Zhang Z., Ding S., Mardziel P., Hu X. Score-CAM: score-weighted visual explanations for convolutional neural networks. arXiv. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1910.01279. 16. Xiang Z., Tan H., Ye W. The excellent properties of a dense grid-based HOG feature on face recognition compared to Gabor and LBP. IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 29306–29319. DOI: https://doi.org/10.1109/ ACCESS. 2018.2813395.
Авторське право (c) 2026 Сучасний захист інформації
ЗАХИСТ КОРПОРАТИВНИХ БАЗ ДАНИХ НА ОСНОВІ РИЗИК-ОРІЄНТОВАНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ ДОСТУПУ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
У статті розглянуто проблему підвищення рівня захисту корпоративних баз даних в умовах зростання кількості складних багатокрокових атак та внутрішніх загроз. Проаналізовано обмеження традиційних підходів до контролю доступу, що базуються на статичних політиках і не враховують контекст взаємодії суб’єктів у мережі. Запропоновано метод захисту корпоративних баз даних на основі ризик-орієнтованої сегментації доступу з використанням штучного інтелекту, який ґрунтується на представленні процесів доступу у вигляді графової моделі. У межах підходу вводиться поняття шляху доступу до бази даних та формується інтегральна оцінка ризику, що враховує критичність вузлів, ймовірність переходів і структуру взаємодії. На основі отриманих значень ризику реалізовано механізм адаптивного реагування, що передбачає динамічне оновлення політик доступу, ізоляцію аномальних потоків у quarantine-сегментах мережі та блокування небезпечних сценаріїв взаємодії. Особливістю запропонованого підходу є орієнтація не на окремі вузли чи події, а на цілісні шляхи доступу, що дозволяє ефективно виявляти та нейтралізувати складні атаки, включаючи латеральне переміщення та приховані аномалії поведінки. Використання методів штучного інтелекту забезпечує адаптивність системи до змін у поведінці користувачів та динаміці мережевого середовища. Перевірка методу у навчальному середовищі та отримані результати експерименту за критеріями F1-score, FPR, ASR підтверджують ефективність запропонованого методу ризик-орієнтованої сегментації доступу, який забезпечує підвищення точності виявлення аномалій, зменшення частки успішних атак та своєчасне реагування на загрози. Запропонований підхід може бути інтегрований у сучасні системи моніторингу безпеки (SIEM/SOC) та використаний для підвищення ефективності захисту інформаційних ресурсів корпоративних систем. Ключові слова: кібербезпека, корпоративні бази даних, захист інформації, метод сегментації, штучний інтелект, графові моделі доступу. Перелік посилань 1. Savchenko, V. A., & Shapovalenko, O. D. (2020a). The main areas of artificial intelligence technologies in cybersecurity. Modern information security, 44(4), 6-11. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2020.040611. 2. Mr. Jalindhar Banshi Kachule, Prof. Badrinath Bulepatil, Prof. Vishal Gejge & Prof. Atish Ashokrao Shriniwar. (2025). AI for Database Security Anomaly Detection: Leveraging Machine Learning for Real-Time Threat Identification. International Journal of Latest Technology in Engineering Management & Applied Science, 14(8), 1039–1045. https://doi.org/10.51583/ijltemas.2025.1408000133. 3. Пелещак, І., & Футрик, Ю. (2025). Прогнозування часових рядів за допомогою нейромережі з послідовно з'єднаними lstm блоками. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 347(1), 432– 441. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-347-59. 4. Touil, H., El Akkad, N., Satori, K., Soliman, N. F., & El-Shafai, W. (2024). Efficient Braille Transformation for Secure Password Hashing. IEEE Access, 1. https://doi.org/10.1109/access.2024.3349487. 5. Pan X., Obahiaghon A., Makar B., Wilson S., Beard C. (2024). Analysis of database security. Open Access Library J. 11(04), 1–9.. URL: https://doi.org/10.4236/oalib.1111366. 6. Shchavinskyi, Y., & Budzynskyi, O. (2025). Analysis of current problems of security of corporate databases in the conditions of modern infrastructure and ways to solution them. Cybersecurity: Education, Science, Technique, 3(27), 390–405. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.726. 7. Савченко,В. А., Смолєв,Є. С., & Гамза,Д. Є.(2023). Методика виявлення аномалій взаємодії користувачів з інформаційними ресурсами організації. Сучасний захист інформації, 4(56), 6–12. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2023.030101. 8. Reddy, C., Prabhagaran, S., & Vaid, A. (2025). Adaptive Anomaly Detection in Database Transactions: Bridging Security Gaps with Reinforcement Learning. European Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning, 4(2), 8–14. https://doi.org/10.24018/ejai.2025.4.2.53. 9. Raeiszadeh, M., Ebrahimzadeh, A., Glitho, R. H., Eker, J., & Mini, R. A. F. (2024). Real-Time Adaptive Anomaly Detection in Industrial IoT Environments. IEEE Transactions on Network and Service Management, 1. https://doi.org/10.1109/tnsm.2024.3447532. 10. Bajic, B., Rikalovic, A., Suzic, N., & Piuri, V. (2024). Toward a Human-Cyber-Physical System for Real-Time Anomaly Detection. IEEE Systems Journal, 1–12. https://doi.org/10.1109/jsyst.2024.3402978. 11. Pujol-Perich, D., Suarez-Varela, J., Ferriol, M., Xiao, S., Wu, B., Cabellos-Aparicio, A., & Barlet-Ros, P. (2021). IGNNITION: Bridging the Gap between Graph Neural Networks and Networking Systems. IEEE Network, 35(6), 171–177. https://doi.org/10.1109/mnet.001.2100266. 12. Zhong, M., Lin, M., Zhang, C., & Xu, Z. (2024). A survey on graph neural networks for intrusion detection systems: Methods, trends and challenges. Computers & Security, 141, 103821. https://doi.org/10.1016/ j.cose. 2024.103821. 13. Caville, E., Lo, W. W., Layeghy, S., & Portmann, M. (2022). Anomal-E: A self-supervised network intrusion detection system based on graph neural networks. Knowledge-Based Systems, 110030. https://doi.org/10.1016 /j.knosys.2022.110030. 14. Okdem, S., & Okdem, S. (2024). Artificial Intelligence in Cybersecurity: A Review and a Case Study. Applied Sciences, 14(22), 10487. https://doi.org/10.3390/app142210487. 15. Шульга, В., Іванченко, Є., Берестяна, Т., & Шкурченко, О. (2025). Методи та моделі протидії груповим кіберзагрозам на основі штучного інтелекту. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2(30), 593–606. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.30.998. 16. Xu H., Pang G., Wang Y., & Wang Y. (2023). Deep Isolation Forest for Anomaly Detection. IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng, 35(12), 12591–12604. https://doi.org/10.1109/TKDE.2023.3270293. 17. Lindemann, B., Maschler, B., Sahlab, N., & Weyrich, M. (2021). A survey on anomaly detection for technical systems using LSTM networks. Computers in Industry, 131, 103498. https://doi.org/10.1016/j.compind.2021.103498.
ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМІВ ДЕРЕВ РІШЕНЬ У ЗАДАЧАХ ІНТЕРПРЕТОВАНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ГІДРОАКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ
У статті розглянуто застосування алгоритмів дерев рішень для задач інтерпретованої класифікації гідроакустичних сигналів у складних умовах морського середовища. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю поєднання автоматизованого аналізу підводних акустичних даних із можливістю пояснення результатів класифікації, що є критично важливим для моніторингових і безпекових систем. Основну увагу приділено rule-based підходу, який дозволяє формувати класифікаційні рішення на основі логічних правил із чітким фізичним та семантичним трактуванням, без використання складних нейронних моделей типу «чорної скриньки». У роботі проаналізовано особливості гідроакустичних сигналів як об’єкта класифікації, зокрема їх нестаціонарний характер, зашумленість та залежність від параметрів водного середовища. Запропоновано узагальнену схему побудови дерева рішень на основі акустичних ознак сигналів, таких як спектральні характеристики, рівень інтенсивності, статистичні параметри та часові особливості. Показано, що кожен шлях у дереві рішень може бути представлений у вигляді rule-based правила виду «якщо–то», що забезпечує прозорість і контрольованість процесу прийняття рішень. Розглянуто приклад практичного застосування поєднання статистичного аналізу, порогової rule-based класифікації та методів машинного навчання для обробки гідроакустичних даних північно-західної частини Чорного моря. Показано, що використання дерев рішень дозволяє ефективно працювати за умов обмежених навчальних вибірок, зменшувати ризик перенавчання та адаптувати модель до експертних правил. Отримані результати підтверджують доцільність застосування алгоритмів дерев рішень у практичних системах гідроакустичного моніторингу, де ключовими вимогами є інтерпретованість, адаптивність і надійність класифікації. Ключові слова: дерева рішень, гідроакустичні сигнали, класифікація, rule-based підхід, інтерпретовані алгоритми, машинне навчання, програмне забезпечення. Перелік посилань 1. Верлань А. І., Олексій А. О. Огляд та порівняння методів машинного навчання для розпізнавання гідроакустичних сигналів. Інфокомунікаційні та комп’ютерні технології. 2022. Т. 1, № 03. С. 296–306. DOI: https://doi.org/10.36994/2788-5518-2022-01-03-18. URL: https: // visn-icct.uu. edu. ua/ index.php / icct / article/view/83. Дата звернення: 14.05.2026. 2. Xie Y., Ren J., Xu J. Guiding the underwater acoustic target recognition with interpretable contrastive learning. OCEANS 2023 – Limerick. 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/OCEANSLimerick52467.2023.10244447. Дата звернення: 14.05.2026. 3. Wang M., Zhu Z., Qian G. Modulation Signal Recognition of Underwater Acoustic Communication Based on Archimedes Optimization Algorithm and Random Forest. Sensors. 2023. Vol. 23, No. 5. Article 2764. DOI: https://doi. org/10.3390/s23052764. Дата звернення: 14.05.2026. 4. Luo X., Chen L., Zhou H., Cao H. A Survey of Underwater Acoustic Target Recognition Methods Based on Machine Learning. Journal of Marine Science and Engineering. 2023. Vol. 11, No. 2. Article 384. DOI: https:// doi.org/10.3390/jmse11020384. Дата звернення: 14.05.2026. 5. Schwardt M., Pilger C., Gaebler P., Hupe P., Ceranna L. Natural and Anthropogenic Sources of Seismic, Hydroacoustic, and Infrasonic Waves: Waveforms and Spectral Characteristics and Their Applicability for Sensor Calibration. Surveys in Geophysics. 2022. Vol. 43, No. 5. P. 1265–1361. DOI: https://doi.org/10.1007/s10712-022- 09713-4. Дата звернення: 14.05.2026. 6. Song Y.-Y., Lu Y. Decision tree methods: applications for classification and prediction. Shanghai Archives of Psychiatry. 2015. Vol. 27, No. 2. P. 130–135. DOI: https://doi.org/10.11919/j.issn.1002-0829.215044. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4466856/. Дата звернення: 14.05.2026. 7. Lee S., Comuzzi M., Kwon N. Exploring the Suitability of Rule-Based Classification to Provide Interpretability in Outcome-Based Process Predictive Monitoring. Algorithms. 2022. Vol. 15, No. 6. Article 187. DOI: https://doi.org/10.3390/a15060187. URL: https://www.mdpi.com/1999-4893/15/6/187. Дата звернення: 14.05.2026. 8. Geng X., Yang Z., Jiao L., Zhou Z.-J., Ma Z. Association Rule-Based Classification: A Comprehensive Review of Methodologies and Applications. Expert Systems with Applications. 2025. Vol. 280. Article 127454. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.127454. URL: https:// www.sciencedirect.com /science / article/ abs/pii/S09574174- 25010760. Дата звернення: 14.05.2026. 9. Tran K. Human-Learn: Rule-Based Learning as an Alternative to Machine Learning. Medium. 2023. URL: https: // medium.com / data-science / human-learn-rule-based-learning-as-an-alternative-to-machine-learning-baf1899- ecb3a. Дата звернення: 14.05.2026. 10. Montgomery R. M. A Comparative Analysis of Decision Trees, Neural Networks, and Bayesian Networks: Methodological Insights and Practical Applications in Machine Learning. Preprints.org. 2024. DOI: https://doi.org/10.20944/preprints202410.1491.v1. URL: https://www.preprints.org/manuscript/202410.1491. Дата звернення: 14.05.2026. 11. Mihailov M. E. Characterization and Automated Classification of Underwater Acoustic Environments in the Western Black Sea Using Machine Learning Techniques. Journal of Marine Science and Engineering. 2025. Vol. 13, No. 7. Article 1352. DOI: https://doi.org/10.3390/jmse13071352. Дата звернення: 14.05.2026.
АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ АТАКИ ТИПУ «ВГАДАЙ ТА ВИЗНАЧ» НА ГЕНЕРАТОР ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ПОСЛІДОВНОСТЕЙ ГОЛЬДРАЙХА З МОДИФІКОВАНИМ ПРЕДИКАТОМ P5
У даній статті досліджено стійкість генератора псевдовипадкових послідовностей Гольдрайха класу складності NC0 з різними предикатами локальності 5 до атаки типу “вгадай та визнач” (guess-and-determine). Генератор належить до локальних, у яких кожен вихідний біт залежить лише від фіксованої кількості вхідних бітів, що забезпечує високу швидкодію та паралельність обчислень. Розглянуто п’ять варіантів предиката P5 , що відрізняються позицією нелінійного елемента (AND): на початку, всередині та в кінці булевої функції, а також, для порівняння, лінійний предикат. Метою роботи є визначення впливу розташування елемента AND та інших параметрів генератора на ефективність атаки, зокрема на відсоток успішності, час її проведення, кількість необхідних вгадувань та кількість колізій. Проведено експериментальні дослідження для розмірів початкових значень n = 16, 32, 48, 64 та різних коефіцієнтів розтягу s = 1,15; 1,20; 1,25; 1,30; 1,35. Встановлено, що позиція операції AND та параметри n і s суттєво впливають на стійкість генератора. Методом Гаусса можна відновити початкове значення з ймовірністю понад 90%, що підтверджує необхідність використання нелінійних елементів для забезпечення криптографічної стійкості. Предикати з AND на початку або в кінці забезпечують найвищу успішність атаки для малих значень n та s, однак характеризуються більшою тривалістю виконання. Натомість запропоновані предикати з AND всередині виявилися стійкішими при малих s, особливо зі збільшенням розміру n. Виявлено, що збільшення коефіцієнта розтягу s спрощує атаку через зростання кількості колізій, тоді як збільшення розміру насіння n, навпаки, знижує її ефективність внаслідок експоненційного зростання простору станів. Отримані результати уточнюють вплив структури предиката та параметрів генератора Гольдрайха на його стійкість і можуть слугувати теоретичною основою для прогнозування їхньої поведінки при збільшенні n та проєктування безпечніших криптографічних генераторів. Ключові слова: генератор псевдовипадкових послідовностей, генератор Гольдрайха, криптоаналіз, атака типу “guess-and-determine”, низька локальність, нелінійність, колізії. Перелік посилань 1. Röck A. Pseudorandom number generators for cryptographic applications [Electronic resource]: Master’s thesis / A. Röck, Paris-Lodron-Universität Salzburg, 2005. 131 p. Mode of access: https://wwwroc.inria.fr/secret/Andrea.Roeck/pdfs/dipl.pdf. 2. Кіх М. Комплексне криптографічне оцінювання гібридного генератора псевдовипадкових послідовностей на основі аудіоентропії та нелінійних булевих функцій / М. Кіх, О. Нємкова // Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2025. Том 31, № 3. P. 270–282. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.31.1020. 3. Мандрона М. Атаки на генератори псевдовипадкових чисел / М. Мандрона, О. Гарасимчук // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Автоматика, вимірювання та керування. 2012. № 741. P. 251–256. Mode of access: https://ena.lpnu.ua/items/f0830f09-b7b1-4750-b462-6d9c0006e9f1. 4. Цебак О. Методи оцінки якості та криптостійкості послідовностей, згенерованих генераторами псевдовипадкових чисел / О. Цебак, С. Войтусік // Сучасний захист інформації. 2025. Том 64, № 4. P. 164–171. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2025.041218. 5. Горячий О. Дослідження множини початкових значень генераторів псевдовипадкових чисел на основі арифметики з рухомою комою / О. Горячий, В. Максимович, М. Шабатура // Сучасний захист інформації. 2024. Том 58, № 2. P. 91–102. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2024.020011. 6. Kelsey J. Cryptanalytic attacks on pseudorandom number generators / J. Kelsey, B. Schneier, D. Wagner, С. Hall // Fast Software Encryption Workshop (FSE 1998). Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 1372, 1998. P. 168–188. https://doi.org/10.1007/3-540-69710-1_12. 7. Горячий О. Розроблення генераторів псевдовипадкових чисел на основі покращених методів обчислення елементарних функцій для задач кібербезпеки [Електронний ресурс] : Дисертація доктора філософії / О. Горячий Національний університет “Львівська політехніка”, Львів, 2025. 288 p. Режим доступу: https://lpnu.ua/sites/default/files/2025/radaphd/32585/disertaciya-goryachogo-o-ya.pdf. 8. Almaraz Luengo E. Cryptographically secured pseudo-random number generators: analysis and testing with NIST statistical test suite / E. Almaraz Luengo, J. Román Villaizán // Mathematics. 2023. Vol. 11, no. 23. 4812. https://doi.org/10.3390/math11234812. 9. Ruhault S. Security analysis for pseudo-random number generators [Electronic resource] : Doctoral thesis / S. Ruhault, Ecole normale supérieure, 2015. 156 p. Mode of access: https://theses.hal.science/tel-01236602v2. 10. Goldreich O. Candidate one-way functions based on expander graphs / O. Goldreich // IACR Cryptology ePrint Archive. 2000. Report 2000/063. Mode of access: https://www.wisdom.weizmann.ac.il/~oded/COL/ow-cand.pdf. 11. Mossel E. On ε-biased generators in NC⁰ / E. Mossel, A. Shpilka, L. Trevisan // 44th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS 2003). IEEE, 2003. P. 136–145. Mode of access: https://faculty. wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2014/07/On_Biased_Generators_in_NC0_1.pdf. 12. Applebaum B. Cryptography in NC⁰ / B. Applebaum, Y. Ishai, E. Kushilevitz // SIAM Journal on Computing. 2006. Vol. 36, no. 4. P. 845–888. Mode of access: https://www.wisdom.weizmann.ac.il/~bennyap/pubs/nc0.pdf. 13. Applebaum B. Pseudorandom generators with long stretch and low locality from random local one-way functions / B. Applebaum // SIAM Journal on Computing. 2013. Vol. 42, no. 5. P. 2008–2037. Mode of access: https://eccc.weizmann.ac.il/report/2011/007/download/. 14. O'Donnell R. Goldreich's PRG: Evidence for near-optimal polynomial stretch / R. O'Donnell, D. Witmer // IEEE 29th Conference on Computational Complexity (CCC 2014). IEEE, 2014. P. 1–12. Mode of access: https://www.cs.cmu.edu/~dwitmer/papers/csp-prg.pdf. 15. Applebaum B. Algebraic attacks against random local functions and their countermeasures / B. Applebaum, S. Lovett // 48th Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2016). ACM, 2016. P. 1087–1100. Mode of access: https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/2897518.2897554. 16. Couteau G. On the concrete security of Goldreich's pseudorandom generator / G. Couteau, A. Dupin, P. Méaux, M. Rossi, Y. Rotella // International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security (ASIACRYPT 2018). – Springer, 2018. P. 96–124. Mode of access: https://eprint.iacr.org/2018/1162.pdf. 17. Couteau G. On the concrete security of Goldreich's pseudorandom generator [Electronic resource] / G. Couteau, A. Dupin, P. Méaux, M. Rossi, Y. Rotella // ASIACRYPT 2018. 2018. Mode of access: https://asiacrypt. iacr.org/2018/files/SLIDES/TUESDAY/421/slides_PRG.pdf. 18. Yang J. Revisiting the concrete security of Goldreich's pseudorandom generator / J. Yang, Q. Guo, T. Johansson, M. Lentmaier // IEEE Transactions on Information Theory. 2020. Mode of access: https://ieeexplore. ieee.org/document/9615074. 19. Applebaum B. Structured-seed local pseudorandom generators and their applications / B. Applebaum, D. Bui, G. Couteau, N. Melissaris // IACR Cryptology ePrint Archive. 2024. Report 2024/1027. Mode of access: https://eprint. iacr.org/2024/1027.pdf. 20. Fu X. Attacks on Goldreich's pseudorandom generators by grouping and solving / X. Fu, M. Li, S. Lyu, C. Liu // IACR Cryptology ePrint Archive. 2024. Report 2024/1594. Mode of access: https://eprint.iacr.org/2024/1594.pdf.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА АДАПТИВНОГО ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У РОЗПОДІЛЕНИХ СЕРЕДОВИЩАХ НА ОСНОВІ ГІБРИДНИХ МОДЕЛЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
У статті розглянуто проблему виявлення аномалій у розподілених інформаційних середовищах, що функціонують в умовах динамічних навантажень, високої інтенсивності інформаційних потоків, неоднорідності даних та зростання кіберзагроз. Актуальність дослідження зумовлена розвитком хмарних технологій, Internet of Things (IoT) та систем обробки великих даних, що ускладнює моніторинг стану інформаційних систем і потребує застосування інтелектуальних методів аналізу. Встановлено, що традиційні підходи, засновані на статичних правилах і порогових значеннях, не забезпечують достатньої точності та адаптивності, що призводить до помилкових спрацьовувань або пропуску критичних подій. Метою дослідження є розроблення інтелектуальної інформаційної системи адаптивного виявлення аномалій на основі гібридних моделей штучного інтелекту. Для її досягнення використано нейронні мережі, методи машинного навчання та нечітку логіку. Запропоновано архітектуру системи з модулями збору даних, прогнозування, виявлення аномалій та прийняття рішень. Розроблено математичну модель оцінювання аномалій на основі відхилення між фактичними та прогнозованими параметрами, а також інтегральний показник з урахуванням вразливості та критичності. Реалізовано механізм нечіткого логічного виведення для формування керуючих впливів. Проведено імітаційне моделювання для різних сценаріїв, що підтвердило підвищення точності виявлення аномалій, зменшення помилкових спрацьовувань і скорочення часу реагування системи. Ключові слова: інтелектуальна інформаційна система; хмарні технології; розподілені системи; виявлення аномалій; машинне навчання; нейронні мережі; нечітка логіка; адаптивні системи; штучний інтелект. Перелік посилань 1. Pustelnyk, P. Y., & Levus, Y. V. (2025). Real-time anomaly detection in distributed IoT systems: A comprehensive review and comparative analysis. Visnyk of the National University “Lviv Polytechnic”. Series: Information Systems and Networks, 17, 160–169. https://doi.org/10.23939/sisn2025.17.160. 2. Mitropoulou, K., Kokkinos, P., Soumplis, P., & Varvarigos, M. (2023). Anomaly detection in cloud computing using knowledge graph embedding and machine learning mechanisms. Journal of Grid Computing, 22. https://doi.org/10.1007/s10723-023-09727-1. 3. Idamakanti, P. (2025). Cloud network anomaly detection using federated learning and explainable AI. International Journal on Science and Technology, 16. https://doi.org/10.71097/IJSAT.v16.i3.7336. 4. Lee, C., Yang, T., Chen, Z., Su, Y., & Lyu, M. R. (2023). Maat: Performance metric anomaly anticipation for cloud services with conditional diffusion. In 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE) (pp. 116–128). IEEE. https://doi.org/10.1109/ASE56229.2023.00082. 5. Liu, W., Sun, D., Yang, H., Wang, Y., & Huang, W. (2025). Manod: A multi-modal anomaly detection framework for distributed system. Neural Networks, 193, Article 107999. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107999. 6. Siddique, H., Neves, M., Kuzniar, C., & Haque, I. (2021). Towards network-accelerated ML-based distributed computer vision systems. In 2021 IEEE 27th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS) (pp. 122–129). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICPADS53394.2021.00021. 7. Lim, L.-H., Ong, L.-Y., & Leow, M.-C. (2025). Federated learning for anomaly detection: A systematic review on scalability, adaptability, and benchmarking framework. Future Internet, 17(8), 375. https://doi.org/ 10.3390/fi17080375. 8. Wei, X., Wang, J., Sun, C.-A., Towey, D., Zhang, S., Zuo, W., Yu, Y., Ruan, R., & Song, G. (2024). Logbased anomaly detection for distributed systems: State of the art, industry experience, and open issues. Journal of Software: Evolution and Process, 36. https://doi.org/10.1002/smr.2650. 9. Abououf, M., Singh, S., Mizouni, R., & Otrok, H. (2023). Explainable AI for event and anomaly detection and classification in healthcare monitoring systems. IEEE Internet of Things Journal, 1–1. https://doi.org /10.1109/JIOT.2023.3296809. 10. Костюк, Ю., Довженко, Н., Мазур, Н., Складанний, П., & Рзаєва, С. (2025). Методика захисту GRIDсередовища від шкідливого коду під час виконання обчислювальних завдань. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 3(27), 22–40. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.710. 11. Anusha, R. S., Dadavali, S. P., Akash, D., Vinay, M. G., Tapkire, M., & Manjunath, N. (2024). Efficient learning-driven anomaly detection and classification for IoT-based monitoring systems. Journal of Electrical Systems, 20(11), 3749–3758. https://doi.org/10.52783/jes.8237. 12. Костюк, Ю., Хорольська, К., Бебешко, Б., Довженко, Н., Коршун, Н., & Пазинін, А. (2025). Інструментальні засоби забезпечення інформаційної безпеки від прихованих загроз в інфраструктурі хмарних обчислень. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 4(28), 633–655. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.28.857. 13. Balega, M., Farag, W., Wu, X.-W., Ezekiel, S., & Good, Z. (2024). Enhancing IoT security: Optimizing anomaly detection through machine learning. Electronics, 13(11), 2148. https://doi.org/10.3390/electronics13112148. 14. Костюк, Ю. В., & Складанний, П. М. (2026). Криптографічна модель довіри до подій безпеки в SIEM для інтелектуального формування мережевих інцидентів. Сучасний захист інформації, 1(65), 103–118. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2026.011393. 15. Cauteruccio, F., Cinelli, L., Corradini, E., Terracina, G., Ursino, D., Virgili, L., Savaglio, C., Liotta, A., & Fortino, G. (2021). A framework for anomaly detection and classification in multiple IoT scenarios. Future Generation Computer Systems, 114, 322–335. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.08.010. 16. Костюк, Ю., Рзаєва, С., & Рзаєв, Д. (2026). Інтелектуальний аналіз мережевого трафіку для виявлення інцидентів інформаційної безпеки. Наука і техніка сьогодні, 2(56), 1909–1928. https://doi.org/10.52058/2786-6025- 2026-2(56)-1909-1928. 17. DeMedeiros, K., Hendawi, A., & Alvarez, M. (2023). A survey of AI-based anomaly detection in IoT and sensor networks. Sensors, 23(3), 1352. https://doi.org/10.3390/s23031352. 18. Складанний, П., Костюк, Ю., & Рзаєва, С. (2026). Безперервна оцінка доступу в Zero Trust Access Management на основі подієвих сигналів безпеки та динамічного керування сесіями. Математичні машини і системи, 1, 29–46. https://doi.org/10.34121/1028-9763-2026-1-29-46. 19. Dickson, S. M. (2024). Detection of anomalies in Internet of Things (IoT) devices and sensors. Radinka Journal of Science and Systematic Literature Review, 2(3), 475–481. https://doi.org/10.56778/rjslr.v2i3.347. 20. Костюк, Ю., Складанний, П., Рзаєва, С., Самойленко, Ю., & Коршун, Н. (2025). Інтелектуальні системи керування та захисту в кіберфізичних і хмарних середовищах Smart Grid. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 2(30), 125–156. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.30.956. 21. Gad, I. M. (2025). TOCA-IoT: Threshold optimization and causal analysis for IoT network anomaly detection based on explainable random forest. Algorithms, 18, 117. https://doi.org/10.3390/a18020117. 22. Довженко, Н., Іваніченко, Є., & Костюк, Ю. (2025). Методика виявлення та локалізації кіберзагроз у хмарних середовищах з інтегрованими IoT-компонентами на основі графових моделей. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 1(29), 762–776. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.29.938. 23. Idhalama, O., & Oredo, J. (2024). Exploring the next generation Internet of Things (IoT) requirements and applications: A comprehensive overview. Information Development. https://doi.org/10.1177/02666669241267852. 24. Kostiuk, Y., Skladannyi, P., Sokolov, V., & Rzaieva, S. (2025). Intelligent system for simulation modeling and research of information objects. In Proceedings of the 1st Workshop Software Engineering and Semantic Technologies (SEST 2025), co-located with the 15th International Scientific and Practical Programming Conference (UkrPROG 2025) (Vol. 4053, pp. 237–251). CEUR-WS. 25.Jaiswal, A., & Koupaei, A. N. (2024). Deep comparison analysis: Statistical methods and deep learning for network anomaly detection. International Journal of Computer Science and Information Security, 22. https://doi.org/10.5281/zenodo.14051106. 26. Складанний, П., Костюк, Ю., Рзаєва, С., Самойленко, Ю., & Савченко, Т. (2025). Розробка модульних нейронних мереж для виявлення різних класів мережевих атак. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 3(27), 534– 548. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.772. 27. Zamanzadeh Draban, Z., Webb, G., Pan, S., Aggarwal, C., & Salehi, M. (2022). Deep learning for time series anomaly detection: A survey. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.05244 28. Liso, A., et al. (2024). A review of deep learning-based anomaly detection strategies in Industry 4.0 focused on application fields, sensing equipment, and algorithms. IEEE Access, 12, 93911–93923. https://doi.org/ 10.1109/ACCESS.2024.3424488.
МЕТОД ФОРМАЛІЗАЦІЇ БАГАТОВИМІРНОГО ЕТАЛОННОГО СУБДОВКІЛЛЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ФІШИНГОВИХ URL-АДРЕС
У сучасному кіберпросторі фішингові атаки залишаються однією з найбільш небезпечних загроз інформаційній безпеці, що обумовлено їх масштабованістю, низькою вартістю реалізації та високою ефективністю впливу на користувачів. Використання фішингових URL-адрес як інструменту соціотехнічного впливу зумовлює необхідність розробки формалізованих підходів до їх виявлення. Метою роботи є розробка методу формалізації багатовимірного еталонного субдовкілля для виявлення фішингових URL-адрес на основі формалізації їх характеристик у межах багатовимірного простору ознак. Для формування ознак використано набір парамет-рів, зокрема Domain Age, Frequency of DNS Changes, Number of Subdomains, URL Length та HTTPS/SSL. Запропонований метод базується на інтервальному представленні параметрів, використанні лінгвістичних змінних та функцій належності, що дозволяє враховувати невизначеність і динамічність характеристик фішингових ресурсів. Формалізація еталонного субдовкілля здійснюється через інтеграцію зазначених параметрів. Результати дослідження демонструють, що запропонований підхід забезпечує перехід від емпіричного аналізу ознак до формалізованого моделювання багатовимірного еталонного простору, придатного для виявлення фішингових URL-адрес. Це створює основу для підвищення точності детекції кіберзагроз. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення систем виявлення вторгнень та засобів захисту інформації, орієнтованих на протидію соціотехнічним атакам у сучасному кіберпросторі. Ключові слова: фішинг, детекція фішингу, URL-адреси, кібератаки, кіберзагрози, інформаційна безпека, системи виявлення вторгнень, системи виявлення кібератак. Перелік посилань 1. Safi, A., & Singh, S. (2023). A systematic literature review on phishing website detection techniques. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences, 35, 590–611. 2. Zuraiq, A. A., & Alkasassbeh, M. (2019). Review: Phishing detection approaches. In 2nd International Conference on New Trends in Computing Sciences (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/ICTCS.2019.8923069. 3. Yang, L., Zhang, J., Wang, X., Li, Z., Li, Z., & He, Y. (2021). An improved ELM-based and data preprocessing integrated approach for phishing detection considering comprehensive features. Expert Systems with Applications, 165, 113863. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113863. 4. Jain, S., & Gupta, A. (2018). Phishing detection: Analysis of visual similarity approaches. Expert Systems with Applications. 5. Sindhu, S., Patil, S. P., Sreevalsan, A., Rahman, F., & Saritha, A. N. (2020). Phishing detection using random forest, SVM and neural network with backpropagation. In ICSTCEE (pp. 391–394). https://doi.org/10.1109/ICSTCEE49637.2020.9277256. 6. Zhu, E., Ju, Y., Chen, Z., Liu, F., & Fang, X. (2020). DTOF-ANN: An artificial neural network phishing detection model based on decision tree and optimal features. Applied Soft Computing, 95, 106505. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106505. 7. Alkawaz, M. H., Steven, S. J., Hajamydeen, A. I., & Ramli, R. (2021). A comprehensive survey on identification and analysis of phishing website based on machine learning methods. In IEEE ISCAIE (pp. 82–87). https://doi.org/10.1109/ISCAIE51753.2021.9431794. 8. Basit, A., Zafar, M., Liu, X., Javed, A. R., Jalil, Z., & Kifayat, K. (2020). A comprehensive survey of AI-enabled phishing attacks detection techniques. Telecommunication Systems, 76(1), 139–154. https://doi.org/10.1007/s11235-020- 00733-2. 9. Korchenko, O., Korchenko, A., Zybin, S., & Davydenko, K. (2025). An approach for classifying socio-technical attacks. Radioelectronic and Computer Systems, 2025(2), 230–252. https://doi.org/10.32620/reks.2025.2.15. 10. Karim, A., Shahroz, M., Mustofa, K., Belhaouari, S. B., & Joga, S. R. K. (2023). Phishing detection system through hybrid machine learning based on URL. IEEE Access, 11, 36805–36822. 11. Shahrivari, V., Darabi, M. M., & Izadi, M. (2020). Phishing detection using machine learning techniques. arXiv:2009.11116. http://arxiv.org/abs/2009.11116. 12. Li, Y., Yang, Z., Chen, X., Yuan, H., & Liu, W. (2019). A stacking model using URL and HTML features for phishing webpage detection. Future Generation Computer Systems, 94, 27–39. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.11.004. 13. Sahingoz, O. K., Buber, E., Demir, O., & Diri, B. (2019). Machine learning based phishing detection from URLs. Expert Systems with Applications, 117, 345–357. 14. Marchal, S., Saari, K., Singh, N., & Asokan, N. (2016). Know your phish: Novel techniques for detecting phishing sites and their targets. In IEEE CNS Conference. 15. Adebowale, M. A., Lwin, K. T., & Hossain, M. A. (2023). Intelligent phishing detection scheme using deep learning algorithms. Journal of Enterprise Information Management, 36, 747–766. 16. Kocyigit, E., Korkmaz, M., Sahingoz, O. K., & Diri, B. (2024). Enhanced feature selection using genetic algorithm for machine-learning-based phishing URL detection. Applied Sciences, 14(14), 6081. https://doi.org/10.3390/app14146081. 17. Suleman, M. T., & Awan, S. M. (2019). Optimization of URL-based phishing websites detection through genetic algorithms. Automation Control Computer Sciences, 53, 333–341. 18. Optimized URL feature selection based on genetic-algorithm-embedded deep learning for phishing website detection. (2022). Electronics, 11(7), 1090. https://doi.org/10.3390/electronics11071090. 19. Naïve Bayes classifier with genetic algorithm for phishing website detection. (2024). Conference proceedings, 96–108. 20. Opara, C., Chen, Y., & Wei, B. (2024). Look before you leap: Detecting phishing web pages by exploiting raw URL and HTML characteristics. Expert Systems with Applications, 236, 121183. 21. Modha, N., & Virani, S. (2016). Fuzzy logic for phishing website detection. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 7(5), 2221–2223. 22. Almseidin, M., Alkasassbeh, M., Alzubi, M., & Al-Sawwa, J. (2022). Cyber-phishing website detection using fuzzy rule interpolation. Cryptography, 6(2), 24. https://doi.org/10.3390/cryptography6020024. 23. Montazer, G. A., & ArabYarmohammadi, S. (2015). Detection of phishing attacks in Iranian e-banking using a fuzzy–rough hybrid system. Applied Soft Computing, 35, 482–492. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.06.052. 24. Zabihimayvan, M., & Doran, D. (2019). Fuzzy rough set feature selection to enhance phishing attack detection. In IEEE FUZZ-IEEE (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2019.8858882. 25. Hidayat, R., Yanto, I. T. R., Ramli, A. A., & Fudzee, M. F. M. (2021). Similarity measure fuzzy soft set for phishing detection. International Journal of Advanced Intelligent Informatics, 7(1), 101–111. https://doi.org/10.26555/ijain.v7i1.605. 26. Bu, S. J., & Cho, S. B. (2025). A transformer network calibrated with fuzzy logic for phishing URL detection. Fuzzy Sets and Systems, 499, 109474. https://doi.org/10.1016/j.fss.2025.109474. 27. Корченко А. Метод формування еталонного субдовкілля для виявлення фішингових URL-адрес / А. Корченко, Є. Іванченко, Ф. Сатибалдієва, Н. Жумангалієва, К. Давиденко // Захист інформації. 2023. №2. Т.25. С. 82-95. 28. Анна Корченко, Методи ідентифікації аномальних станів для систем виявлення вторгнень. Монографія, Київ, ЦП «Компринт», 2019 361 с.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНЕ ОЦІНЮВАННЯ ТА ПРЕДИКТИВНА МІНІМЗАЦІЯ ЗАТРИМОК У SERVERLESS-ПЛАТФОРМАХ НА ОСНОВІ ГІБРИДНОЇ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ АРХІТЕКТУРИ CNN-LSTM
У статті досліджується проблема холодного старту у Serverless-платформах як одна з основних причин погіршення показників якості обслуговування в умовах нерівномірного та динамічного навантаження. Особливу складність ця проблема становить для середовищ Function-as-a-Service, де стохастичний характер викликів функцій і наявність періодів неактивності призводять до значних затримок ініціалізації обчислювального контексту. Традиційні евристичні політики управління ресурсами, зокрема фіксовані тайм-аути або реактивне масштабування, часто виявляються неефективними за умов різких сплесків навантаження. Запропоновано підхід до предиктивного управління ресурсами Serverless-платформ на основі гібридної нейромережевої архітектури CNN–LSTM, призначеної для прогнозування інтенсивності викликів функцій. Згорткові нейронні мережі використовуються для виділення локальних патернів та короткочасних піків у часових рядах навантаження, тоді як рекурентні LSTM-блоки забезпечують моделювання довгострокових часових залежностей. Отримані прогнози застосовуються для реалізації механізму предиктивного pre-warming, що дозволяє завчасно активувати обчислювальні ресурси та мінімізувати затримки холодного старту. Експериментальне дослідження проведено на реальних трасах виконання Azure Functions із використанням сценаріїв нерівномірного навантаження та періодів неактивності. Результати експериментів показали, що запропонована модель CNN–LSTM забезпечує зниження середньоквадратичної помилки прогнозування на 29,3 % у порівнянні зі стандартною LSTM та дозволяє скоротити кількість холодних стартів у середньому на 32,4 %. Отримані результати підтверджують доцільність використання гібридних нейромережевих підходів для підвищення ефективності та якості обслуговування у сучасних Serverless-системах. Ключові слова: безсерверні обчислення, Cold Start, CNN-LSTM, прогнозування навантаження, Functionas-a-Service, pre-warming, глибоке навчання. Перелік посилань 1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). John Wiley & Sons. URL: https://books.google.com.ua/books?id=De9xBgAAQBAJ. 2. Jonas, E., et al. (2019). Cloud Programming Simplified: A Berkeley View on Serverless Computing. arXiv preprint arXiv:1902.03383. URL: https://arxiv.org/abs/1902.03383. 3. Baldini, I., et al. (2017). Serverless Computing: Current Trends and Open Problems. Research Advances in Cloud Computing, 1–20. URL: https://arxiv.org/abs/1706.03178. 4. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735. 5. Lin, C., & Khazaei, H. (2021). Modeling and Optimization of Performance and Cost of Serverless Applications. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 32(3), 655–669. DOI: 10.1109/TPDS.2020.3028841. 6. Osypanka, P., & Nawrocki, P. (2022). Resource Usage Cost Optimization in Cloud Computing Using Machine Learning. IEEE Transactions on Cloud Computing, 10(3), 2079–2089. DOI: 10.1109/TCC.2020.2987821. 7. O'Shea, K., & Nash, R. (2015). An Introduction to Convolutional Neural Networks. arXiv preprint arXiv:1511.08458. URL: https://arxiv.org/abs/1511.08458. 8. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. URL: http://www.deeplearningbook.org. 9. Wang, L., Li, M., Zhang, Y., Ristenpart, T., & Swift, M. (2018). Peeking Behind the Curtains of Serverless Platforms. 2018 USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC 18), 133–146. URL: https://www.usenix. org/conference/atc18/presentation/wang-liang. 10. Karim, F., Majumdar, S., Darabi, H., & Chen, S. (2018). LSTM Fully Convolutional Networks for Time Series Classification. IEEE Access, 6, 1662–1669. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2779939. 11. Shahrad, M., et al. (2020). Serverless in the Wild: Characterizing and Optimizing the Serverless Workload at a Large Cloud Provider. 2020 USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC 20), 205–218. URL: https://www.usenix.org/conference/atc20/presentation/shahrad.
СИСТЕМНІ АСПЕКТИ ПІДГОТОВКИ ОРГАНІЗАЦІЙ ДО ПРОВЕДЕННЯ АУДИТУ НА ВІДПОВІДНІСТЬ ВИМОГАМ PCI DSS
У статті розглянуто організаційні та практичні аспекти забезпечення готовності організацій до аудиту PCI DSS. Обґрунтовано доцільність сприйняття процесу підтвердження відповідності вимогам стандарту не як формальної щорічної процедури, а як безперервного процесу управління інформаційною безпекою. Проаналізовано типові проблеми, що виникають під час аудиту, зокрема помилки у визначенні сфери застосування, недостатній рівень документування процедур та нерегулярність виконання контрольних заходів. У роботі систематизовано основні етапи аудиту, що проводиться кваліфікованим оцінювачем безпеки (QSA), та визначено ключові напрями підготовки організації до зовнішнього оцінювання або самооцінювання. Окрему увагу приділено питанням оптимізації сфери середовища даних власників карток (CDE), проведенню аналізу прогалин, впровадженню коригувальних заходів і забезпеченню регулярних операційних процедур у період огляду. Розкрито значення документування процесів, розподілу відповідальності та інтеграції вимог стандарту у повсякденну діяльність організації. Визначено роль внутрішніх перевірок і пробного аудиту як інструментів попереднього виявлення невідповідностей та мінімізації ризиків негативного результату оцінювання. Показано, що комплексний підхід до підготовки та підтримання відповідності вимогам PCI DSS сприяє зниженню ризику інцидентів безпеки, мінімізації фінансових і репутаційних втрат, а також зміцненню довіри клієнтів і партнерів. Отримані результати можуть бути використані організаціями, які обробляють дані платіжних карток, для підвищення ефективності процесу підготовки до аудиту та забезпечення сталої відповідності стандарту. Ключові слова: управління інформаційною безпекою, PCI DSS, захист платіжних даних, зовнішній аудит, самооцінювання, середовище даних власників карток. Перелік посилань 1. PCI DSS v4.0.1. URL: https://www.pcisecuritystandards.org/document_library/. 2. PCI compliance audit checklist: An expert guide to passing your audit in 2025. URL: https://www.scrut.io/hub /pci-dss/pci-compliance-audit-checklist. 3. PCI Audit: Requirements and 5 Steps to Prepare for Your Audit. URL: https://www.exabeam.com/ explainers/pci-compliance/pci-audit-requirements-and-5-steps-to-prepare-for-your-audit/. 4. Compliance benchmark. Report 2025. URL: https://go.a-lign.com/Benchmark-Report-2025?_ga=2.121865032. 29657354.1742913437-1057260875.1742913437. 5. 2024 Payment Security Report. URL: https://www.verizon.com/business/reports/payment-security-report/. 6. Chippagiri, S, Rames, A. (2025). PCI DSS: a critical analysis of implementation, effectiveness, and legislative impact in payment card security. International journal of scientific research in computer science, engineering and information technology, 11 (1), 1258-1266. https://doi.org/10.32628/CSEIT251112115. 7. Rahaman, S., Wang, G., & Yao, D. (2019). Security certification in payment card industry: Testbeds, measurements, and recommendations. Proceedings of the 2019 ACM SIGSAC conference on computer and communications security. November 11–15, 2019, London, United Kingdom. 481-498. https://doi.org/10.1145/ 3319535.3363195. 8. ISO/IEC 27001:2022 Information security, cybersecurity and privacy protection, Information security management systems, Requirements. URL: https://www.iso.org/standard/54534.html. 9. ISO/IEC 27002:2022 Information security, cybersecurity and privacy protection, Information security controls. URL: https://www.iso.org/standard/75652.html. 10. Кухарська, Н. П, Семенюк С. А., & Полотай, О. І. (2025). Ключові аспекти оновленого стандарту ISO/IEC 27002:2022. Сучасний захист інформації, 2, 76-87. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2025.023969. 11. Курій, Є., & Опірський, І. (2024). Безпека платіжних операцій: огляд і характеристика ключових змін у новій редакції стандарту PCI DSS. Електронне фахове наукове видання “Кібербезпека: освіта, наука, техніка”, 3(23), 145–155. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.23.145155. 12. Joshi, P. K. (2024). Achieving PCI-DSS compliance in payment gateways: a comprehensive approach. Journal of technology and systems, 6(7), 13–31. https://doi.org/10.47941/jts.2299.
МЕТОД ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКУ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ З УРАХУВАННЯМ ГІБРИДНОГО ВПЛИВУ
У статті розглянуто задачу оцінювання ризику інформаційної безпеки в умовах гібридного впливу, що поєднує технічні, організаційні та інформаційно-психологічні чинники. Обґрунтовано, що використання традиційної оцінки ризику без урахування специфіки гібридного контексту може призводити до недостатньо точного визначення пріоритетності загроз, оскільки різні категорії активів мають неоднакову чутливість до окремих каналів впливу. Запропоновано метод оцінювання ризику інформаційної безпеки, у якому базовий індекс ризику коригується з урахуванням індексу гібридного впливу. Індекс гібридного впливу формується на основі технічної, організаційної та психологічної складових із використанням модифікованого зваженого геометричного агрегування. Для визначення вагових коефіцієнтів складових гібридного впливу запропоновано застосовувати метод аналізу ієрархій з урахуванням категорії активу. Додатково введено коефіцієнт сценарного посилення ризику, що дозволяє оцінювати зміну ризику за консервативним, базовим та критичним сценаріями гібридного тиску. Наведено приклад застосування запропонованого методу для типових категорій активів і сценаріїв загроз. Отримані результати підтверджують, що запропонований підхід дозволяє уникнути спрощеного усереднення різнорідних чинників гібридного впливу, врахувати специфіку активів та виконати сценарне ранжування ризиків інформаційної безпеки. Доведено практичне значення запропонованого методу щодо попереднього кількісного оцінювання ризиків, порівняння сценаріїв гібридного впливу, визначення пріоритетності захисних заходів та обґрунтування управлінських рішень щодо підвищення стійкості організації. Ключові слова: кібербезпека, інформаційна безпека; кіберризик, гібридний вплив; гібридні загрози; ризик-орієнтований підхід; метод аналізу ієрархій. Перелік посилань 1. Auzina I., Volkova T., Norena-Chavez D., Kadłubek M., Thalassinos E. Cyber Incident Response Managerial Approaches for Enhancing Small–Medium-Size Enterprise’s Cyber Maturity. In: Digital Transformation, Strategic Resilience, Cyber Security and Risk Management. Vol. 111A. Bingley: Emerald Publishing Limited, 2023. P. 175–190. DOI: http://dx.doi.org/10.1108/s1569-37592023000111a012. 2. Берко А. Ю., Висоцька В. А., Рішняк І. В. Методи та засоби оцінювання ризиків безпеки інформації в системах електронної комерції. Інформаційні системи та мережі. 2008. № 610(1). С. 20–33. URL: https://lnk.ua/Y7HCO2OWQ. 3. Барченко Н. Л., Любчак В. О., Лаврик Т. В. Модель індикаторів оцінки національного рівня цифровізації та кібербезпеки держав світу. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2022. № 2(18). С. 73–85. DOI: https://doi.org/10.28925/2663-4023.2022.18.7385 4. Дзюба Л. Ф., Чмир О. Ю. Оцінювання ризиків інформаційної безпеки з використанням методів математичної статистики. Вісник Львівського державного університету безпеки життєдіяльності. 2022. № 26. С. 47–54. URL: https://lnk.ua/6jeUP9iLX 5. Khakzad N., Khan F., Amyotte P. Safety analysis in process facilities: Comparison of fault tree and Bayesian network approaches. Reliability Engineering & System Safety. 2013. Vol. 111. P. 81–92. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2011.03.012 6. Гловацький В. В. Методи оцінювання стану безпеки та загроз інформаційних ресурсів. Зв’язок. 2016. № 5. С. 13–16. URL: https://con.dut.edu.ua/index.php/communication/article/view/1324/1257 7. OECD. Economic Security in a Changing World: Building Stronger Defences for a Digital Future – The Role of Cybersecurity. Paris: OECD Publishing, 2025. URL: https://www.oecd.org/en/publications/2025/09/economicsecurity-in-a-changing-world_78f3b129/full-report/building-stronger-defences-for-a-digital-future-the-role-ofcybersecurity_484bcb90.html 8. PwC. Building Cybersecurity through Top Management Collaboration. Findings from the 2025 Global Digital Trust Insights Survey. 2025. URL: https://www.pwc.com/ua/uk/survey/2025/cee-findings-from-the-2025-global-digitaltrust-insights-survey.html 9. Savelieva T., Panasko O., Prigodyuk O. Analysis of Methods and Means to Implement a Risk-Oriented Approach in the Context of Providing Enterprise Information Security. Bulletin of Cherkasy State Technological University. 2018. Vol. 23, No. 1. P. 81–89. DOI: http://dx.doi.org/10.24025/2306-4412.1.2018.153279 10. Memon M., Hameed S. Information Security Risk Plans within Enterprise Architecture Framework. International Journal of Advanced Computer Science and Technology. 2019. Vol. 8, № 10. P. 82-88. https://doi.org/10.30534/ijacst/2019/018102019.
ПРИНЦИПИ ЗБИРАННЯ ФІЗІОЛОГІЧНИХ БІОМЕТРИЧНИХ ДАНИХ З НОСИМИХ ПРИСТРОЇВ ДЛЯ СИСТЕМ АВТЕНТИФІКАЦІЇ
Досліджено принципи та протоколи збирання фізіологічних біометричних даних із носимих пристроїв, зокрема Apple Watch, для побудови систем безперервної автентифікації користувачів в інформаційних системах. Проведено порівняльний аналіз існуючих підходів до збору біометричних сигналів – частоти серцевих скорочень (ЧСС), варіабельності серцевого ритму (ВСР), насиченості крові киснем (SpO₂) та температури шкіри – із фокусом на платформу Apple Watch та фреймворк HealthKit. Систематизовано обмеження та відкриті проблеми, специфічні для збору даних із комерційних розумних годинників, включаючи нерегулярну частоту дискретизації, артефакти руху, відсутність прямого доступу до сирих PPG-сигналів та обмеження фонового збору даних. Запропоновано удосконалений протокол збору мультимодальних біометричних даних, що базується на синхронізованому паралельному записі чотирьох фізіологічних сигналів із механізмом контекстного маркування фізіологічного стану користувача. Розроблено схематичну діаграму процесу збору даних, яка включає етапи контролю якості сигналу, фільтрації артефактів руху на основі акселерометра та формування біометричної матриці користувача з періодичним оновленням. Наукова новизна полягає у комплексному підході до збору чотирьох фізіологічних параметрів одночасно з урахуванням контексту активності, що забезпечує формування стабільнішого біометричного профілю порівняно з одноканальними підходами. Ключові слова: фізіологічні біометричні сигнали, мобільні пристрої, автентифікація, блокчейн, безперервна автентифікація, інформаційна безпека, захист інформації, ідентифікація користувача. Перелік посилань 1. Chhibbar, L. D., Patni, S., Todi, S., Bhatia, A., & Tiwari, K. (2024). Enhancing security through continuous biometric authentication using wearable sensors. Internet of Things, 28, 101374. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024. 101374. 2. Del-Valle-Soto, C., Briseño, R. A., Valdivia, L. J., & Nolazco-Flores, J. A. (2024). Unveiling wearables: exploring the global landscape of biometric applications and vital signs and behavioral impact. BioData Mining, 17, 15. https://doi.org/10.1186/s13040-024-00368-y. 3. Лісовський, Б. В., & Журавель, І. М. (2025). Автентифікація користувача в інформаційних системах на основі біометричних сигналів мобільних пристроїв. Сучасний захист інформації, № 4. https://doi.org/10.31673/ 2409-7292.2025.041211. 4. Manta, C., Jain, S. S., Coravos, A., Mendelsohn, D., & Izmailova, E. S. (2020). An Evaluation of Biometric Monitoring Technologies for Vital Signs in the Era of COVID-19. Clinical and Translational Science, 13(6), 1034–1044. https://doi.org/10.1111/cts.12874. 5. O’Grady, B., Lambe, R., Baldwin, M., Acheson, T., & Doherty, C. (2024). The Validity of Apple Watch Series 9 and Ultra 2 for Serial Measurements of Heart Rate Variability and Resting Heart Rate. Sensors, 24(19), 6220. https://doi.org/10.3390/s24196220. 6. Bonneval, L., Wing, D., Sharp, S., Parra, M. T., Moran, R., LaCroix, A., & Godino, J. (2025). Validity of Heart Rate Variability Measured with Apple Watch Series 6 Compared to Laboratory Measures. Sensors, 25(8), 2380. https://doi.org/10.3390/s25082380. 7. Hunkin, H., King, D. L., & Zajac, I. T. (2022). The Apple Watch for Monitoring Mental Health–Related Physiological Symptoms: Literature Review. JMIR Mental Health, 9(9), e37354. https://doi.org/10.2196/37354. 8. Sun, W., Guo, Z., Yang, Z., Wu, Y., Lan, W., Liao, Y., Wu, X., & Liu, Y. (2022). A Review of Recent Advances in Vital Signals Monitoring of Sports and Health via Flexible Wearable Sensors. Sensors, 22(20), 7784. https://doi.org/10.3390/s22207784. 9. Журавель, Ю. І., & Лісовський, Б. В. (2025). Аналіз моделей та алгоритмів автентифікації на основі біометричних даних. Сучасний захист інформації, № 2(62), 51–58. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2025.022701. 10. Alzueta, E., Gombert-Labedens, M., Javitz, H., et al. (2024). Menstrual Cycle Variations in Wearable-detected Finger Temperature and Heart Rate. Journal of Biological Rhythms, 39(5), 395–412. https://doi.org/10.1177 / 07487304241265018. 11. Windisch, P., Schröder, C., Förster, R., Cihoric, N., & Zwahlen, D. R. (2023). Accuracy of the Apple Watch Oxygen Saturation Measurement in Adults: A Systematic Review. Cureus, 15(2), e35355. https://doi.org/10.7759/ cureus.35355. 12. Shao, W., Liang, Z., Zhang, R., et al. (2025). Know Me by My Pulse: Toward Practical Continuous Authentication on Wearable Devices via Wrist-Worn PPG. arXiv preprint arXiv:2508.13690. https://doi.org/10.48550/ arXiv.2508.13690. 13. Muratyan, A., Cheung, W., Dibbo, S. V., & Vhaduri, S. (2021). Opportunistic Multi-Modal User Authentication for Health-Tracking IoT Wearables. arXiv preprint arXiv:2109.13705. https://doi.org/10.48550/ arXiv.2109.13705. 14. Truslow, J., Spillane, A., Lin, H., et al. (2024). Understanding activity and physiology at scale: The Apple Heart & Movement Study. npj Digital Medicine, 7, 242. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01187-5. 15. Apple Inc. (2024). Monitor Your Heart Rate with Apple Watch [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://support.apple.com/en-us/120277. 16. Sancho, J., Alesanco, Á., & García, J. (2018). Biometric Authentication Using the PPG: A Long-Term Feasibility Study. Sensors, 18(5), 1525. https://doi.org/10.3390/s18051525. 17. Davoodi, M., Soker, A., Behar, J., & Yaniv, Y. (2023). Using Beat-to-Beat Heart Signals for Age-Independent Biometric Verification. Scientific Reports, 13(1). https://doi.org/10.1038/s41598-023-42841-4. 18. Alahmari, N., Alswailem, A., Aloraini, N., et al. (2026). Seamless Vital Signs-Based Continuous Authentication Using Machine Learning. Future Internet, 18(1), 14. https://doi.org/10.3390/fi18010014. 19. Browne, S. H., Bernstein, M., & Bickler, P. E. (2025). Evaluation of Pulse Oximetry Accuracy in a Commercial Smartphone and Smartwatch Device During Human Hypoxia Laboratory Testing. Sensors, 25(5), 1286. https://doi.org/10.3390/s25051286. 20. Khushhal, A. A., Mohamed, A. A., & Elsayed, M. E. (2025). Accuracy of Apple Watch to Measure Cardiovascular Indices in Patients with Cardiac Diseases. Global Heart, 20(1). https://doi.org/10.5334/gh.1456.
ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЯ ПІДТРИМКИ ВСТУПНОЇ КАМПАНІЇ ВИЩИХ НАВЧАЛЬНИХ ЗАКЛАДІВ, ЩО ВИКОРИСТОВУЮТЬ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ
У статті розглядається специфіка створення та моделювання інформаційних технологій для підтримки вступної кампанії вищого навчального закладу в умовах зростання інформаційних потоків, зростаючої складності взаємодії між приймальною комісією та структурними підрозділами, а також постійних змін нормативних вимог до організації вступної кампанії. Актуальність теми випливає з необхідності ефективного управління даними, оптимізації обміну інформацією та покращення роботи приймальної комісії. Метою статті є аналіз, моделювання та впровадження інформаційних технологій для підтримки вступної кампанії вищого навчального закладу у вигляді інформаційної системи приймальної комісії. Система призначена для оптимізації обміну інформацією, автоматизації основних процесів вступу та підтримки адаптивності до змін вимог до вступу. У статті аналізуються сучасні підходи до інформатизації освітньої галузі, окреслюються вимоги до побудови інформаційної системи приймальної комісії, а також визначається роль моделювання інформаційних потоків між основними сутностями процесу вступу. Під час проектування бази даних було розроблено логічні та фізичні моделі, що охоплюють приблизно сто таблиць, згрупованих за функціональним призначенням. Було визначено центральні таблиці системи, які забезпечують зберігання персональних даних абітурієнтів, контактної інформації, документів, адрес, пільг, результатів вступних іспитів та інших параметрів вступу. Обґрунтовано доцільність використання тригерів, збережених процедур та функцій для автоматизації контролю за створенням, зміною та видаленням записів, забезпечення цілісності даних та підтримки операційної логіки системи. Також розглянуто можливості інтеграції технологій Big Data для аналітичної обробки великих наборів даних. Окреслено особливості реалізації інтерфейсу користувача в середовищі Embarcadero RAD Studio Delphi. Зроблено висновок, що запропонована інформаційна технологія сприяє підвищенню якості управління вступною кампанією, розширює аналітичні можливості вищого навчального закладу та забезпечує ефективнішу організацію роботи приймальної комісії. Практична цінність розробки полягає в масштабованості системи, реалізації нечіткого пошуку заявок, синхронізації даних з Єдиною державною електронною базою даних з питань освіти (ЄДЕО) та покращенні ергономіки користувача завдяки функціонально згрупованому інтерфейсу. Запропоноване рішення створює передумови для зменшення ручних операцій та операційних ризиків завдяки контролю на рівні бази даних, автоматизації управління статусом додатків, автоматичному призначенню кодів особистих файлів, інструментам нечіткого пошуку та синхронізації з USEDE. Ключові слова: інформаційні технології, вступна кампанія, вищий навчальний заклад, приймальна комісія, моделювання, база даних, великі дані. Перелік посилань 1. Jacociunas, T., Verschoore, J. R., & Monticelli, J. M. (2025). Digital transformation of Higher Education Institutions. Revista Internacional de Educação Superior. 9,100692. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2025.100692. 2. Makoiedova, V. O. (2023). Informatization of introductory campaign processes in higher education institutions. Technical sciences and technologies. 1 (31), 90-97. https://doi.org/10.25140/2411-5363-2023-1(31)-90-97. 3. Makoiedova, V. O. Information technology: approaches to definition, principles of construction. Electronic Professional Scientific Journal «Cybersecurity: Education, Science, Technique». 2 (18), 138-149. https://doi.org/ 10.28925/2663-4023.2022.18.138149. 4. Zub Kh. V., Zhezhnych P. I. (2022) Analysis of the Efficiency of the Ukrainian Higher Education Institutions Admission Campaign and the Ways to Improve it Through the Information Technology Implementation. Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute. 3 (156). 52–59. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-162-3-52-59. 5. Morozov A. V., Vakaliuk T. A. (2021). An electronic environment of higher education institution (on the example of Zhytomyr Polytechnic State University). Journal of Physics : Conference Series. 1 (1840),012061. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1840/1/012061. 6. Karashetsky V. P., Yarkun V. І. (2021). An automated system for monitoring the admission campaign of a higher education institution. Information technology and computer engineering. 2 (51), 12-16. https://doi.org/10.31649 /1999-9941-2021-51-2-12-16. 7. Рзаєва С. Л., Гамалій В.Ф. (2023). State and prospects of the use of information technologies in institutions of higher education. Science and Technology Today. 10 (24), 455-468 https://doi.org/10.52058/2786-6025-2023-10(24)- 455-468. 8. Kozel V.M. (2019). The location and role of the information interaction system in the higher education management system. Scientific Notes of Taurida National V. I. Vernadsky University. Series: Technical Sciences. 6 (30), 71-76. https://doi.org/10.32838/2663-5941/2019.6-1/13. 9. Makoiedova, V. O. (2023). Engineering of the information system of the admission committee based on UML diagrams. Science and Technology Today. 9 (23), 634-642. https://doi.org/10.52058/2786-6025-2023-9(23)-634-642. 10. Big data options on the Microsoft SQL Server platform. https://learn.microsoft.com/uk-ua/sql/big-datacluster/big-data-options?view=sqlserver-ver15.
ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИЙ ПОЛІГОН ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ МЕТОДІВ ПРОСТОРОВОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ Wi-Fi У КРИТИЧНІЙ ІНФОРМАЦІЙНІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ ТА АНАЛІЗ ПРАКТИЧНОГО ЕФЕКТУ ВІД ВПРОВАДЖЕННЯ
У статті обґрунтовано концепцію та архітектуру експериментального полігону для відтворюваного й безпечного оцінювання методів просторової ідентифікації джерел Wi-Fi у середовищах критичної інформаційної інфраструктури (КІІ). Сформовано вимоги до полігону: контрольована топологія сенсорів, зони з екрануванням і навмисною багатопроменевістю, динамічні перешкоди, а також можливість безпечної реалізації типових атак (rogue AP, evil twin, deauthentication) поза продуктивними контурами. Запропоновано систему метрик, яка інтегрує якість локалізації (середня та медіанна похибка, 95-й перцентиль), показники детектування й класифікації (Precision, Recall, F1, ROC-AUC) та операційні характеристики SOC (середній час до виявлення, час до локалізації джерела, частота хибнопозитивних спрацювань, витрати робочого часу аналітика). Описано протокол збору даних та правила формування навчальних і тестових підмножин з урахуванням дрейфу радіосередовища. Окремо викладено модель оцінювання практичного ефекту впровадження, яка пов’язує технічні метрики з ризиком інцидентів, простоями обслуговуваних сервісів та витратами на реагування. Експериментально показано, що гібридні методи локалізації забезпечують медіанну похибку 1,12 м проти 2,7 м для класичної RSSI-трилатерації, а гібридний детектор атак досягає ROC-AUC 0,962. Результати придатні для апробації, впровадження у КІІ та підготовки матеріалів за вимогами фахових видань. Ключові слова: кібербезпека Wi-Fi; критична інформаційна інфраструктура; просторова локалізація; експериментальний полігон; виявлення rogue AP; SOC; метрики ефективності. Перелік посилань 1. Frankel S., Eydt B., Owens L., Scarfone K. Establishing Wireless Robust Security Networks: A Guide to IEEE 802.11i. NIST Special Publication 800-97. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2007. 162 p. DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-97. 2. Souppaya M., Scarfone K. Guidelines for Securing Wireless Local Area Networks (WLANs). NIST Special Publication 800-153. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2012. 46 p. DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-153. 3. Scarfone K. A., Dicoi D., Sexton M., Tibbs C. Guide to Securing Legacy IEEE 802.11 Wireless Networks. NIST Special Publication 800-48 Rev. 1. Gaithersburg, MD : National Institute of Standards and Technology, 2008. DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-48r1. 4. Liu H., Darabi H., Banerjee P., Liu J. Survey of wireless indoor positioning techniques and systems // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. 2007. Vol. 37, no. 6. P. 1067-1080. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMCC.2007.905750. 5. Zafari F., Gkelias A., Leung K. K. A Survey of Indoor Localization Systems and Technologies // IEEE Communications Surveys and Tutorials. 2019. Vol. 21, no. 3. P. 2568-2599. DOI: https://doi.org/10.1109/ COMST. 2019.2911558. 6. Xu Q., Zheng R., Saad W., Han Z. Device Fingerprinting in Wireless Networks: Challenges and Opportunities // IEEE Communications Surveys and Tutorials. 2016. Vol. 18, no. 1. P. 94-104. DOI: https://doi.org/10.1109/ COMST.2015.2476338. 7. Soltanieh N., Norouzi Y., Yang Y., Karmakar N. C. A Review of Radio Frequency Fingerprinting Techniques // IEEE Journal of Radio Frequency Identification. 2020. Vol. 4, no. 3. P. 222-233. DOI: https://doi.org/10.1109/ JRFID.2020.2968369. 8. Restuccia F., D’Oro S., Melodia T. Securing the Internet of Things in the Age of Machine Learning and Software-Defined Networking // IEEE Internet of Things Journal. 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT. 2018.2846040. 9. Vielberth M., Böhm F., Fichtinger I., Pernul G. Security Operations Center: A Systematic Study and Open Challenges // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 227756-227779. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3045514. 10. Adesina D., Hsieh C.-C., Sagduyu Y. E., Qian L. Adversarial Machine Learning in Wireless Communications Using RF Data: A Review // IEEE Communications Surveys and Tutorials. 2023. Vol. 25, no. 1. P. 77-100. DOI: https://doi.org/10.1109/COMST.2022.3205184. 11. Wong L. J., Michaels A. J. Transfer Learning for Radio Frequency Machine Learning: A Taxonomy and Survey // Sensors. 2022. Vol. 22, no. 4. Art. 1416. DOI: https://doi.org/10.3390/s22041416. 12. Shang S., Wang L. Overview of WiFi fingerprinting-based indoor positioning // IET Communications. 2022. Vol. 16, no. 7. P. 725-733. DOI: https://doi.org/10.1049/cmu2.12386. 13. Singh N., Choe S., Punmiya R. Machine Learning Based Indoor Localization Using Wi-Fi RSSI Fingerprints: An Overview // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 127150-127174. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3111083. 14. Meng W., Xiao W., Ni W., Xie L. Secure and robust Wi-Fi fingerprinting indoor localization // 2011 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation. 2011. P. 1-7. DOI: https://doi.org/ 10.1109/ IPIN.2011.6071908. 15. He S., Lin W., Chan S.-H. G. Indoor Localization and Automatic Fingerprint Update with Altered AP Signals // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2017. Vol. 16, no. 7. DOI: https://doi.org/10.1109/TMC.2016.2608946. 16. Dai S., He L., Zhang X. Autonomous WiFi Fingerprinting for Indoor Localization // 2020 ACM/IEEE 11th International Conference on Cyber-Physical Systems (ICCPS). 2020. P. 141-150. DOI: https://doi.org/10.1109/ ICCPS48487.2020.00021. 17. Subbu K. P., Gozick B., Dantu R. Indoor localization through dynamic time warping // Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. 2011. P. 1639-1644. DOI: https://doi.org/10.1109/ ICSMC.2011.6083906. 18. Ledlie J., Park J.-G., Curtis D., Cavalcante A. M., Camara L., Costa A., Vieira R. D. Molé: A scalable, usergenerated WiFi positioning engine // Journal of Location Based Services. 2012. Vol. 6, no. 2. DOI: https://doi.org/ 10.1080/17489725.2012.692617. 19. Wang F., Feng J., Zhao Y., Zhang X., Zhang S., Han J. Joint Activity Recognition and Indoor Localization With WiFi Fingerprints // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 80058-80068. DOI: https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2019. 2923743. 20. Zhang Z., Lee M., Choi S. Deep-Learning-Based Wi-Fi Indoor Positioning System Using Continuous CSI of Trajectories // Sensors. 2021. Vol. 21, no. 17. Art. 5776. DOI: https://doi.org/10.3390/s21175776. 21. Feng X., Nguyen K. A., Luo Z. WiFi Access Points Line-of-Sight Detection for Indoor Positioning Using the Signal Round Trip Time // Remote Sensing. 2022. Vol. 14, no. 23. Art. 6052. DOI: https://doi.org/10.3390/rs14236052. 22. Chang R. Y., Liu S.-J., Cheng Y.-K. Device-Free Indoor Localization Using Wi-Fi Channel State Information for Internet of Things // 2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2018. P. 1-7. DOI: https://doi.org/10.1109/GLOCOM.2018.8647261. 23. Bassey J., Adesina D., Li X., Qian L., Aved A., Kroecker T. Intrusion Detection for IoT Devices based on RF Fingerprinting using Deep Learning // 2019 Fourth International Conference on Fog and Mobile Edge Computing (FMEC). 2019. P. 98-104. DOI: https://doi.org/10.1109/FMEC.2019.8795319. 24. Song X., Fan X., He X., Xiang S., Chen K. CNNLoc: Deep-Learning Based Indoor Localization with WiFi Fingerprinting // 2019 IEEE SmartWorld, Ubiquitous Intelligence and Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Internet of People and Smart City Innovation. 2019. P. 589-595. DOI: https://doi.org/10.1109/SmartWorld-UIC-ATC-SCALCOM-IOP-SCI.2019.00139. 25. Jiang H., Peng C., Sun J. Deep Belief Network for Fingerprinting-Based RFID Indoor Localization // ICC 2019 - 2019 IEEE International Conference on Communications. 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/ICC.2019.8761800.
БАГАТОШАРОВИЙ АНАЛІЗ ВРАЗЛИВОСТЕЙ КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМ НА ПРИКЛАДІ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ
У статті досліджено комплексний характер уразливостей сучасних безпілотних літальних апаратів (БпЛА) як класу кіберфізичних систем (КФС). Авторами теоретично обґрунтовано та деталізовано концепцію «вакууму безпеки» – системної незахищеності архітектури дронів, що виникає внаслідок стрімкої інтеграції обчислювальних алгоритмів та фізичних процесів за ігнорування базових критеріїв захищеності. У межах теоретико-керівного підходу (Control-Theoretic Approach) проведено пошаровий декомпозиційний аналіз трьох критичних рівнів архітектури БпЛА: навігаційного, мережевого та інформаційного. Математично та емпірично доведено, що відкритість цивільних сигналів GNSS у поєднанні з апаратною архітектурою з однією антеною (Single-Receiver) робить КФС беззахисною перед прихованими атаками ін'єкції помилкових даних (False Data Injection). Досліджено механізми компрометації каналів керування через вразливості протоколу MAVLink за допомогою атак повтору (Replay Attacks). Особливу увагу приділено інформаційному рівню, де продемонстровано можливість деанонімізації стратегії використання системи через аналіз профілю зашифрованого трафіку (Side-Channel Attacks). На основі аналізу провідних світових досліджень сформульовано закон мультиплікативності ризиків КФС та запропоновано системні рекомендації щодо переходу до парадигми Security by Design. Ключові слова: кіберфізичні системи (КФС), безпілотні літальні апарати (БпЛА), вакуум безпеки, GPSспуфінг, джаммінг, протокол MAVLink, атака повтору (Replay Attack), ін'єкція хибних даних (FDI), аналіз сторонніх каналів, мультиплікативність ризиків, Security by Design. Перелік посилань 1.Teixeira, A., Shames, I., Sandberg, H., & Johansson, K. H. (2015). A secure control framework for cyberphysical systems. Foundations and Trends in Systems and Control, 2(3-4), 243–410. https://doi.org/10.1561/2600000008. 2.. Wesson, T. Humphreys, Hacking drones. Sci. Am. 309(5), 54–59 (2013). 3.N. Tippenhauer, C. Pöpper, K. Rasmussen, On the Requirements for Successful GPS Spoofing Attacks (n.d.). Retrieved March 27, 2023, from https://www.cs.ox.ac.uk/files/6489/gps.pdf. 4.Sulima O. Model of multilevel access system // Ukrainian Scientific Journal of Information Security, 2017, vol. 23, issue 2, p. 122-129. DOI: 10.18372/2225-5036.23.11817.
ОЦІНКА ЗАХИЩЕНОСТІ ТА ЕФЕКТИВНОСТІ VPN-РІШЕНЬ В ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
Технології віртуальних приватних мереж є одним із базових засобів забезпечення захищеної передачі даних у сучасних інформаційно-комунікаційних системах. Вони дозволяють реалізувати конфіденційність, цілісність та автентичність інформації при передачі через відкриті мережі. Разом із тим, різноманіття VPNпротоколів та підходів до їх реалізації ускладнює вибір оптимального рішення з урахуванням вимог до рівня захищеності та продуктивності системи. Проведені дослідження свідчать, що забезпечення високого рівня криптографічного захисту часто супроводжується зростанням обчислювальних витрат і зниженням швидкодії, що є критичним для багатьох прикладних задач. Сьогодні питання комплексного оцінювання VPN-протоколів з урахуванням одночасного впливу показників безпеки та ефективності залишається недостатньо дослідженим. У статті запропоновано підхід до оцінювання VPN-рішень, що базується на використанні системи узагальнених критеріїв, які враховують як показники захищеності, так і ефективності функціонування. Такий підхід дозволяє формалізувати процес вибору VPN-протоколу залежно від умов експлуатації інформаційної системи та пріоритетності окремих параметрів. Зокрема, розглянуто особливості функціонування та характеристики сучасних VPN-протоколів, проведено їх порівняльний аналіз за ключовими показниками, включаючи рівень криптографічного захисту, пропускну здатність, затримку та навантаження на обчислювальні ресурси. Отримані результати свідчать про наявність компромісу між рівнем захищеності та ефективністю, що обумовлює необхідність застосування інтегральних критеріїв оцінювання. Наведено рекомендації щодо вибору VPNпротоколів залежно від вимог до інформаційної безпеки та продуктивності системи, що дозволяє підвищити ефективність побудови захищених каналів передачі даних. Ключові слова: VPN-протоколи, захищена передача даних, криптографічний захист, інформаційна безпека. Перелік посилань 1. Liu, Z. (2023). Application and Security Analysis of Virtual Private Network (VPN) in Network Communication. Academic Journal of Computing & Information Science, 6(11), 52–59. https://doi.org/ 10.25236/ AJCIS.2023.061108. 2. Anyam, J., Singh, R. R., Larijani, H., & Philip, A. (2025). Empirical Performance Analysis of WireGuard vs. OpenVPN in Cloud and Virtualised Environments under Simulated Network Conditions. Computers, 14(8), Article 326. https://doi.org/10.3390/computers14080326. 3. Demirdelen, T., & Kırmızı, S. (2025). Performance Evaluation of WireGuard and IPSec Protocols in Various Network Configurations. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(3), 1353–1369. https://doi.org/10.47495/okufbed.1660352. 4. Xue, D., Ramesh, R., Jain, A., Kallitsis, M., Halderman, J. A., Crandall, J. R., & Ensafi, R. (2022). OpenVPN is Open to VPN Fingerprinting. In Proceedings of the 31st USENIX Security Symposium (USENIX Security '22) (pp. 483–500). USENIX Association. https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity22/presentation/xue. 5. Al-Fawa'reh, M., & Nashwan, S. (2022). VPN and Non-VPN Network Traffic Classification Using TimeRelated Features. Computers, Materials & Continua, 72(2), 1939–1961. https://doi.org/10.32604/cmc.2022.025397. 6. Ткачов В. М., Чепурна І. С., Фесенко Т. Г. Метод мультирівневого VPN-тунелювання для забезпечення віддаленого доступу до вузлів екстранет-мережі. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2024. № 3 (90). С. 299–308. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.3.37. 7. Лемешко А. В., Новіченко Є. О., Недавній А. В., Дурнєв Є. С., Стасюк А. В. Використання технології VPN під час воєнного стану в Україні. Зв'язок. 2022. № 5. С. 11–15. https://doi.org/10.31673/2412- 9070.2022.051117. 8. Abbas, H., Balogun, A., Ugwu, C., Adewole, K., Usman, M. J., Shafi, I., Abayomi-Alli, A., Abdulkarim, M., & Bamgboye, O. (2023). Security Assessment and Evaluation of VPNs: A Comprehensive Survey. ACM Computing Surveys, 55(13s), Article 273. https://doi.org/10.1145/3579162. 9. Barker, E., Souppaya, M., Barker, W., & Roginsky, A. (2020). Guide to IPsec VPNs (NIST Special Publication 800-77 Rev. 1). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-77r1. 10. Kaufman, C., Hoffman, P., Nir, Y., Eronen, P., & Kivinen, T. (2014). Internet Key Exchange Protocol Version 2 (IKEv2) (RFC 7296). IETF. https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc7296. 11. OpenVPN Community. (2023). Reference manual for OpenVPN 2.6 [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://openvpn.net/community-resources/reference-manual-for-openvpn-2-6/. 12. Donenfeld, J. A. (2017). WireGuard: Next Generation Kernel Network Tunnel. In Proceedings of the Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2017). Internet Society. https://www.ndss-symposium. org/ndss2017/ndss-2017-programme/wireguard-next-generation-kernel-network-tunnel/.
МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ ОЦІНКИ ІНСТРУМЕНТІВ ВИЯВЛЕННЯ DDoS-АТАК У ВЕБ-РЕСУРСАХ ВНЗ
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/.
ОПТИМІЗАЦІЯ УПРАВЛІНСЬКИХ ПРОЦЕСІВ ЗАХИСТУ БАЗИ ДАНИХ НА ОБ'ЄКТАХ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
У статті розглянуто проблему забезпечення захисту баз даних інформаційних систем об’єктів критичної інфраструктури України в умовах зростання кіберзагроз та інтенсивної цифровізації управлінських процесів. Проведено аналіз сучасних підходів до організації захисту баз даних та визначено основні обмеження традиційних механізмів контролю доступу, що базуються на статичних політиках безпеки. Запропоновано підхід до оптимізації управлінських процесів захисту баз даних, який ґрунтується на використанні адаптивної моделі оцінки ризику доступу до інформаційних ресурсів. Розроблено математичну модель інтегрального показника ризику, що враховує сукупність факторів інформаційної безпеки, зокрема рівень привілеїв користувача, тип SQLоперації, часові характеристики доступу та обсяг оброблюваних даних. На основі запропонованої моделі розроблено прототип системи Adaptive Secure Database Management System, призначеної для автоматизованого моніторингу доступу до баз даних та підтримки прийняття управлінських рішень у сфері інформаційної безпеки. Архітектура системи включає модулі збору подій доступу, аналізу поведінки користувачів, оцінки ризику та формування рекомендацій для адміністратора безпеки. Результати експериментального дослідження показали ефективність запропонованого підходу у виявленні потенційно небезпечних операцій доступу до баз даних та підвищенні рівня захисту інформаційних ресурсів об’єктів критичної інфраструктури. Отримані результати можуть бути використані для підвищення ефективності управління інформаційною безпекою у державних інформаційних системах, енергетичній галузі, телекомунікаційних мережах та інших сферах критичної інфраструктури. Ключові слова: база даних, об’єкти критичної інфраструктури, моделі, модулі, безпека, ризики. Перелік посилань 1. Закон України «Про основні засади забезпечення кібербезпеки України». №2163-VIII. 2. Гарасимчук О., Бужович О. Стратегії та інноваційні підходи до захисту баз даних в епоху зростаючих кіберзагроз. Безпека iнформацii. 2024. DOI: 10.18372/2225-5036.30.18618. 3. Мануїлов Я. С. Забезпечення кібербезпеки об’єктів критичної інфраструктури в умовах кібервійни. Інформація і право. 2023. DOI: https://doi.org/10.37750/2616-6798.2023.1(44).287780. 4. Ільєнко, А., Телющенко, В., Дубчак , О. (2025). Сучасні кіберзагрози критичної інфраструктури україни та світу. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(27), 150–164. https://doi. org/10.28925/2663-4023.2023.27.719. 5. Будзинський О.В. (2025). Метод виявлення вразливостей та автоматизованого реагування в системах захисту корпоративних баз даних.Сучасний захист інформації, 2(62), 180–186. DOI: 10.31673/2409-7292.2025. 029259, https://doi.org/10.31673/2409-7292.2025.029259180. 6. Щавінський, Ю., & Будзинський, О. (2025). Аналіз актуальних проблем безпеки корпоративних баз даних в умовах сучасної інфраструктури та шляхи їх вирішення. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(27), 390–405. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.726. 7. Казьмірук С.Д, Леонов Б.Д. Забезпечення кібербезпеки об’єктів критичної інфраструктури на основі використання штучного інтелекту в умовах воєнного стану. Юридичний науковий електронний журнал. № 6/2024.- с. 201-206. DOI https://doi.org/10.32782/2524-0374/2024-6/49. 8. Антоненко Н. В., Граболюк М. С., Семенченко Н. О.(2021). Проблеми захисту інформації в сучасних базах даних. Науковий вісник Полтавського університету економіки і торгівлі. Серія «Економічні науки». 2021. Випуск № 2–1 (103), с.106–110. https://doi.org/10.37734/2409-6873-2021-2-18. 9. Гайдур Г. І., Гахов С. О., Скибун О. Ж. Оцінка стану кібербезпеки критичної інфраструктури з використанням штучного інтелекту. Сучасний захист інформації. 2025. DOI: https://doi.org/10.31673/2409- 7292.2025.020831. 10. Легомінова, С. В., Щавінський, Ю. В., & Будзинський, О. В. (2024). Аналіз сучасних підходів до забезпечення кібербезпеки корпоративних баз даних. Сучасний захист інформації, 2(58), 50–58. https://doi.org/10.31673/2409-7292.2024.020006. 11. Bertino E., Sandhu R. Database security – concepts, approaches and challenges. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2005. Vol. 2, No. 1. P. 2–19. URL: https://doi.org/10.1109/TDSC.2005.9. 12. Hu V., Ferraiolo D., Kuhn D. Assessment of access control systems. NIST Special Publication 800-192. 2018. URL: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-192. 13. Sandhu R., Coyne E., Feinstein H., Youman C. Role-based access control models. IEEE Computer. 1996. Vol. 29. No. 2. P. 38–47. URL: https://doi.org/10.1109/2.485845. 14. Peltier T. Information Security Risk Analysis. Auerbach Publications, 2016. 15. ENISA. Securing critical infrastructures in the digital age. European Union Agency for Cybersecurity. 2022. URL: https://www.enisa.europa.eu. 16. NIST Cybersecurity Framework Version 2.0. National Institute of Standards and Technology. 2024. URL: https://www.nist.gov/cyberframework. 17. Scarfone K., Mell P. Guide to intrusion detection and prevention systems (IDPS). NIST Special Publication 800-94. 2007. URL: https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-94. 18. Garcia-Teodoro P., Diaz-Verdejo J., Macia-Fernandez G., Vazquez E. Anomaly-based network intrusion detection: techniques, systems and challenges. Computers & Security. 2009. Vol. 28. P. 18–28. URL: https://doi.org/10.1016/j.cose.2008.08.003. 19. Постанова КМУ України від 13 листопада 2025 р. № 1470 затверджено зміни постанови № 518 “Загальні вимоги до кіберзахисту об’єктів критичної інфраструктури (ОКІ). 20. Наказ Адміністрації Держспецзв’язку від 30.08.2023 №773 «Про затвердження Методичних рекомендацій щодо підвищення рівня кіберзахисту систем електронного документообігу». 21. Держспецзв’язку та СБУ № 627/772 від 19 грудня 2024 року Нові рекомендації та форму плану захисту від кіберзагроз для ОКІ.
КОМПЛЕКСНА КІБЕРЛАБОРАТОРІЯ ДЛЯ ТЕСТУВАННЯ НА ПРОНИКНЕННЯ ТА АНАЛІЗУ ЛОГІВ БЕЗПЕКИ
У статті розглянуто концепцію та практичну реалізацію комплексної кіберлабораторії для тестування на проникнення (penetration testing) та аналізу логів безпеки. Актуальність дослідження зумовлена зростанням кількості кіберінцидентів у світі, дефіцитом кваліфікованих фахівців і потребою в інтегрованих навчальнодослідницьких середовищах, які дозволяють безпечно моделювати сучасні кібератаки. У роботі проведено аналіз сучасних підходів до побудови тренувальних середовищ кібербезпеки, зокрема на основі віртуалізації, контейнеризації (Docker) та стеків обробки логів (ELK, Zeek). Запропонована архітектура лабораторії реалізована за принципом мікросервісної моделі, що забезпечує масштабованість, гнучкість та ізоляцію компонентів. Система складається з окремих шарів: frontend (React + TypeScript), backend (Node.js + Express), шару симуляції атак (Kali Linux, Metasploit, Hydra), цільового середовища (DVWA, MySQL, Vulnerable APIs) та шару моніторингу (Zeek, Filebeat, ELK). У статті описано реалізовані сценарії кібератак – SQL Injection, XSS, CSRF, DoS та Brute Force – а також методику збору, передачі й аналізу логів у режимі реального часу. Проведені експерименти підтвердили технічну спроможність платформи: середня пропускна здатність системи перевищує 50 000 подій на секунду, затримка обробки не перевищує 100 мс, а точність виявлення атак становить понад 95 % при рівні хибних спрацьовувань менше 5 %. Практична цінність роботи полягає у створенні універсальної навчально-дослідницької платформи, яка може бути використана у вищих навчальних закладах, центрах реагування на інциденти (SOC) та для корпоративних тренінгів з кібербезпеки. Запропоноване рішення дозволяє одночасно відтворювати реалістичні сценарії атак, збирати великі обсяги даних для досліджень і готувати фахівців до реагування на реальні інциденти в контрольованому середовищі. Ключові слова: кібер-лабораторія, штучний інтелект, машинне навчання, кібербезпека, аналіз логів, глобальні загрози Перелік посилань 1. Про основні засади забезпечення кібербезпеки України : Закон України від 05.10.2017 р. № 2163-VIII. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2163-19. 2. Trellix. The CyberThreat Report: November 2024 [Electronic resource]. 2024. Mode of access: https://www.trellix.com/advanced-research-center/threat-reports/. 3. Cisco. 2024 Cisco Cybersecurity Readiness Index [Electronic resource]. 2024. Mode of access: https://www.cisco.com/c/m/en_us/products/security/cybersecurity-readiness-index.html. 4. ENISA. ENISA Threat Landscape 2024 [Electronic resource] / European Union Agency for Cybersecurity. 2024. Mode of access: https://www.enisa.europa.eu/publications/enisa-threat-landscape-2024. 5. ISC2. Cybersecurity Workforce Study 2024: Is the Profession Resilient Enough? [Electronic resource]. 2024. Mode of access: https://www.isc2.org/research. 6. NIST. Workforce Framework for Cybersecurity (NICE Framework) (NIST SP 800-181r1) [Electronic resource] / National Institute of Standards and Technology. 2020. DOI: 10.6028/NIST.SP.800-181r1. 7. Gupta K. K. A Comparative Study of Big Data Frameworks for Security Log Analysis / K. K. Gupta, B. Gupta // 2021 8th International Conference on Computing for Sustainable Global Development. New Delhi, 2021. P. 185–190. 8. Turnbull J. The Docker Book: Containerization is the new virtualization [Electronic resource] / James Turnbull. 2014 (Updated 2021). Mode of access: https://dockerbook.com/. 9. Yamin M. M. Cyber ranges: A systematic literature review / M. M. Yamin, B. Katt // Computers & Security. 2020. Vol. 97. Article 101951. DOI: 10.1016/j.cose.2020.101951. 10. Sultan S. Container Security: Issues, Challenges, and the Road Ahead / S. Sultan, I. Ahmad, T. Dimitriou // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 52976–52996. 11. Cloud Security Alliance. Microservices Security Guidance [Electronic resource]. 2024. Mode of access: https://cloudsecurityalliance.org/artifacts/microservices-security-guidance/. 12. Wilson R. Optimizing ELK Stack for Real-Time Log Analysis / R. Wilson // Journal of Information Security. 2022. Vol. 12, № 3. P. 45–58. 13. Paxson V. The Zeek Network Security Monitor [Electronic resource] / V. Paxson et al. Mode of access: https://zeek.org/. 14. Xin Y. Machine Learning and Deep Learning Methods for Network Intrusion Detection: A Survey / Y. Xin et al. // IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 3376–3400. 15. MITRE Corp. MITRE ATT&CK Framework [Electronic resource]. 2024. Mode of access: https://attack.mitre.org/. 16. NIST. Technical Guide to Information Security Testing and Assessment (NIST SP 800-115) / K. Scarfone et al. 2008. DOI: 10.6028/NIST.SP.800-115. 17. Newman S. Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems / Sam Newman. 2nd ed. O'Reilly Media, 2021. 612 p. 18. Metasploit. Metasploit Framework Documentation [Electronic resource]. 2024. Mode of access: https://docs.metasploit.com/. 19. OWASP. OWASP Top 10:2021 [Electronic resource]. 2021. Mode of access: https://owasp.org/Top10/. 20. Elastic. Elastic Stack Security [Electronic resource]. 2024. Mode of access: https://www.elastic.co/elasticstack/security. 21. NIST. Application Container Security Guide (NIST SP 800-190) / M. Souppaya et al. 2017. DOI: 10.6028/NIST.SP.800-190. 22. NIST. Guide for Cybersecurity Event Recovery (SP 800-184) / M. Bartock et al. 2016. DOI: 10.6028/NIST.SP.800-184. 23. Pruncu A. Building a Cyber Range for Ethical Hacking Training / A. Pruncu, B. G. Rusu // 2022 International Conference on Development and Application Systems (DAS). Suceava, 2022. P. 158–162.
МЕТОД КОМПЛЕКСНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ ЗНЕШКОДЖЕННЯ ТА РЕКОНСТРУКЦІЇ КОНТЕНТУ У МЕРЕЖЕВІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ
У статті досліджено можливості застосування технології знешкодження та реконструкції контенту (Content Disarm and Reconstruction, CDR) для підвищення ефективності захисту мережевих ресурсів під час обробки та передачі файлів різних форматів. Актуальність дослідження зумовлена стрімким посиленням небезпек пов’язаних зі зростанням кількості прихованих загроз, що реалізуються через легітимні файлові структури та здатні обходити традиційні засоби виявлення шкідливого вмісту, що спричиняє високий рівень складності їх запобіганню або знешкодженню. Основну увагу зосереджено на розробці методу комплексної експериментальної оцінки ефективності застосування CDR-рішень як засобу превентивної протидії загрозам, що виникають під час обміну файлами з потенційно шкідливим вмістом. У межах роботи розглянуто основи проблеми безпеки контенту та ідею його очищення, як один з способів його вирішення, а також принцип дії технології знешкодження та реконструкції контенту, який полягає у видаленні активних та потенційно небезпечних елементів файлу з подальшим формуванням його безпечної копії на основі стандартної структури відповідного файлового формату, що піддавався обробці. Проаналізовано особливості застосування CDR до різних типів файлів, зокрема документів, архівів, зображень та мультимедійного контенту, а також визначено її переваги порівняно з класичними сигнатурними та поведінковими засобами захисту, такими як антивіруси та методи виявлення в пісочниці. Запропоновано експериментальну методику масового тестування CDR-рішень на великих обсягах файлів із подальшим аналізом результатів та формуванням системи кількісних показників ефективності, що враховують рівень знешкодження прихованих загроз, коректність реконструкції, продуктивність обробки та вплив на мережеві й обчислювальні ресурси. У підсумку визначено напрями подальших досліджень, зокрема уточнення оптимальних сценаріїв застосування технології знешкодження та реконструкції контенту, формалізацію критеріїв ефективності та розробку методів оптимізації продуктивності при збереженні високої якості реконструкції файлів. Ключові слова: кібербезпека; захист інформації; безпека мережі; content disarm. Перелік посилань 1. Wiseman, S. (2017). Content security through transformation: Problem statement (Report DS-2017-1). Deep Secure. DOI: 10.13140/RG.2.2.13179.92969. 2. Wiseman, S. (2018). Classes of content transform (Technical Report Deep Secure-2018-1). Deep Secure. DOI: 10.13140/RG.2.2.13130.47043. 3. Wiseman, S. (2017). Comparing content threat defence strategies. Deep Secure. DOI: 10.13140/RG. 2.2.27431.85925. 4. Wiseman, S. (2017). Stegware: Using steganography for malicious purposes (Report DS-2017-4). Deep Secure. DOI: 10.13140/RG.2.2.15283.53289. 5. OPSWAT. (n.d.). Content disarm and reconstruction (CDR) selection guide. OPSWAT. https://info.opswat. com/hubfs/Demand%20Gen%20Assets/White%20Papers/OPSWAT_CDR_SelectionGuide_EN.pdf. 6. OPSWAT. (2023). OPSWAT deep CDR: Content disarm and reconstruction. OPSWAT. https://selabs.uk/wpcontent/uploads/2024/03/cdr-protection-enterprise-OPSWAT-Deep-CDR-2023-10.pdf. 7. Olzak, T. (2025). Content disarm and reconstruction (CDR). https://www.researchgate.net/profile/TomOlzak/publication/389551208_Content_Disarm_and_Reconstruction_CDR/links/67c734b7645ef274a49ab7eb/ContentDisarm-and-Reconstruction-CDR.pdf. 8. Belkind, E., Dubin, R., & Dvir, A. (n.d.). Open image content disarm and reconstruction. https://arxiv.org/ pdf/2307.14057. 9. Dubin, R. (n.d.). Content disarm and reconstruction of PDF files. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3267717. 10. Coelho, J. F. C. (n.d.). Segurança em transferências de arquivos: A importância da limpeza de arquivos na sua transferência através de uma tecnologia content disarm and reconstruction e a sua implementação. http://hdl.handle.net/10400.26/51138. 11. Gilkarov, D., & Dubin, R. (n.d.). Zero-trust artificial intelligence model security based on moving target defense and content disarm and reconstruction. https://arxiv.org/pdf/2503.01758. 12. Dubin, R. (n.d.). Disarming attacks inside neural network models. https://arxiv.org/pdf/2309.03071. 13. Chaganti, R., Ravi, V., Alazab, M., & Pham, T. D. (n.d.). Stegomalware: A systematic survey of malware hiding and detection in images, machine learning models and research challenges. https://arxiv.org/pdf/2110.02504 14. Berlin, K., & Saxe, J. (n.d.). Improving zero-day malware testing methodology using statistically significant time-lagged test samples. https://arxiv.org/pdf/1608.00669. 15. Hamilton, E. (1992). JPEG file interchange format. C-Cube Microsystems. https://www.w3.org/Graphics/ JPEG/jfif3.pdf.
ПАТЕРНИ ПРОЕКТУВАННЯ АРХІТЕКТУР ДЛЯ СИСТЕМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
У статті здійснено розширений систематизований огляд патернів проєктування архітектур для систем машинного навчання (ML-систем), що застосовуються під час розв’язання задач предиктивної аналітики в умовах динамічних бізнес-процесів і зростаючих обсягів даних. Обґрунтовано доцільність використання архітектурних патернів як формалізованих практик, що забезпечують структурованість, масштабованість, відтворюваність експериментів і керованість життєвим циклом моделей. Запропоновано багаторівневу класифікацію патернів за етапами життєвого циклу машинного навчання (збір, очищення та підготовка даних, інженерія ознак, навчання і валідація, розгортання, моніторинг, повторне навчання) та за архітектурними рівнями системи (рівень даних, рівень моделей, прикладний та інфраструктурний рівні). Проаналізовано функціональне призначення, переваги, потенційні ризики та обмеження застосування ключових патернів, зокрема Data Pipeline, Feature Store, Training–Serving Split, Model Registry, Microservices, Event-Driven Architecture, а також практик MLOps. Розкрито їхню роль у забезпеченні узгодженості даних між середовищами навчання та продакшену, управлінні версіями моделей і наборів даних, автоматизації CI/CD-процесів, організації моніторингу якості прогнозів і виявленні деградації моделей. Окрему увагу приділено питанням інтеграції ML-компонентів у корпоративні інформаційні системи, забезпеченню відмовостійкості та підтримці безперервного циклу вдосконалення моделей на основі зворотного зв’язку. Сформульовано практичні рекомендації щодо вибору та комбінування патернів з урахуванням специфіки предметної області, вимог до продуктивності, масштабів інфраструктури, регуляторних обмежень і рівня зрілості команди розробки. Отримані результати можуть бути використані під час проєктування адаптивних і масштабованих архітектур систем предиктивної аналітики різного рівня складності. Ключові слова: машинне навчання, архітектура програмних систем, патерни проєктування, предиктивна аналітика, MLOps. Перелік посилань 1. Kreuzberger D., Kühl N., Hirschl S. Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 12345–12359. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3280048 2. Eken B., Pallewatta S., Tran N. K., Tosun A., Babar M. A. A Multivocal Review of MLOps Practices, Challenges and Open Issues // arXiv. 2024. arXiv:2406.09737. https://arxiv.org/abs/2406.09737 3. Ганчук Д. О., Семеріков С. О. Інженерія MLOps: метасинтез інструментів, практик та архітектур для автоматизації машинного навчання // Ukrainian Journal of Information Systems and Data Science. 2024. No. 3(14). P. 45–62. https://jujisds.donnu.edu.ua/article/view/17343 4. Heiland L., Hauser M., Bogner J. Design Patterns for AI-based Systems: A Multivocal Literature Review and Pattern Repository // Proceedings of the IEEE/ACM International Conference on AI Engineering (CAIN). 2023. P. 184– 196. https://doi.org/10.1109/CAIN58948.2023.00029 5. Amou Najafabadi F., Bogner J., Gerostathopoulos I., Lago P. An Analysis of MLOps Architectures: A Systematic Mapping Study // European Conference on Software Architecture (ECSA). 2024. P. 69–85. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70797-1_5 6. Zarour M., Alzabut H., Al-Sarayreh K. T. MLOps Best Practices, Challenges and Maturity Models: A Systematic Literature Review // Information and Software Technology. 2025. Vol. 170. Article 107733. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2024.107733 7. Microsoft Azure Architecture Center. Machine Learning Operations (MLOps): Architectural Patterns and Pipelines // Microsoft Learn. 2024. [Electronic resource]. https://learn.microsoft.com/azure/architecture/aiml/guide/mlops-technical-paper 8. Sculley D., Holt G., Golovin D. et al. Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems // Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2015. Vol. 28. P. 2503–2511. 9. Breck E., Cai S., Nielsen E., Salib M., Sculley D. The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction // Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data. 2017. P. 1123–1132. 10. Washizaki H., Uchida H., Khomh F., Gueheneuc Y.-G. Studying Software Engineering Patterns for Machine Learning Systems // Journal of Systems and Software. 2022. Vol. 188. Article 111239. https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111239