Глушак, Оксана Михайлівна and Семеняка, Світлана Олексіївна and Зінченко, Надія Мусіївна and Соломко, Вікторія Олександрівна (2025) Оцінювання факторів стійкості систем інформаційної безпеки методами регресійного аналізу Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 31 (3). pp. 333-345. ISSN 2663-4023
|
Text
Semenyaka_Hlushak_Zinchenko_Solomko.pdf Download (727kB) |
Abstract
У статті досліджуються методи регресійного аналізу як ефективний інструмент оцінювання факторів, що визначають стійкість систем інформаційної безпеки. Зокрема, показано, що застосування моделей множинної регресії дозволяє кількісно визначати вплив різноманітних технічних, організаційних та поведінкових чинників на рівень захищеності цифрових систем, прогнозувати ймовірність виникнення кіберзагроз, оцінювати ефективність заходів протидії та оптимізувати розподіл ресурсів захисту. Особлива увага приділена застосуванню методу найменших квадратів (МНК) для оцінювання параметрів регресійних моделей, а також вимогам, що забезпечують коректність отриманих результатів, зокрема незалежності факторних змінних, відсутності мультиколінеарності, гомоскедастичності та некорельованості залишків. У статті детально розглянуто діагностику основних статистичних порушень: мультиколінеарності, гетероскедастичності та автокореляції залишків та методи їх усунення, включаючи трансформацію змінних, введення допоміжних факторів або використання альтернативних підходів оцінювання, таких як узагальнений метод найменших квадратів (УМНК), метод головних компонент (PCA). Показано, що систематичне виявлення і корекція цих порушень є критично важливими для підвищення точності прогнозів і надійності висновків у сфері кібербезпеки, оскільки помилкові оцінки можуть призвести до недооцінки ризиків або неправильного визначення пріоритетів при управлінні загрозами. Робота демонструє, що статистично обґрунтоване застосування моделей регресійного аналізу створює міцну аналітичну основу для побудови інтелектуальних систем підтримки рішень у сфері інформаційної безпеки, підвищує ефективність моніторингу та сприяє формуванню стратегічних підходів до управління кіберризиками. Отримані результати можуть бути використані як у наукових дослідженнях, що спрямовані на вдосконалення методології оцінювання кіберризиків, так і при практичному формуванні систем моніторингу та захисту інформаційних ресурсів, забезпечуючи підвищення рівня стійкості цифрової інфраструктури та ефективності заходів кіберзахисту.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | інформаційна безпека; регресійний аналіз; множинна регресія; мультиколінеарність; гетероскедастичність; автокореляція |
| Subjects: | Статті у періодичних виданнях > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН) Статті у періодичних виданнях > Наукові рецензовані журнали (входять до інших баз, крім перерахованих та Google Academy, мають ISSN, DOI, індекс цитування) |
| Divisions: | Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра комп'ютерних наук Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра математики і фізики |
| Depositing User: | Оксана Михайлівна Глушак |
| Date Deposited: | 25 Dec 2025 10:15 |
| Last Modified: | 25 Dec 2025 10:15 |
| URI: | https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/55234 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |


