Практичний інструментарій самодіагностики інформаційної безпеки організації на основі ризик-орієнтованого підходу

Шевченко, Світлана Миколаївна та Жданова, Юлія Дмитрівна та Негоденко, Олена Василівна та Кія, Олексій Сергійович (2026) Практичний інструментарій самодіагностики інформаційної безпеки організації на основі ризик-орієнтованого підходу Cyber Security and Data Protection, 4223. с. 218-227. ISSN 1613-0073

Текст S_Shevchenko_Y_Zhdanova_O_ Nehodenko_O_Kiia_CEUR_4223_2026_FITM.pdf - Опублікована версія Download (729kB)

Анотація

Сучасна мережева інфраструктура характеризується високою гетерогенністю, масштабованістю та складністю, що ускладнює забезпечення стабільної роботи в умовах динамічних загроз. Зокрема, особливу небезпеку становлять несанкціоновані впливи – приховані або неоголошені дії, які традиційні методи аналізу сигнатур не можуть виявити. У цій статті пропонується метод виявлення несанкціонованих впливів у мережевих взаємодіях на основі інтелектуального аналізу трафіку. Проблема полягає в недостатній ефективності традиційних методів у виявленні нових або прихованих атак. Метою дослідження є розробка гібридного підходу, який поєднує кластеризацію трафіку, аналітичні індекси та пояснювальний штучний інтелект (XAI). Для кластерного аналізу трафіку використовуються самоорганізовані карти (SOM), а для оцінки впливу функцій – індекс критичності та похідна. Для інтерпретації результатів використовуються методи SHAP та LIME. Експерименти проводяться на реальних мережевих наборах даних. Отримано покращення показників точності (F1, TPR, MCC) порівняно з базовими моделями. Наукова новизна полягає в поєднанні кластеризації SOM з оцінкою впливу на основі індексів та аналізом пояснимого трафіку. Метод підходить для впровадження в системах виявлення вторгнень та для підвищення стійкості корпоративних мереж до нетипових загроз.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	пояснений штучний інтелект; XAI; самоорганізуюча карта; SOM; виявлення аномалій; моделювання кібервпливу; інтелектуальне виявлення вторгнень; аналіз критичних ознак; кіберзагрози; навчання без учителя
Типологія:	Статті у базах даних > Scopus (без квартилю)
Підрозділи:	Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра інформаційної та кібернетичної безпеки ім. професора Володимира Бурячка
Користувач, що депонує:	Ю. Д. Жданова
Дата внесення:	27 Серп 2026 09:27
Останні зміни:	27 Серп 2026 09:27
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/59394

Actions (login required)

Перегляд елементу