У даній статті описано багаторівневу захищену систему контролю версій вихідного коду програмного забезпечення, що базується на використанні асиметричних криптографічних механізмів. Основну увагу приділено розробці та обґрунтуванню методу, який передбачає застосування цифрового підпису для забезпечення контролю цілісності, автентичності та доступності програмного коду, а також для виявлення несанкціонованих модифікацій. Запропонований підхід орієнтований на інтеграцію в існуючі системи контролю версій і передбачає реалізацію механізмів, що забезпечують підвищення рівня безпеки на всіх етапах життєвого циклу програмного забезпечення. Зокрема, доступ до внесення змін у код контролюється через обов’язкову процедуру перевірки цифрового підпису, що дозволяє обмежити можливість несанкціонованого втручання. Підписання кожного файлу забезпечує можливість виявлення будь-яких змін у коді, навіть у випадках часткової модифікації або додавання нових компонентів. Додатковою перевагою методу є те, що використання ключа підпису не надає прямого доступу до репозиторію, що зменшує ризики компрометації системи. Перед виконанням підпису всі зміни проходять перевірку уповноваженою особою, що дозволяє поєднати криптографічні механізми із процесами контролю якості програмного забезпечення. Важливим аспектом є також забезпечення безпечного використання приватного ключа, який не передається іншим користувачам і застосовується лише у визначених середовищах. Для підтвердження ефективності запропонованого методу було розроблено програмний продукт, який реалізує основні етапи процесу підпису та верифікації програмного коду. Проведене експериментальне дослідження дозволило підтвердити доцільність використання даного підходу, зокрема його здатність виявляти несанкціоновані зміни, забезпечувати контроль автентичності та інтегруватися в автоматизовані процеси розробки програмного забезпечення. Отримані результати свідчать про практичну цінність запропонованого методу та можливість його застосування у сучасних системах розробки програмного забезпечення.
На основі раніше розробленої базової кортежної моделі набору параметрів оцінювання наслідків витоку службової інформації об’єкта критичної інфраструктури, розроблено метод оцінювання шкоди у разі її витоку, який дозволяє оцінити величину прогнозованої істотної шкоди за рахунок визначення параметрів економічних збитків (як шкоди від оприлюднення цих відомостей, що підлягають експертизі на предмет віднесення до службової інформації) та шкоди від можливого настання інших тяжких. Даний метод має можливість розрахувати величину цієї прогнозовану істотну шкоду в залежності від виду здійсненого порушення у разі розголошення службової інформації та/або у разі її втрати матеріальних носіїв. У методі передбачені умови для визначення можливого старіння інформації, її важливості серед іншої наявної службової інформації та матеріальних носіїв, обсягу фінансування заходів на їх захист та його ефективність. Розроблений метод відповідає вимогам існуючого законодавства у частині застосування норм до обмеження доступу до публічної інформації. Здійснено апробацію та приведені отримані результати роботи методу для реального суб’єкта владних повноважень (об’єкта критичної інфраструктури) основі його діючого переліку службової інформації та окремих припущень. Його використання буде корисним під час впровадження комплексної системи захисту інформації на етапі розробки політики інформаційної безпеки під час проведення оцінювання ризиків (у т.ч. збитків) втрати інформаційних активів для своєчасної їх мінімізації та ліквідації, як способу попередження, виявлення, запобігання і нейтралізації загроз безпеці об’єкта критичної інфраструктури (та/або суб’єкта владних повноважень) та підтримки стану захищеності його об’єктів критичної інформаційної інфраструктури на рівні, за якого забезпечується безперервність функціонування і стійкість надання основних послуг та/або життєво важливих функцій.
У роботі розроблено методику керування якістю алертів у системах управління подіями та інцидентами інформаційної безпеки (SIEM) на основі ризик-орієнтованого скорингу та замкненого контуру зворотного зв’язку від Security Operations Centre. Актуальність дослідження зумовлена проблемою перевантаження аналітиків SOC надмірною кількістю сповіщень, значна частина яких має низьку аналітичну цінність і не призводить до підтверджених інцидентів безпеки. На відміну від підходів, що зосереджуються переважно на вдосконаленні кореляції подій або підвищенні точності детекції, запропонована методика розглядає алерт як керований операційний об’єкт і формалізує його якість через інтегральний показник Alert Quality Index (AQI). Даний показник враховує корисність алерта для реагування, часову релевантність його обробки, рівень дублювання сповіщень та витрати аналітичних ресурсів SOC. Ризик-скоринг алертів коригується з урахуванням критичності активів, ролей користувачів і загрозового контексту, що забезпечує узгодження технічних сигналів SIEM з потенційним впливом інцидентів на бізнес-процеси підприємства. Для зменшення alert flood у роботі застосовано механізми дедуплікації та зшивання однотипних сповіщень у більш інформативні кейси на основі метрики подібності в заданому часовому вікні. Рішення аналітиків SOC (TP, FP, BENIGN, TUNE) використовуються як керуючий сигнал для адаптивного тюнінгу порогових значень і параметрів правил SIEM. Експериментальна перевірка у серії номінальних і стресових сценаріїв продемонструвала зниження частки хибнопозитивних спрацювань, скорочення MTTD і MTTR, зменшення навантаження на SOC та зростання середнього значення AQI, що підтверджує ефективність системного керування потоком алертів у реальних умовах експлуатації.
Стаття присвячена розробці та обґрунтуванню покращеного методу реагування на інциденти інформаційної безпеки для об’єктів критичної інфраструктури України. На основі аналізу національної нормативно-правової бази, міжнародних стандартів (NIST SP 800-61 Rev. 3, ISO/IEC 27035:2023, ENISA CSIRT Maturity Framework) та статистики кіберінцидентів 2020–2025 рр. запропоновано гібридний життєвий цикл реагування, трьохрівневу організаційну модель CSIRT та обов’язкову інтеграцію стеку XDR+SOAR. Розроблено 58 автоматизованих сценаріїв реагування (playbooks), систему трирівневого навчання персоналу та програму симуляційних вправ (tabletop, red/purple team). Пілотне впровадження на 19 об’єктах критичної інфраструктури продемонструвало скорочення MTTD до 6,8 хв, часу стримування до 11,4 хв, MTTR (eradication) до 6,2 год, рівня повторних інцидентів до 0,9 % та ROI понад 10000 % протягом трьох років. Наукова новизна полягає в комплексній адаптації передових технологій автоматизації до специфіки українського законодавства та умов гібридних загроз, що забезпечує перевищення міжнародних бенчмарків за швидкістю та економічною ефективністю.
Кібератаки все частіше уникають статичних, заснованих на правилах контролю, змінюючи контент, інфраструктуру та темп. У цій статті синтезовано практичні моделі машинного навчання, які помітно покращують захист у шести сферах: фішинг/соціальна інженерія, виявлення шкідливого програмного забезпечення, виявлення мережевих аномалій, аналітика внутрішніх ризиків, пріоритизація вразливостей та автоматизація реагування на інциденти.
У статті розглядається архітектурна модель інтеграції квантового розподілу ключів (QKD) у протокол TLS 1.3 з метою підвищення стійкості до квантових атак. Автори аналізують криптографічні обмеження традиційних асиметричних алгоритмів, таких як RSA та ECC, у контексті появи квантових обчислень, а також обґрунтовують доцільність використання QKD як фізично захищеного джерела симетричних ключів. Запропонована модель дозволяє мінімізувати зміни в структурі TLS 1.3, використовуючи механізми PSK або заміни DH, і підтримує fallback-сумісність із наявними TLS-бібліотеками. Стаття описує технічні передумови, модифікації протоколу, логіку обміну повідомленнями, а також переваги та виклики, пов’язані з впровадженням QKD у класичні мережеві середовища. Зокрема, наголошується на фізичному рівні forward secrecy, складностях масштабування QKD та необхідності стандартизації. Представлене рішення позиціонується як практичний крок до побудови квантово-стійкої цифрової інфраструктури з високим рівнем безпеки для критичних систем зв’язку.
У статті досліджуються методи забезпечення довгострокової перевірки електронних підписів у сучасних системах електронного документообігу та архівах. Проаналізовано проблеми втрати чинності підписів у часі, зокрема через закінчення терміну дії сертифікатів, недоступність сервісів перевірки статусу сертифікатів та втрату стійкості криптографічних алгоритмів. Розглянуто стандарти та механізми довгострокового зберігання. Запропоновано підхід до побудови систем LTV з урахуванням вимог довгострокового зберігання електронних документів.
У статті досліджено трансформацію моделей вебзагроз в умовах переходу від традиційних вебдодатків до розподілених систем з інтегрованими інтелектуальними помічниками. На відміну від наявних підходів, що зосереджені переважно на технічних вразливостях (SQL-інʼєкції, міжсайтовий скриптинг, порушення автентифікації), у цій роботі обґрунтовано, що інтелектуальний помічник виступає новою поверхнею атак, для якої класичні методи моделювання загроз є принципово недостатніми. Показано, що ключовий ризик зміщується з рівня синтаксичної валідації вхідних даних на рівень семантичного контролю намірів, меж повноважень і контексту агрегації. На основі порівняльного аналізу традиційних і AI-орієнтованих систем виокремлено пʼять категорій нових загроз: маніпуляція намірами користувача, витік через агрегацію даних, некоректна робота моделі, надмірні повноваження агента та порушення контексту доступу. Запропоновано чотирирівневу концептуальну модель аналізу загроз, орієнтовану на інтелектуальні компоненти, яка охоплює рівні взаємодії з користувачем, інтерпретації запиту, виклику сервісів і доступу до ресурсів. Результати підтверджують необхідність розширення існуючих стандартів моделювання загроз (зокрема STRIDE) і можуть бути використані при проєктуванні захищених інформаційних систем з AI-компонентами.
В статті проаналізовано сучасні стандарти та підходи до управління вимогами кібербезпеки і визначено їхні обмеження у статичних моделях. Запропоновано метод динамічного управління вимогами кібербезпеки, який передбачає циклічний процес ініціалізації, моніторингу, переоцінювання та оптимізації вимог із урахуванням змін середовища й загроз. Метод спрямований на підвищення ефективності захисту, раціональне використання ресурсів і забезпечення балансу між рівнем безпеки та функціональними можливостями системи.
У статті представлено комплексний огляд сучасного стану безпеки моделей штучного інтелекту (ШІ), систематизуючи вектори цілеспрямованих атак та відповідні методи захисту. Проаналізовано еволюцію ландшафту загроз, починаючи від класичних атак на моделі машинного навчання (ML) і закінчуючи специфічними вразливостями, притаманними сучасним великим мовним моделям (LLM). Вступна частина окреслює актуальність проблеми в контексті глибокої інтеграції ШІ в критичні інфраструктури та бізнес-процеси, підкреслюючи перехід від реактивного виправлення вразливостей до проактивного управління ризиками, що відображено в галузевих стандартах, таких як NIST AI Risk Management Framework. Основна частина дослідження починається з детальної класифікації модально-агностичних атак, включаючи змагальні атаки (adversarial examples), отруєння даних (data poisoning), впровадження бекдорів (backdoors), викрадення моделей (model stealing), атаки на визначення належності (membership inference) та інверсію моделі (model inversion). Далі проводиться аналіз найбільш критичних загроз для сучасних систем за критеріями поширеності, потенційної шкоди та складності виявлення, акцентуючи увагу на атаках на ланцюг постачання та витоках даних. Систематизовано методи захисту загального призначення, структуровані за етапами життєвого циклу моделі: на рівні даних (санітизація, диференційна приватність), під час навчання (змагальне навчання, робастна оптимізація) та на етапі експлуатації (моніторинг, політики безпеки). Окремий розділ присвячено парадигмальному зсуву, спричиненому LLM. Детально розглядаються LLM-специфічні загрози: ін'єкції запитів (prompt injection), включаючи прямі (jailbreaks) та непрямі атаки в RAG-системах, маніпуляції з виводом, а також ризики, пов'язані з донавчанням та використанням зовнішніх інструментів. Відповідно, аналізуються багаторівневі стратегії захисту для LLM, такі як посилення системних підказок, впровадження захисних бар'єрів (guardrails), red-teaming, безпечне проєктування RAG-систем та інструментів. Аналітичний синтез узагальнює сильні та слабкі сторони розглянутих підходів, оцінює ризики хибних спрацьовувань та пропусків (FP/FN) і умови їх застосування. У висновках підсумовано ключові результати та визначено перспективні напрями для подальших досліджень, зокрема розробку формальних гарантій безпеки для LLM, стандартизацію бенчмарків та розвиток комплексних систем моніторингу.
В сучасних умовах зростання інтенсивності та складності кіберзагроз питання ефективного управління інцидентами кібербезпеки в критичній інфраструктурі (КІ) держави набуває першочергового значення для забезпечення національної безпеки та безперервності надання критично важливих послуг. Невизначеність розвитку кіберінцидентів, множинність можливих варіантів реагування та обмеженість ресурсів зумовлюють необхідність застосування формалізованих науково обґрунтованих підходів до підтримки прийняття управлінських рішень. В роботі представлено метод прийняття рішень щодо управління інцидентами кібербезпеки в КІ держави, який базується на системному підході та формалізації процесу реагування. Запропонований метод передбачає поетапний аналіз кіберінциденту, формування множини альтернатив реагування, моделювання ймовірнісних сценаріїв розвитку подій, кількісне оцінювання наслідків за допомогою матриці результатів та вибір оптимального управлінського рішення за критерієм максимізації очікуваного ефекту. Особливістю запропонованого методу є інтеграція механізму зворотного зв’язку, що дозволяє оцінювати ефективність реалізованих заходів реагування та адаптувати процес прийняття рішень до змін умов функціонування об’єктів КІ та появи нових типів кіберзагроз. Практична значущість результатів полягає у можливості застосування методу в центрах оперативного реагування та системах підтримки прийняття рішень для підвищення обґрунтованості управлінських дій і мінімізації негативних наслідків кіберінцидентів. Подальші дослідження будуть спрямовані на експериментальну верифікацію методу в різних секторах КІ та його розширення з урахуванням багатокритеріального аналізу й динамічних ресурсних обмежень.
Стрімке поширення Інтернету речей (IoT) призводить до зростання кількості пристроїв, інтегрованих у критичну інфраструктуру, промисловість та повсякденне життя. Водночас низькі обчислювальні можливості, різнорідність протоколів і відсутність належних механізмів оновлення роблять IoT-екосистеми вразливими до широкого спектра атак. У статті проведено систематизацію основних категорій вразливостей IoT, включаючи технічні обмеження пристроїв, протокольні недоліки, використання стандартних налаштувань, фізичний доступ до обладнання та організаційні чинники. Окрему увагу приділено аналізу слабких місць у комунікаційних протоколах (MQTT, HTTP, CoAP), а також описано найпоширеніші інциденти, зокрема ботнет Mirai та атаки на промислові системи безпеки Triton і CrashOverride. Результати дослідження демонструють, що вразливості існують на всіх рівнях архітектури IoT-мереж і навіть одна слабка ланка може призвести до масштабних наслідків. Представлена класифікація та приклади реальних атак можуть бути використані для формування ефективних стратегій захисту IoT-систем та подальшого розвитку засобів кібербезпеки
В сучасних умовах стрімкого зростання кількості та складності кіберзагроз завдання раннього виявлення та прогнозування інцидентів набуває ключового значення для забезпечення кіберстійкості інформаційно-комунікаційних систем (ІКС). Аналіз наукових підходів, відкритих наборів даних і актуальних методів машинного навчання показав наявність системних обмежень, зокрема відсутність часової компоненти, дисбаланс реальних даних, обмежену здатність моделей до узагальнення та низьку ефективність роботи в режимі реального часу. У статті представлено інтегрований метод раннього виявлення та прогнозування інцидентів кібербезпеки, що поєднує графове моделювання структури ІКС, побудову множини поведінкових подій, виявлення аномалій за допомогою алгоритмів машинного навчання та прогнозування розвитку атак із використанням часових нейронних моделей типу LSTM. Метод дозволяє визначати критичні вузли, оцінювати ймовірність поширення інцидентів і формувати множину ризикових подій для проактивного реагування. Запропонований підхід створює підґрунтя для підвищення кіберстійкості ІКС і може бути використаний у системах моніторингу та підтримки інформаційної безпеки. Подальші дослідження будуть спрямовані на експериментальну валідацію методу на реалістичних потокових даних та оцінювання його масштабованості та ефективності у динамічних середовищах
У статті представлено підхід до аналізу безпеки інформації в корпоративних та локальних мережах в умовах невизначеності на основі теорії нечітких множин. Запропоновано методику, що поєднує математичне моделювання, експертні оцінки та інструменти нечіткої логіки для оцінювання ефективності системи захисту. Розглянуто вплив параметрів внутрішніх складових мережі та зовнішніх факторів, проведено оцінку їх значущості за допомогою методів PRCC та Sobol-аналізу. Наведено приклади обчислень, графічні ілюстрації та рекомендації щодо підвищення рівня захищеності інформації. Результати підтверджують доцільність застосування нечітких множин як інструменту для прийняття рішень у сфері кіберзахисту в умовах невизначеності
У статті запропоновано методику формування вхідного вектора спостережуваних змінних мережевої активності для систем виявлення та прогнозування кібератак. Методика передбачає поетапне формування вектора із залученням необроблених параметрів трафіку, їх нормалізацію, згладжування у ковзних вікнах та узгодження за часовою шкалою. Розглянуто включення параметрів з усіх функціональних блоків ознак, що забезпечує адаптацію моделі до різних типів атак. Результатом застосування методики виступає вхідний вектор, сумісний з ймовірнісними моделями з Марківськими властивостями, здатний відображати і миттєві зміни в мережі, і довгострокові тренди. Запропонований підхід забезпечує підвищення точності виявлення аномалій та зниження хибних спрацювань завдяки гнучкому налаштуванню структури вектора під характер профілю загроз.
У статті досліджено підходи до інтеграції прихованих повідомлень у візуальне подання конфіденційних документів для забезпечення контрольованого поширення. Розглянуто практичні аспекти побудови цифрових водяних знаків (ЦВЗ), які можуть зчитуватися з електронної або паперової версії документа навіть після його друку, сканування чи фотографування. Описано методи формування повідомлення, його шифрування, завадостійкого кодування та графічного представлення. Проаналізовано сучасні методи виявлення і зчитування ЦВЗ із використанням штучного інтелекту, а також наведено порівняння класичних кодів (Луна, CRC, Гемінґа, Ріда-Соломона) для забезпечення стійкості до спотворень.
Забезпечення кібербезпеки визначено одним із ключових пріоритетів у системі національної безпеки України, а кіберпростір розглядається як один з можливих театрів воєнних дій. Еволюція ландшафту кіберзагроз та вдосконалення програмних засобів їх реалізації на тлі стрімкої цифровізації зумовили суттєве зростання швидкості здійснення кібератак і, відповідно, скорочення часу, допустимого для ефективного реагування. Це актуалізує потребу у впровадженні проактивних заходів кіберзахисту, при цьому виключно в межах дій ненаступального характеру. У статті здійснено огляд кіберстратегій окремих європейських та азіатських країн з акцентом на підходах до розвитку активного кіберзахисту та використання відповідних технологічних спроможностей. Такий аналіз дозволяє окреслити тенденції міжнародної практики й можливості їх адаптації в національному контексті. Особливу увагу приділено підходам до активної протидії кіберзагрозам, заснованим на унеможливленні інформаційного обміну між суб'єктом та об'єктом мережевої взаємодії на рівнях IP та DNS. Розглянуто питання масштабованості таких рішень, контекстуалізації даних та технічної спроможності до оперативної генерації сповіщень про кіберзагрози.
This article proposes a methodology for supporting technological processes in critical infrastructure based on cloud technologies. The critical infrastructure of the state requires new approaches to ensure reliability, adaptability and information security of technological processes. At the same time, cloud technologies open up new opportunities for scalable monitoring, analysis and management of critical infrastructure in conditions of hybrid threats. Thus, the proposed methodology is aimed at forming an integrated digital platform based on the use of cloud technologies for monitoring, analysis and automated management of technological processes in conditions of high risks. The purpose of the developed methodology is to ensure continuous, safe and stable operation of technological processes of critical infrastructure facilities of the state through the implementation of cloud technologies for monitoring, analysis and automated management in conditions of high risks. The main task of this methodology is to develop a comprehensive architecture for supporting technological processes of critical infrastructure based on cloud solutions, increasing the level of technological readiness of critical infrastructure facilities for functioning in an unstable environment by implementing adaptive, scalable and secure solutions. The methodology proposed in this work is focused on functioning in conditions of increased threats, both man-made and cyber, taking into account the requirements for information security, communication reliability, redundancy of critical components and flexibility of the system architecture. This approach contributes to increasing the level of technological readiness of critical infrastructure objects to operate in an unstable environment, reduces the likelihood of failures and ensures resistance to external influences.
У статті здійснено комплексний огляд базових принципів проєктування та практичного застосування кіберполігонів як керованих навчально-дослідних середовищ для формування професійних компетентностей у сфері кіберзахисту. Показано еволюцію тренувальних платформ від статичних віртуальних лабораторій до масштабованих хмарних екосистем і цифрових двійників інфраструктур, які відтворюють реалістичні мережеві топології, типові бізнес-сервіси та поведінку користувачів. Аргументовано, що на тлі зростання економічних втрат від кіберзлочинності та розширення розриву в кадровому забезпеченні, кіберполігони стають ключовим інструментом набуття «бойового» досвіду в безпечних умовах. З урахуванням фреймворку NICE, педагогічних моделей Блума та Колба, а також сучасних підходів до автоматизації сценаріїв, запропоновано узагальнену систему принципів, що охоплює архітектуру, керування контентом, оцінювання результатів, безпеку й відповідність етичним та правовим обмеженням. Окрему увагу приділено використанню штучного інтелекту, агентних RAG-підходів і багатоагентного навчання з підкріпленням для підвищення адаптивності вправ і якості аналітики навчання.
Критична інфраструктура енергетичного сектору все частіше стає об'єктом кібернетичних, фізичних та гібридних атак, які використовують вразливості систем моніторингу та контролю. У цій статті аналізуються основні інциденти безпеки, що вплинули на енергетичні об'єкти протягом останніх 10-15 років, з особливим акцентом на атаках, що ставлять під загрозу дані вимірювань, телеметрію та ситуаційну обізнаність. На основі аналізу інцидентів у дослідженні визначено типові схеми атак та прогалини в стійкості, а також обговорено їх наслідки для безпечної експлуатації енергетичних систем. Наприкінці статті наводяться практичні рекомендації щодо посилення кіберстійкості за допомогою моніторингу з урахуванням вимірювань, вдосконалення виявлення та механізмів відновлення стійкості в критичній інфраструктурі енергетики.
