У статті розкрито авторське бачення сутності метакогнітивної війни в структурі гібридної війни в контексті сучасних турбулентних процесів. Гібридна війна розуміється як така, що ведеться за свідомість людей, світогляд, ментальні цінності. Поняття «метакогнітивна війна» може інтерпретуватися як використання метакогнітивних стратегій та спотворень для досягнення цілей у протистоянні з іншими, де когнітивні спотворення – систематичні помилки мислення, що призводять до неадекватного сприйняття реальності. Когнітивна війна – це не засіб, це – процесс Мозок є одночасно мішенню та зброєю в боротьбі за когнітивну перевагу. Змагання в цьому середовищі включають цілеспрямовану, синхронізовану військову та невійськову діяльність, спрямовану на отримання, підтримку та захист когнітивної переваги. Появу поняття «метакогнітивна війна» можна пов’язувати з розвитком так званих «жорстких» когнітивних наук, що вивчають мислення як матеріальний об’єкт з точки зору різних галузей знань: нейронауки, лінгвістики, психології, аналітичної філософії та цифрових наук, включаючи штучний інтелект. Метакогнітивна війна виходить за рамки інформації і цілиться на те, що окремий мозок робитиме з цією інформацією. Один із варіантів розглядати її – як «психолого-соціально-технічну війну», з одного боку, та як форму «війни впливу», з іншого з використанням кіберзасобів. У висновках відзначається, що з безпекової точки зору метакогнітивна війна у сучасних турбулентних умовах породжує багато викликів, в першу чергу це: забезпечення когнітивної безпеки особистості; сприяння ефективному функціонуванню державних структур, а також встановлення та підтримка когнітивної переваги для рішучих дій. Вкрай важливо передбачити загрози, що виникають від майбутніх технологій. Ці загрози стають дедалі поширенішими, а їхні наслідки, найчастіше, матимуть глобальний характер, що вимагатиме вивчення різноманітних вимірів когнітивної війни. Усвідомлення цих вимірів означатиме отримання засобів для виходу за рамки реактивної позиції, набуття технологічної та психологічної ініціативи у протидії викликам та загрозам особистості в основі її мислення та ґрунтовного прийняття рішень, пов’язаних з безпекою

У доповіді акцентовано увагу на тому, що розроблення та впровадження ефективних засобів і систем оцінювання стану кіберзахисту об’єктів критичної інфраструктури держави й рівня гібридних загроз є актуальним науковим завданням. Розглянуто отримані в Державному університеті інформаційно-комунікаційних технологій теоретичні та практичні результати, спрямовані на створення нових, гнучких та адаптивних методів захисту об’єктів критичної інфраструктури і розроблення ефективних систем оцінювання кіберзагроз. Як цитувати: Корченко О.Г. Методи та моделі оцінювання стану кіберзахисту об’єктів критичної інфраструктури держави (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 18 червня 2025 р.). Вісник НАН України. 2025. № 8. С. 59—62. https://doi.org/10.15407/visn2025.08.059

Актуальність. Розвиток інформаційних технологій та обмін даними створюють нові загрози кібербезпеці, зокрема кібератаки та шахрайство. Соціальні мережі та штучний інтелект сприяють вдосконаленню соціотехнічних методів. Аналізуючи дані провідних досліджень, виділяють певні методи, які використовуються найчастіше соціотехніками, але в цих публікаціях не сформовані множини ознак, які характеризують підходи до реалізації відповідних атак, що дасть можливість з системних позицій формалізувати процес їх класифікації. З огляду на це аналіз та класифікація сучасних підходів реалізації соціотехнічних атак є важливою складовою стратегії кібербезпеки для забезпечення захисту від постійно зростаючих загроз та є актуальним науковим завданням. Мета. З урахуванням вищезазначеного метою роботи є аналіз та розробка за ознаковим принципом узагальненої класифікації сучасних підходів реалізації соціотехнічних атак. Методологія. У статті проведено дослідження сучасних підходів та методів реалізації соціотехнічних атак, для систематизації та інтеграції існуючих класифікацій відповідних методів та їх розширення новими ознаковими характеристиками. На базі яких сформована критеріальна (ознакова) класифікація сучасних підходів до реалізації соціотехнічних атак, що використовують різні техніки.Наукова новизна. Запропоновано класифікацію сучасних підходів реалізації соціотехнічних атак за наступними критеріями, як от: часовий аспект, галузева афіліація, взаємодія з політикою безпеки, ініціалізація, тип звернення, інструментарій, порушення характеристик, ступінь важкості, реляційні ознаки, тип атакованого джерела, тип доступу, дистанційність, маніпулювання, тип соціотехніка, масштаб, що дозволяє з системних позицій вибирати та розробляти відповідні засоби протидії соціотехнічним атакам.З урахуванням відповідної класифікації, розглянуто приклад проведення соціотехнічної атаки, на таких кроках їх реалізації як от: дослідження цілі, підготовка соціотехнічної атаки, виконання атаки, експлуатація отриманої інформації, приховування слідів. Висновки. Отримані результати дозволяють з системних позицій вибирати та розробляти відповідні засоби протидії соціотехнічним атакам. Також на базі отриманих критеріїв, можна розробити метод оцінювання готовності персоналу до протидії різним класам соціотехнічних атак.

The article proposes a method of assessing information transmission reliability by using the output normalized logarithmic ratio of the likelihood function (LRLF) of the decoder. Based on the evaluation, the method allows adapting system parameters with turbo codes (TC) or LDPC code. This method can be used in combination with other methods of parametric and structural adaptation using turbo codes or LDPC codes.

Applied results of scientific analysis should be the key focus of modern security research. A comparative analysis of research results obtained using different methods, as an applied task, forms a broader basis for interpreting the results and substantiating the conclusions. A social survey and expert opinion research were conducted to implement the general concept of strategic analysis of cybersecurity in Ukraine. Using the method based on determining the average value in a certain set of estimates, as well as the method based on the theory of fuzzy sets, the risks of spreading certain cyber threats in Ukraine were assessed. The results were compared. Although the use of different measurement methods led to some differences in quantitative risk indicators, the comparative analysis of the ratio of the level of different cyber threats did not change significantly. At the same time, the fuzzy set method provided more flexible interpretation of the results to characterize cyber threats in terms of their upward or downward trend. In general, the combined approach to cyber threat risk assessment can become an important risk management tool, as it takes advantage of different methods and allows for a deeper understanding of the current situation and the formation of more informed management decisions.

У сучасному цифровому світі, де величезна частина наших повсякденних дій відбувається в онлайн просторі, безпека кіберпростору стає невід'ємною складовою національної безпеки кожної держави. Особливо важливою виявляється захист критичної інфраструктури, яка забезпечує функціонування економіки, комунікацій та суспільства загалом. У зв'язку з цим, розробка та впровадження системи оцінювання підвищення стану кіберзахисту об’єктів огляду критичної інфраструктури стає надзвичайно актуальним завданням для держав та організацій. Запропонована структурна модель системи оцінювання підвищення стану кіберзахисту об’єктів огляду критичної інфраструктури держави, яка за рахунок бази даних заходів кіберзахисту, правил та еталонів, а також модулів формування поточних значень, фазифікації і формування ЛЗ, формування характеристик огляду та параметрів наближеності, дозволить реалізувати оцінювати підвищення рівня стану кіберзахисту об’єктів критичної інфраструктури в слабоформалізованому нечіткому довкіллі. У даному контексті, її впровадження стає критично важливим кроком для забезпечення безпеки критичної інфраструктури держави в умовах постійно зростаючих кіберзагроз. Вона сприяє підвищенню рівня готовності та стійкості до потенційних кібератак, що є невід'ємною складовою стратегії забезпечення національної безпеки.

У зв'язку зі зростанням загроз кібербезпеці, особливо для критичної інфраструктури держави, виникає необхідність у розробці та впровадженні ефективних методів оцінювання рівня кіберзахисту. Критична інфраструктура держави (енергетика, транспорт, медичні установи тощо) все більше стає залежною від інформаційних технологій. Порушення безпеки цих технологій може призвести до серйозних наслідків для життя та здоров'я громадян, а також економічних втрат. Багато країн встановлюють різні регулятивні вимоги стосовно кіберзахисту, наприклад, GDPR в Європейському Союзі або NIST у Сполучених Штатах. Це змушує організації, що управляють критичною інфраструктурою, активно шукати та впроваджувати ефективні методи оцінювання рівня кіберзахисту. Швидкий технологічний прогрес призводить до появи нових методів атак, для захисту від яких необхідно залучати різні ресурси (фінансові, людські, часові тощо) для створення нових більш ефективних засобів для підвищення стану кіберзахисту. Оцінка рівня такого стану в подальшому дасть можливість оцінити ефект від вкладених в безпеку ресурсів. Розроблений метод оцінки підвищення рівня кіберзахисту об'єктів критичної інфраструктури держави ґрунтується на моделі системи характеристик, спрямованої на оцінку стану кіберзахисту в Україні, та процедур формування лінгвістичних змінних, фазифікації інтервалів та побудови еталонів, формування множини характеристик об’єктів огляду, процесу первинного вимірювання, формуванню базових пар і асоціативних правил та візуалізації результатів, які формалізуються відповідними етапами, дозволяє реалізовувати процес оцінювання стану кіберзахисту об’єкту огляду критичної інфраструктури. Описаний метод може стати ефективним інструментом для аналізу та оцінки рівня кіберзахисту критичної інфраструктури держави з метою забезпечення національної безпеки та захисту від кіберзагроз. В подальшому необхідно побудувати систему, яка дозволить автоматизувати процес оцінювання підвищення стану кіберзахисту на об’єктах огляду.

Today’s challenges determine the need to improve the biometric authentication of personnel of critical infrastructure facilities. Common means of biometric authentication, which are usually based on the use of neural network technologies for facial image analysis, need improvement in the direction of adaptation to the conditions of recognition during the performance by personnel of their functional duties, which are characterized by the influence of interference during video recording and an increase in the probability attacks using dummies. Another area of improvement is determined by the availability of video recording tools, which provide the ability to recognize a person by the iris of the eye and the ability to recognize emotions. It is shown that the first stage of improvement of neural network means of biometric authentication is the development of a formalized description of the recognition process, which takes into account promising areas of improvement. A conceptual model containing a formalized description and criteria for evaluating the effectiveness of the recognition process is proposed. At the same time, for the first time, an approach to determining the parameters of obstacles was proposed, which involves comparing the parameters of obstacles with the location and number of key and control faces that they overlap. Recognition of attacks is proposed to be implemented based on the analysis of the dynamics of basic emotions, the dynamics of eye movement parameters and the environment. The results of this study are important in the context of the development of effective biometric authentication tools, as they provide a formalized description of the requirements for the functional capabilities of the main components of the process of recognizing the identity and emotions of personnel of critical infrastructure facilities.

Виклики сьогодення визначають необхідність вдосконалення засобів біометричної автентифікації персоналу об’єктів критичної інфраструктури. Поширені засоби біометричної автентифікації, що як правило базуються на використанні нейромережевих технологій аналізу зображення обличчя, в багатьох випадках не достатньо адаптовані до умов розпізнавання під час виконання персоналом своїх функціональних обов’язків, що характеризуються впливом різноманітних завад при відеореєстрації та підвищенням ймовірності атак за допомогою муляжів. Ще один перспективний напрямок вдосконалення визначається доступністю сучасних засобів відеореєстрації, які забезпечують додаткову можливість розпізнавання особи за райдужною оболонкою ока та можливість розпізнавання емоцій, що дозволяє оцінити психоемоційний стан представників персоналу. Показано, що першим етапом вдосконалення нейромережевих засобів біометричної автентифікації є розробка формалізованого опису процедури розпізнавання, яка враховує перспективні напрямки вдосконалення. Запропоновано відповідну модель, що забезпечує формалізований опис і критерії оцінки ефективності кожної із операцій та процедури розпізнавання в цілому. При цьому вперше обґрунтовано перелік критеріїв оцінки якості попередньої обробки зображень, що підлягають нейромережевому аналізу в системі біометричної автентифікації та вперше запропоновано підходи до визначення параметрів завад та розпізнавання атак за допомогою муляжів. Підхід до визначення параметрів завад передбачає співставлення параметрів завад з місцезнаходженням та кількістю ключових і контрольних обличчя, які вони перекривають. Розпізнавання атак пропонується реалізовувати на основі аналізу динаміки базових емоцій, динаміки параметрів руху очей та навколишнього середовища. Результати цього дослідження є важливими в контексті розробки ефективних засобів біометричної автентифікації, оскільки забезпечують формалізований опис вимог до функціональних можливостей основних складових цієї процедури розпізнавання особи та емоцій персоналу об’єктів критичної інфраструктури.

Dedicated to the analysis and evaluation of biometric authentication systems for personnel of critical infrastructure facilities. It is shown that tools based on the image of the face and the iris of the eye have broad prospects, which is explained by the proven solutions in the field of face image analysis, the availability and distribution of video recording tools that allow the iris to be recorded simultaneously with the face with satisfactory quality. It was determined that one of the ways to improve the effectiveness of such tools is to increase the accuracy of face recognition and resistance to obstacles that cover part of the face. It is also shown that an additional direction of improving the effectiveness of biometrics can be recognition of the current psycho-emotional state of personnel of critical infrastructure facilities. The need to evaluate the effectiveness of face and emotion recognition tools based on face and iris images is determined. Based on the analysis of the literature, two groups of efficiency criteria were formed: basic and additional. Criteria characterizing the effectiveness of the recognition process are included in the main group, and criteria corresponding to the technical implementation features and service capabilities of recognition tools are included in the additional group. An evaluation of modern means of face and emotion recognition based on the image of the face and iris of the eye was carried out, and their non-compliance with a number of criteria was determined. It is proposed to correlate the ways of further research with the solution of the task of ensuring the fulfillment of the criteria related to the possibility of recognizing emotions and a person based on part of the image of the face, facial expressions and part of the image of the iris of the eye, with the technical implementation of expert solutions. The possibility of performing the specified task due to the use of modern neural network technologies is shown.

The article is devoted to the development of a method for increasing the efficiency of communication channels of unmanned aerial vehicles (UAVs) in the conditions of electronic warfare (EW). The author analyses the threats that may be caused by the use of electronic warfare against autonomous UAVs. A review of some technologies that can be used to create original algorithms for countering electronic warfare and increasing the autonomy of UAVs on the battlefield is carried out. The structure of modern digital communication systems is considered. The requirements of unmanned aerial vehicle manufacturers for onboard electronic equipment are analyzed, and the choice of the hardware platform of the target radio system is justified. The main idea and novelty of the proposed method are highlighted. The creation of a model of a cognitive radio channel for UAVs is considered step by step. The main steps of modelling the spectral activity of electronic warfare equipment are proposed. The main criteria for choosing a free spectral range are determined. The type of neural network for use in the target cognitive radio system is substantiated. The idea of applying adaptive coding in UAV communication channels using multicomponent turbo codes in combination with neural networks, which are simultaneously used for cognitive radio, has been further developed.

Присвячено аналізу та оцінюванню систем біометричної аутентифікації персоналу об’єктів критичної інфраструктури. Показано, що широкі перспективи мають засоби на основі зображення обличчя та райдужної оболонки ока, що пояснюється апробованістю рішень у сфері аналізу зображення обличчя, доступністю і розповсюдженістю засобів відеореєстрації, які дозволяють із задовільною якістю одночасно з обличчям фіксувати й райдужну оболонку ока. Визначено, що одним з напрямків підвищення ефективності таких засобів є підвищення точності розпізнавання особи та стійкості до завад, що перекривають частину обличчя. Також показано, що додатковим напрямком підвищення ефективності засобів біометрії може бути розпізнавання поточного психоемоційного стану персоналу об’єктів критичної інфраструктури. Визначена необхідність оцінки ефективності засобів розпізнавання особи та емоцій за зображенням обличчя та райдужної оболонки ока. На основі аналізу літератури сформовано дві групи критеріїв ефективності: основні та додаткові. До основної групи віднесено критерії, що характеризують ефективність процесу розпізнавання, до додаткової – критерії, що відповідають особливостям технічної реалізації та сервісним можливостям засобів розпізнавання. Проведено оцінювання сучасних засобів розпізнавання особи та емоцій за зображенням обличчя та райдужної оболонки ока і визначено їх невідповідність низці критеріїв. Запропоновано співвіднести шляхи подальших досліджень з вирішенням завдання забезпечення виконання критеріїв, що пов’язані з можливістю розпізнавання емоцій та особи за частиною зображення обличчя, мімікою і частиною зображення райдужної оболонки ока, з технічною реалізацією експертних рішень. Показано можливість виконання означеного завдання за рахунок використання сучасних нейромережевих технологій.

Одним з нових та перспективних підходів до вирішення задачі кібербезпекового оцінювання на об’єктах критичної інфраструктури є використання теорії нечітких множин, наприклад, для оцінювання ризиків інформаційної безпеки. На практиці виникають ситуації, коли при розрахунку кінцевих результатів суттєво впливає неузгодженість думок або помилки експертів. Тому, для мінімізації такого роду помилок пропонується методи фазифікації інтервалів шляхом їх перетворення в нечіткі числа. Метод дозволяє забезпечити гнучкість та ефективність такого процесу трансформації інтервалів і зводить до мінімуму вплив людського чинника. Відомі методи перетворення інтервалів в трикутні та трапецієподібні нечіткі числа, але вони не завжди дають прийнятний результат. Тому пропонується новий метод фазифікації, в якому за рахунок реалізації процедур визначення коефіцієнта зближенності та формування медіан інтервалів, визначення параметра зсуву та коефіцієнта розтягнення, а також процедури формування еталонів, дозволяє забезпечити гнучкість процесу перетворення для отримання трикутних та трапецієподібних НЧ, що відображають значення початкових інтервалів. Розроблений метод надалі може ефективно використовуватись для вирішення задач кібербезпекового оцінювання на об’єктах критичної інфраструктури.

Розробка ефективного методу оцінювання негативних наслідків від порушення конфіденційності персональних даних (ПД) допомагає компаніям ефективніше управляти ризиками та захищати фінансову і репутаційну стійкість. GDPR передбачає можливість накладення значних штрафів у разі порушення правил захисту даних. Метод дозволить бізнесу оцінювати потенційні фінансові наслідки від витоку даних та реалізувати певні превентивні заходи для убезпечення від можливих штрафів. Таким чином така розробка допоможе організаціям ефективно впроваджувати вимоги GDPR, забезпечуючи високий рівень захисту даних та відповідного управління ризиками. Метою роботи є розробка методу оцінювання негативних наслідків від порушення конфіденційності ПД у разі порушення вимог, що встановлені Регламентом GDPR. Метод оцінювання відповідно до положень Регламенту GDPR, який за рахунок етапів: ідентифікації об’єкта оцінювання (надання інформації про підприємство), визначення рівня порушення, формування первинної експертної інформації та фіналізованої процедури обробки експертних даних, що здійснюють аналітичне перетворення множин вхідних даних розробленої кортежної моделі інтегрованого представлення параметрів, значень величин, що відображають судження експертів, розроблених нових правил оцінювання, розсіювання балів та визначеної множини рекомендацій дозволяє визначати величину максимального та фактичного збитків для організації у разі порушення конфіденційності ПД та надавати рекомендації щодо вибору політики безпеки ПД і послуг безпеки відповідно до функціонального профілю захищеності.

У зв’язку зі збільшенням кількості кібератак та інцидентів на об’єкти критичної інфраструктури перед спеціалістами постає проблема підвищення ефективності заходів безпеки, які будуть в змозі забезпечити надійну та безперебійну роботу об’єктів критичної інфраструктури в цілому. Тому поняття кіберстійкість, управління кіберстійкістю, забезпечення кіберстійкості, оцінювання кіберстійкості набувають подальшої актуалізації. До поняття кіберстійкості, крім безпеки, відносять низку завдань і процесів, які стосуються інформаційних технологій (наприклад, резервування та відновлення після збоїв) і захисту бренду. Причому питання стійкості і безперервності сервісів в цьому понятті відносяться як до самої компанії, так і до зовнішніх підрядників, які надають такі послуги. Так, Держспецзв'язку визначили, що передумовою до появи кіберстійкості як напрямку корпоративної кібербезпеки стало прийняття компаніями факту про неминучість кібератаки. В поняття кіберстійкості також включають можливість підготуватися до атаки, забезпечення ефективної діяльності та протидії під час атаки, а також зниження можливих наслідків атаки на компанію. Важливим для підприємств є оцінювання стану кіберстійкості їх критичних інфраструктур для планування вкладання коштів, що дозволяють забезпечити необхідний рівень кіберстійкості. Але для реалізації процесу оцінювання необхідно чітко розуміти, що стоїть за зазначеним поняттям. Тому актуальною задачею є аналіз поняття кіберстійкості критичної інфраструктури. Метою роботи є аналіз понять кіберстійкості для критичних інформаційних інфраструктур. Для досягнення поставленої мети необхідно визначити множину критеріїв, що характеризують поняття кіберстійкості. Це дасть можливість формулювати дефініції «кіберстійкість» для її подальшого використання при вирішенні поставлених задач сфери кібербезпеки та захисту інформації. В статті проведений аналіз поняття кіберстійкості, який засновується на підставі сформованої тридцятиоднокомпонентної множини критеріїв, дає можливість сформулювати дефініції, пов’язані з кіберстійкістю для її подальшого використання при вирішенні задач кібербезпеки та захисту інформації. На підставі сформованого в подальшому визначенні поняття кіберстійкості, можна, наприклад, розробити методи і моделі оцінювання її рівня.

In modern conditions in the field of medicine, raster image analysis systems are becoming more widespread, which allow automating the process of establishing a diagnosis based on the results of instrumental monitoring of a patient. One of the most important stages of such an analysis is the detection of the mask of the object to be recognized on the image. It is shown that under the conditions of a multivariate and multifactorial task of analyzing medical images, the most promising are neural network tools for extracting masks. It has also been determined that the known detection tools are highly specialized and not sufficiently adapted to the variability of the conditions of use, which necessitates the construction of an effective neural network model adapted to the definition of a mask on medical images. An approach is proposed to determine the most effective type of neural network model, which provides for expert evaluation of the effectiveness of acceptable types of models and conducting computer experiments to make a final decision. It is shown that to evaluate the effectiveness of a neural network model, it is possible to use the Intersection over Union and Dice Loss metrics. The proposed solutions were verified by isolating the brachial plexus of nerve fibers on grayscale images presented in the public Ultrasound Nerve Segmentation database. The expediency of using neural network models U-Net, YOLOv4 and PSPNet was determined by expert evaluation, and with the help of computer experiments, it was proved that U-Net is the most effective in terms of Intersection over Union and Dice Loss, which provides a detection accuracy of about 0.89. Also, the analysis of the results of the experiments showed the need to improve the mathematical apparatus, which is used to calculate the mask detection indicators.

Summary: The article considers a new approach to the formation of a threat classifier in socio-cyber-physical systems. These systems, as a rule, are complex and based on the synthesis of cyber-physical components using smart technologies and social networks. It is important to note that these systems also belong to critical infrastructure objects, which requires a new approach to the creation of multi-contour security systems. An important task for the formation of the security contour of such systems is the development of a threat classifier that allows to objectively assess the criticality of the organization's infrastructure elements. The presented classifier allows to define an expert approach at the initial stage for establishing weighting factors of the influence of threats, such as anomalies, deviations from normal functioning and computer incidents. At the next stage, the characteristics of the impact of threats on the platforms of socio-cyber-physical systems, as well as their impact on the external and internal aspects of the system, are determined. The influence of social engineering methods, which can significantly increase the risk of threat implementation and create various channels for their implementation, including mixed (targeted) attacks, is considered in detail. On the basis of the proposed approach to the classification of threats, a method of assessing the current state of the level of security of socio-cyber-physical systems and the possibilities of determining the critical points of the system infrastructure is proposed. Countermeasures and the ability of multi-loop security systems to provide effective infrastructure protection are also discussed

Currently, means of semantic segmentation of images, based on the use of neural networks, are increasingly used in computer systems for various purposes. Despite significant successes in this field, one of the most important unsolved problems is the task of determining the type and parameters of convolutional neural networks, which are the basis of the encoder and decoder. As a result of the research, an appropriate procedure was developed that allows the neural network encoder and decoder to be adapted to the following conditions of the segmentation problem: image size, number of color channels, permissible minimum accuracy of segmentation, permissible maximum computational complexity of segmentation, the need to label segments, the need to select several segments, the need to select deformed, displaced and rotated objects, the maximum computational complexity of learning a neural network model is permissible; admissible training period of the neural network model. The implementation of the procedure of applying neural networks for image segmentation consists in the formation of the basic mathematical support, the construction of the main blocks and the general scheme of the procedure. The developed procedure was verified experimentally on examples of semantic segmentation of images containing objects such as a car. The obtained experimental results show that the application of the proposed procedure allows, avoiding complex long-term experiments, to build a neural network model that, with a sufficiently short training period, ensures the achievement of image segmentation accuracy of about 0.8, which corresponds to the best systems of a similar purpose. It is shown that the ways of further research in the direction of improving the methodological support of neural network segmentation of raster images should be correlated with the justified use of modern modules and mechanisms in the encoder and decoder, adapted to the significant conditions of the given task. For example, the use of the ResNet module allows you to increase the depth of the neural network due to the leveling of the gradient drop effect, and the Inception module provides a reduction in the number of weighting factors and the processing of objects of different sizes.