Modelling the potential convergence of the cybersecurity system and combating money laundering

Abstract

У роботі проведено аналіз потенційної конвергенції системи кібербезпеки та протидії відмиванню коштів. Данна проблема є глобальною, оскільки сьогодення диктує людству нові правила ефективної співпраці і вирішення проблем різних рівнів. У роботі проведено статистичний та візуальний аналіз, за допомогою якого були описані фактори, які мають вплив на рівень безпеки в фінансовому секторі. Канонічний аналіз допоміг ідентифікувати фактори, які характеризує рівень цифрової трансформації в кібербезпеці. У роботі використовувалися два методи аналізу – нейромережевий та регресійний аналіз. Ці види аналізу були використані, щоб визначити, який із них найкраще описує потенційний процес конвергенції системи кібербезпеки та протидії відмиванню коштів. Проведений аналіз показав, що завдяки впровадженню потенційної конвергенції систем можна ефективно протидіяти відмиванню грошей.

The paper analyzes the potential convergence of the cybersecurity system and combating money laundering. This problem is global, because today our world dictates to humanity new rules for effective cooperation and solving problems at different levels. Statistical and visual analysis was carried out in the work, with the help of which the factors influencing the level of security in the financial sector were described. Canonical analysis helped to identify the factors that characterize the level of digital transformation in cybersecurity. Two methods of analysis were used in the work - neural network and regression analysis. These types of analysis were used to determine which one best describes the potential process of cybersecurity and anti-money laundering convergence. The conducted analysis showed that due to the introduction of potential convergence of systems, it is possible to effectively combat money laundering.