Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/80641
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Нечітко-множинна модель оцінки рівня захищеності банку від кібершахрайств
Authors Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych  
ORCID http://orcid.org/0000-0002-7855-691X
Keywords банківська установа
банковское учреждение
banking institution
кібершахрайства
кибермошенничества
cyber frauds
рівень захищеності
уровень защищенности
security level
шкала оцінювання
шкала оценивания
scale of assessment
нечіткі множини
нечеткие множества
fuzzy sets
нормалізація
нормализация
normalization
ієрархічне дерево
иерархическое дерево
hierarchical tree
Type Conference Papers
Date of Issue 2018
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/80641
Publisher Дніпро: ДНУ
License Copyright not evaluated
Citation Гриценко, К.Г. Нечітко-множинна модель оцінки рівня захищеності банку від кібершахрайств [Текст] / К.Г. Гриценко // Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем: тези доповідей XVI Міжнародної науково-практичної конференції MPZIS-2018 ( Дніпро, 21-23 листопада 2018 р.), / під заг. ред. О.М. Кисельової. – Д.: ДНУ, 2018. – С. 47-48
Abstract Банківські установи являються об’єктами критичної інфраструктури держави. Вони надзвичайно привабливі для злочинців. У зв’язку з цим, обґрунтування вибору банківської установи для незалежного аудиту її кібербезпеки є актуальним завданням. Завдяки аудиту кібербезпеки можна сформулювати конкретні практичні рекомендації щодо поліпшення кібербезпеки. Інструментом попереджувального кіберзахисту є нечітка модель оцінки рівня захищеності банківської установи від кібершахрайств, що використовує як кількісні показники, так і якісні анкетні дані. Вона може бути використана для обґрунтування вибору банківської установи для проведення першочергового незалежного аудиту її кібербезпеки. Рівень захищеності банківської установи від кібершахрайств оцінюється з використанням деревоподібного зваженого графа.
Банковские учреждения являются объектами критической инфраструктуры государства. Они очень привлекательны для кибермошенников. В связи с этим, обоснование выбора банковского учреждения для независимого аудита его кибербезопасности является актуальной задачей. Благодаря аудиту кибербезопасности можно сформулировать конкретные практические рекомендации по улучшению кибербезопасности. Инструментом предупредительной киберзащиты является нечеткая модель оценки уровня защищенности банковского учреждения от кибермошенничества, использующая как количественные показатели, так и качественные анкетные данные. Она может быть использована для обоснования выбора банковского учреждения для проведения первоочередного независимого аудита его кибербезопасности. Уровень защищенности банковского учреждения от кибермошенничества оценивается с использованием древовидного взвешенного графа.
As is well known, banking institutions are the objects of critical infrastructure of the state. They are extremely attractive for cybercriminals. In connection with this, the actual task is to justify the choice of a banking institution for an independent audit of its cyber security. Because of cyber security audit, specific practical recommendations for improving cybersecurity could be formulating. The fuzzy model of assessing the level of a bank security from cyber frauds is an instrument of warning cyber frauds. This model can use both quantitative indicators and qualitative data from questionnaires. Thus fuzzy model could be using to justify the choice of a banking institution for conducting an urgent independent audit of its cyber security. The level of security of the banking institution from cyber frauds might be estimating using a tree-like weighed graph.
Appears in Collections: Наукові видання (ННІ БТ)

Views

Bangladesh Bangladesh
1
Belgium Belgium
1
China China
108659
Greece Greece
1
Ireland Ireland
153
Japan Japan
1
Lithuania Lithuania
1
Russia Russia
1
Singapore Singapore
1
Ukraine Ukraine
6286
United Kingdom United Kingdom
2444
United States United States
217319
Unknown Country Unknown Country
6285

Downloads

China China
1
Germany Germany
1
Japan Japan
1
Lithuania Lithuania
1
Ukraine Ukraine
78310
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
217320
Unknown Country Unknown Country
1

Files

File Size Format Downloads
Hrytsenko_normalization_paper.pdf 4.01 MB Adobe PDF 295636

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.