Вісник Сумського державного університету. Економіка (2009-2024)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/193
Browse
6 results
Search Results
Item Аналіз математичних моделей протидії банківським кібершахрайствам(Сумський державний університет, 2022) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Скринька, Лілія Олегівна; Скрынька, Лилия Олеговна; Skrynka, Liliia OlehivnaСтаттю присвячено актуальній темі аналізу математичних моделей протидії банківським кібершахрайствам. Дана проблематика обумовлена зростанням ризиків безпеки банківської системи через здійснення шахраями кібератак та реалізації кіберзлочинів. Тому пріоритетним завданням для банківської кібербезпеки є застосування сучасних математичних методів для аналізу джерел кібератак, визначення загроз та збитків ринку банківських послуг, виявлення кібернетичних атак та оцінки сценарії ймовірного кіберризику, тощо. В статті було проаналізовано найбільш розповсюджені види кібершахрайств, серед яких виділяють соціальну інженерію, фішинг, сталкінг, фармінг, DoS-атаки, онлайн-шахрайства, потенційно небажані програми, тощо. Також у дослідженні було розглянуто модель когнітивних обчислень та виявлення підозрілих транзакцій у банківських кіберфізичних системах на основі квантових обчислень у BCPS для постквантової ери. Визначено переваги, недоліки та результати моделі. Для виявлення шахрайства в режимі реального часу шляхом аналізу вхідних банківських транзакцій з платіжними картами запропоновано прогнозне моделювання. В межах даного методу використовуються такі моделі для класифікації виявлення шахрайства, як логістична регресія, дерево рішень та більш вузька техніка – дерево рішень випадкового лісу. Також у дослідженні розглянуто використання алгоритму гармонійного пошуку в нейронних мережах для покращення виявлення шахрайства в банківській системі. З’ясовано, що, хоча дана модель має перевагу у спроможності до навчання на основі минулої поведінки, є труднощі в тривалій обробці великої кількості нейронних мереж. Також наведено етапи реалізації моделі. Крім того, проаналізовано моделювання виявлення шахрайства з кредитними картками на базі використання двох типів моделей: під наглядом і без нагляду. До моделей під наглядом віднесено логістичну регресію, Kнайближчі сусіди, екстремальне підвищення градієнта. Серед неконтрольованих генеративних моделей розглянуто однокласну опорну векторну модель, обмежену модель Больцмана, генеративно-змагальну мережу.Item Аналіз та моделювання соціально-економічного розвитку країн з урахуванням рівня їх кібербезпеки(Сумський державний університет, 2022) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Кочережченко, Р.Д.Статтю присвячено актуальній темі аналізу й моделювання соціально-економічного розвитку країн з урахуванням рівня їх кібербезпеки. Дана проблематика обумовлена зростанням рівня кіберзлочинів, які набувають глобальних масштабів та їх наслідки призводять до дестабілізації економічних, соціальних та політичних процесів у суспільстві. Дослідження проводилося на основі статистичних даних 141 країни світу за 2019 рік за допомогою мови програмування Python. Національний індекс кібербезпеки було обрано як індикатор, що характеризує рівень країн протидіяти різного роду кіберзагрозам. У якості показників соціально-економічного розвитку було обрано 11 макроекономічних індексів, які характеризують ВВП на душу населення, рівень інфляції, легкість ведення бізнесу, рівень безробіття, тощо. Методика дослідження проводилася у шість етапів. За результатами першого кроку було виявлено, що масив даних не містить пропущених значень, але за рядом показників, таких як рівень інфляції, рівень безробіття, витрати уряду на освіту, дохід за винятком грантів, експорт високих технологій, витрати на кінцеве споживання державного бюджету, ВВП, спостерігаються викиди. Головною причиною цього факту є існування значного розриву між рівнями соціально-економічного розвитку найменш розвинених та розвинених країн. Проведений кореляційний аналіз виявив існування помітної та високої кореляції між факторами: національний індекс кібербезпеки, загальна очікувана тривалість життя при народженні, легкість ведення бізнесу, ВВП на душу населення, наймані працівники та вразлива зайнятість. Їх було обрано для подальших розрахунків, оскільки інші соціально-економічні показники не мають кореляції із національним індексом кібербезпеки. На третьому етапі було використано метод головних компонент для усунення мультиколінеарності, що дозволило сформувати три статистично значущі компоненти. На четвертому етапі було проведено кластеризацію країн за методом k-means, в результаті чого було отримано 5 кластерів країн в залежності від рівня їх кібербезпеки та соціально-економічного розвитку. В результаті сешменти було сформовано країнами, які мають близькі значення, як національного індексу кібербезпеки, так й показників соціально-економічного розвитку. Проведення передискретизації даних на п’ятому етапі дозволило збалансувати спостереження в залежності від обраних класифікаційних груп-кластерів. На шостому етапі було побудовано класифікаційну модель дерева рішень, яка має високі показники загальної точності та для кожної класифікаційної групи, а також яку можна застосовувати для прогнозування ймовірних сегментів соціально-економічного розвитку країн з урахуванням рівня їх кібербезпеки.Item Аналіз і прогнозування впливу рівня цифровізації країни на її економічний розвиток(Сумський державний університет, 2021) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Ліцман, М.А.Статтю присвячено актуальній темі аналізу й прогнозування впливу рівня цифровізації країн на їх економічний розвиток. Дана проблематика обумовлена швидкими темпами впровадження інформаційних та комунікаційних технологій для вирішення різних задач суб’єктів економіки, що сприяє її розвитку. Для проведення дослідження використано статистичні дані для 138 країн світу за 2019 рік. У якості показника, що характеризує ступінь розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та мережевої готовності країн до їх впровадження та застосування, було використано індекс рівня цифрового розвитку. Для аналізу рівня економічного розвитку країн обрано 11 найбільш поширених показників, серед яких виділяється внутрішній валовий продукт, загальна очікувана тривалість життя при народженні, легкість ведення бізнесу, інфляція, тощо. На першому етапі проведено кореляційний аналіз, в результаті чого встановлено, що найбільш корельованими є показники: валовий внутрішній продукт, уразливе працевлаштування, наймані працівники, легкість ведення бізнесу та загальна очікувана тривалість життя при народженні, які також мають високий рівень кореляції з індексом рівня цифрового розвитку. На другому етапі шляхом застосування методу головних компонент було усунуто мультиколінеарність між факторами, що дозволило знизити й розмірність даних. На наступному етапі «Ліктьовим методом» визначено оптимальну кількість кластерів та здійснено кластеризацію методом k-means. Результатом є кластери країн, розподілені за близькістю тенденцій впливу рівня їх цифровізації на економічний розвиток. На останньому етапі було побудовано моделі прогнозування найбільш корельованих факторів, що характеризують економічний розвиток в країнах, в залежності від рівня їх цифровізації. Для прогнозування валового внутрішнього продукту та легкості ведення бізнесу виявився найбільш точний кубічний поліном, вразливої зайнятості, обсягу найманих працівників – квадратний, загальної очікуваної тривалості життя – лінійна, квадратична та кубічна моделі мають однакові оцінки. Побудовані моделі є універсальними інструментами для прогнозування можливих тенденцій розвитку для різних країн світу.Item Оцінка ймовірності виникнення шахрайства в процесі кредитування клієнтів банку(Сумський державний університет, 2021) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Радько, В.В.Статтю присвячено актуальній темі оцінці ймовірності виникнення кредитних шахрайств у банках. Дана проблематика пов’язана із зростанням рівня діджиталізації економічних процесів та переведенням платіжних операцій у цифровий простір. Її вирішення здійснюється у восьми наукових напрямках, що підтверджено шляхом побудови та аналізу карти наукометричної бібліографії досліджень, присвячених проблемі шахрайств щодо кредитування клієнтів банків. В статті було виділено кластери наукових праць, що стосуються: процесів захисту онлайн-транзакцій; машинного, ансамблевого та інкрементного навчання для вирішення проблем кредитних шахрайств; ймовірнісних підходів; процесів виявлення аномалій у операціях, пов’язаних із відмиванням незаконних коштів у банках; процесу знаходження шахрайств у фінансовій сфері; оцінки ризиків; Data Mining. Для проведення дослідження оцінки ймовірності виникнення кредитних шахрайств у банках використано статистичні дані, які складаються з 122 змінних та 307511 записів щодо клієнтів банку. Побудова концептуальної моделі дозволила окреслити етапи здійснення моделювання, яке проводилося за допомогою сучасної мови програмування Python. Дані було очищено від пропущеної інформації та перевірено на відповідність нормального закону розподілу. В результаті отриманого набору даних було побудовано три моделі - логістична регресія, дерево рішень та нейронна мережа. Виявилося, що частка правильних прогнозів у тренувальній вибірці для логістичної регресії склала 93,09%, для дерева рішень та нейронної мережі – 100,00%, а у тестовій вибірці, відповідно, – 93,60%, 99,15%, 86,67%. Це свідчить про адекватність даних обох вибірок та високу точність прогнозування. Побудовані моделі було також перевірено на точність та якість. В результаті виявилося, що всі моделі є досить точними та якісними, але дерево рішення є найбільш точною, якісною та адекватною моделлю. Побудовані моделі є універсальними інструментами для виявлення шахрайських операцій, але вони потребують постійного моніторингу та оновлення інформації у зв’язку із появою нових ознак злочинної дії в процесі кредитування клієнтів.Item Вплив рівня економічного розвитку країни на залежність використання персональних засобів інформаційної безпеки та наслідків кіберзлочинів(Сумський державний університет, 2020) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna MykolaivnaЗа останнє десятиліття спостерігається зростання обсягів кіберзлочинності у різних сферах життєдіяльності на рівні держави, економічних агентів, окремих індивідів. Тому набувають актуальності питання дослідження процесів формування інформаційної безпеки та виявлення впливів на її ефективність. Метою дослідження є доведення гіпотези про те, що настрої населення, пов’язані із використанням персональних заходів безпеки та формуванням відповідних наслідків інцидентів, відбуваються під впливом рівня економічного розвитку країни. Це здійснювалося за допомогою кластерного аналізу методом kсередніх із використанням аналітичної платформи Deductor Academic на основі даних дослідження, проведеного серед респондентів країн ЄС. Аналіз відповідей показав, що спостерігається тенденція зростання використання онлайн-банкінгу та сервісів електронної комерції; відбувається зростання кількості респондентів, які ставали жертвами кіберзлочинів, особливо соціальної інженерії; знижується тенденція у використанні надійних персональних засобів безпеки. Результати кластерного аналізу, для якого використано дані щодо кількості респондентів-жертв кіберзлочинів та кількості респондентів, які використовують різні засоби персональної безпеки, дозволили сформувати 7 кластерів країн. Аналіз ВВП на душу населення для отриманих кластерів та візуалізація карти країн дозволили підтвердити гіпотезу, але також було визначено, що на залежності використання персональних заходів безпеки та наслідків кіберзлочинів впливають й ментальні особливості країн, сформованих завдяки близькому територіальному розташуванню країн-сусідок, що мають спільні кордони, історичні події, близькі культурні особливості. Отримані результати матимуть практичну значущість для розробки концепції інформаційної безпеки та економічного розвитку держави. Їх можна використати для визначення тих наборів захисту, які відповідають рівню економічного розвитку та доходів населення. Пріоритетними напрямами подальших досліджень є визначення впливів інших факторів на формування інформаційної безпеки країни та формування барицентричної моделі їх вимірів для забезпечення сталого економічного розвитку держави.Item Формування інтегрального індексу загрози національної економіки(Сумський державний університет, 2020) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychУ статті розглянуто формування інтегрального індексу загрози національної економіки. Метою дослідження є формування методологічних засади визначення індексу загрози національної економіки Визначено, що наразі відсутній досконалий дієвий та якісний підхід до методик визначення загроз економіці країни, що викликає гостру необхідність розробки ефективної національної методології забезпечення національної економічної безпеки країни. Для здійснення оцінки індексу загрози національної економіки побудовано структурно-логічну математичну модель, що включає відповідну послідовність певних етапів дослідження. По-перше, створено інформаційну бази вхідних предикторів за період у динаміці, таких як дефіцит державного бюджету, обсяг загального боргу, частки іноземного капіталу у статутному капіталі банків, міжнародні резерви країни в місяцях імпорту, рівень доларизації, частка іноземної валюти у грошовій масі, контроль корупції, політична стабільність та відсутність насильства / тероризму, верховенство права, рівень інфляції, рівень безробіття, індекс GINI, рівень тіньової економіки. Далі приведено показники вхідної інформаційної бази дослідження до співставного вигляду шляхом проведення нелінійної нормалізації. Наступний етапом відібрано релевантні показники оцінювання індексу загрози національної економіки на базі комбінації методів Парето та діаграми розсіювання; розглянуто теоретичні аспекти застосування зазначених методів до фільтрації релевантних предикторів вхідної інформаційної бази дослідження. Заключним етапом проведено оцінювання інтегрального індексу загрози національної економіки за допомогою функції Кернела та мультиплікативної форми згортки. Здійснено візуалізацію як загальної тенденції поведінки інтегрального індексу загрози в часі, так і варіації в межах від мінімально та максимально можливих рівнів. Практичне застосування запропонованої методології дозволить своєчасно та оперативно забезпечувати підтримку необхідних організаційних, інституційних, нормативно-правових умов, що передбачають спроможність системи національної економіки до протистояння зовнішніх та внутрішніх загроз та навантажень, подальшої якісної адаптації до проблем та дестабілізуючих факторів, швидкому відновленню після впливу негативних чинників.