Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
47 results
Search Results
Item Uncovering patterns of digital transformation of European economies using self-organizing maps(LLC “Consulting Publishing Company “Business Perspectives”, 2025) Пахненко, Олена Михайлівна; Pakhnenko, Olena Mykhailivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Семеног, Андрій Юрійович; Semenoh, Andrii Yuriiovych; Мордань, Євгенія Юріївна; Mordan, Yevheniia Yuriivna; Tarasenko, O.Цифрові технології стали ключовим рушієм економічного зростання, конкурентоспроможності та соціальної інтеграції, тоді як значні відмінності в цифровому розвитку зберігаються між національними економіками. Метою цього дослідження є картографування та інтерпретація траєкторій цифрової трансформації у 30 вибраних європейських країнах (держави-члени ЄС, асоційовані економіки та Україна) протягом 2011–2022 років. У дослідженні використовується самоорганізуюча карта (SOM) з ієрархічною кластеризацією Варда для виявлення прихованих структур цифрового розвитку, використовуючи збалансовану панель з 20 показників у трьох сферах: розвиток сектору ІКТ, цифрова інфраструктура, впровадження цифрових технологій та навички. Валідність кластерів оцінювалася за допомогою методу ліктя, коефіцієнта силуету, індексів Калінського-Харабаша та Девіса-Боулдена. Результати показують, що двокластерне рішення є статистично стійким, тоді як трикластерне рішення надає додаткове розуміння перехідних моделей цифрової трансформації. Двокластерне рішення виявило чітку різницю між цифровими лідерами та менш розвиненими економіками, причому найбільші розбіжності спостерігалися в онлайн-банкінгу (71% проти 29%), онлайн-покупках (68% проти 32%) та використанні електронного урядування (68% проти 34%). Трикластерне рішення надало подальших нюансів, показавши, що у 2011 році більшість європейських економік були зосереджені в найслабшому кластері, тоді як лише Північна Європа досягла високого рівня цифровізації. До 2020 року всі європейські країни досягли принаймні середнього кластера, що відображає перехід від сильної поляризації до більш збалансованого розподілу цифрового розвитку. Незважаючи на прогрес, структурні розриви залишаються, що підкреслює необхідність політики, яка розвиває цифрові навички, заохочує інклюзивне впровадження та зміцнює довіру до онлайн-сервісів для підтримки цифрової трансформації.Item Інструменти аналізу даних для оцінки кіберризиків у фінансових послугах(ФОП Кошовий Богдан-Петро Олегович, 2025) Боженко, Вікторія Володимирівна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Пахненко, Олена Михайлівна; Pakhnenko, Olena Mykhailivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaМетою статті є аналіз підходів до оцінки кіберризиків у фінансовому секторі та дослідження можливостей застосування сучасних інструментів аналізу даних для підвищення ефективності кіберзахисту фінансових установ. У дослідженні використано метод системного аналізу нормативних актів, а також структурований підхід до класифікації кіберзагроз відповідно до ENISA. Проведено огляд кількісних і якісних метрик оцінювання ризиків, таких як частота інцидентів, фінансові втрати, показники VaR та ES. Використано порівняльний аналіз превентивних і адаптивних інструментів управління кіберризиками. У результаті дослідження встановлено, що ефективне управління кіберризиками вимагає інтеграції превентивних та адаптивних підходів до кіберзахисту. До превентивних віднесено інструменти виявлення вразливостей, тестування на проникнення, моніторинг уразливих компонентів, кіберрозвідку. Адаптивні методи включають SIEM-системи, системи запобігання вторгненням (IDPS), засоби поведінкової аналітики, інструменти штучного інтелекту та машинного навчання. Описано інструменти для виявлення фішингу, шахрайства, атаки типу DoS/DDoS, а також заходи реагування на витоки даних. Наведено приклади використання аналітичних платформ для прогнозування кіберзагроз і виявлення аномалій на основі шаблонів поведінки користувачів. Зазначено, що багатофакторна оцінка кіберзагроз дозволяє підвищити точність виявлення потенційно небезпечних подій і мінімізувати шкоду від інцидентів. Результати дослідження підтверджують, що багаторівнева стратегія кіберзахисту, яка поєднує інструменти аналізу даних, оперативний моніторинг та дотримання нормативних вимог, є ключовою для ефективного управління кіберризиками у фінансовому секторі. Інтеграція інтелектуальних інструментів оцінки кіберзагроз значно підвищує цифрову стійкість і безпеку фінансових установ в умовах зростання кількості та складності кіберзагроз.Item Машинне навчання для забезпечення кібербезпеки у сфері фінансових послуг(ВВП «Мрія», 2025) Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna MykolaivnaУ навчальному посібнику розглянуто актуальне поєднання методів машинного навчання та завдань кібербезпеки у фінансовому секторі з огляду на досвід ЄС та потреб України в умовах зростання цифрових загроз. Видання охоплює вісім ключових тем, які комплексно поєднують теорію з практикою: кожен розділ містить теоретичний матеріал, практичні завдання та приклади алгоритмів машинного навчання мовою Python. Посібник формує навички роботи з даними, побудови, навчання, оцінювання якості та удосконалення моделей, орієнтованих на виявлення загроз та підвищення кіберзахисту у фінансовому секторі. Видання має виразну прикладну спрямованість і призначене передусім для студентів бакалаврату спеціальності 051 – Економіка, зокрема освітньої програми «Економічна кібернетика та бізнес-аналітика». Воно також стане у пригоді студентам інших спеціальностей, аспірантам, викладачам і практикам у галузях фінансів, бізнес-аналітики та кібербезпеки.Item Протидія кібершахрайству у фінансовому секторі: практика ЄС(ВВП «Мрія», 2024) Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Боженко, Вікторія Володимирівна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Пахненко, Олена Михайлівна; Pakhnenko, Olena MykhailivnaУ монографії розглянуті актуальні виклики цифрової економіки, пов’язані із зростанням кібершахрайства у фінансовій сфері. Визначено природу кібершахрайств, їх різновиди та сучасні виклики, з якими стикається фінансовий сектор в Україні та країнах ЄС. Особлива увага приділяється інституційному забезпеченню протидії шахрайствам, ролі нормативно-правових актів ЄС, таких як GDPR, PSD2, NIS2, та використанню передових технологій на основі штучного інтелекту для моніторингу і захисту фінансових систем. У праці також розглянуто міжнародний досвід боротьби з кіберзлочинністю, включно з діяльністю Europol, ENISA і CERT-EU, та наголошено на важливості фінансової грамотності й підвищення кіберстійкості. Монографія надає рекомендації для ефективного впровадження європейських підходів до кібербезпеки, що можуть бути корисними для науковців, фахівців і студентів у сфері економіки та безпеки.Item Розслідування фінансових кіберзлочинів та цифрова криміналістика у фінансовій системі ЄС(Видавничий дім «Гельветика», 2024) Боженко, Вікторія Володимирівна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Пахненко, Олена Михайлівна; Pakhnenko, Olena Mykhailivna; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna MykolaivnaСтаття присвячена актуальним питанням цифрової криміналістики у фінансовій сфері з урахуванням досвіду ЄС. Авторами узагальнено результати наукових досліджень щодо формування портрету кіберзлочинця, проведена класифікація їх типів, а також надана порівняльна характеристика мотивів та особливостей злочинів, що вчиняються в офлайн та онлайн середовищі. В статті розглянуто динаміку кіберінцидентів, що відбуваються у фінансовій сфері, та виявлено суттєвий їх приріст за останні роки. Авторами узагальнено основні етапи цифрової криміналістики та ідентифіковано основні труднощі, з якими стикаються при розслідуванні кіберінцидентів у сфері фінансових послуг. Для подолання перешкод у цифровій криміналістиці у фінансовій сфері запропоновано поєднання передових інструментів судової експертизи, спеціалізованого досвіду та тісної співпраці між фінансовими установами, правоохоронними та регуляторними органами.Item Drivers of cybercrime in the financial sphere(ГРААЛЬ НАУКИ, 2021) Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna MykolaivnaThe COVID pandemic provoked an increase in Internet payments, an growth of electronic financial services, and an increase in the use of cryptocurrencies and altcoins as a means of payment and investment tool. These trends indicate the acceleration of the pace of digitalization of the economy and the transformation of approaches to the organization of business processes. Under these conditions, the digital transformation of financial relations opens up new opportunities to increase the efficiency of financial institutions and reduce their costs by optimizing transactions, and threats to their stable operation - the spread of cyberattacks and increase the frequency of their implementation. Thus, the dynamic digitalization of the economy makes financial institutions more vulnerable to cybercrime.Item Tackling Illicit Financial Flows and Cyberattacks for Enhancing National Security(Centre of Sociological Research, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia VolodymyrivnaМетою даної монографії є виявлення тенденцій і моделі фінансових послуг у контексті кібербезпеки та розробити концепцію конвергенції фінансового моніторингу та системи кібербезпекиItem Розроблення інтерфейсу користувача модуля автоматизованого внутрішнього фінансового моніторингу на підґрунті UML-методології(Видавничий дім «Гельветика», 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaБурхливий розвиток мов об’єктно-орієнтованого програмування наприкінці XX ст. сприяв розвитку уніфікованих мов моделювання для графічного опису розроблення програмного забезпечення, системного проєктування, відображення організаційних структур відповідної сфери призначення та моделювання бізнес-процесів фінансово-економічного середовища. В умовах сьогодення такими мовами широкого профілю є нотації IDEF0, IDEF3, DFD, UML, які дають змогу здійснювати ефективне визначення, візуалізацію, проєктування, документування автоматизованих програмних модулів та систем. У статті розроблено моделі комунікації між основними користувачами системи і модулем автоматизованого внутрішнього фінансового моніторингу для виявлення якості фінансових транзакцій та упередження легалізації кримінальних доходів на основі UML-діаграм. Запропоновані діаграми візуалізують усі етапи перевірки фінансової операції, визначають напрям руху обміну повідомленнями між задіяними модулями (службами) внутрішнього фінансового моніторингу та службами державного фінансового моніторингу.Item Розробка бізнес-моделей процесів фінансового моніторингу економічних агентів(Видавництво ТОВ `ДКС Центр`, 2019) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii VolodymyrovychСтаття присвячена актуальній темі боротьби із легалізацією коштів, отриманих злочинним шляхом, що є однією з причин тінізації економіки України. Авторами визначено, що головним інструментом протидії даному процесу виступає фінансовий моніторинг, ефективність якого може бути підвищена за рахунок його автоматизації. У статті запропоновано удосконалити існуючу систему фінансового моніторингу за рахунок організації чотирьохрівневої автоматизованої інформаційної системи. Як результат, у нотації BPMN 2.0 розроблено моделі основних бізнес-процесів автоматизованого моніторингу для економічних агентів – суб’єктів первинного моніторингу. Для першого рівня запропоновано модель бізнес-процесу автоматизованого внутрішнього моніторингу, що здійснюється безпосередньо економічними агентами. Перевірка проводиться за допомогою 10 параметрів, уніфікованих для різних економічних агентів. Для другого рівня розроблено модель бізнес-процесу автоматизованого моніторингу платежів, який здійснює фільтрацію транзакцій через систему Клієнт-Банк, що не мають фінансового підтвердження джерела коштів. Крім того, авторами запропоновано бізнес-модель автоматизованого внутрішнього банківського моніторингу транзакцій для виявлення ризику, пов'язаного із використанням банківських послуг для відмивання грошей. Побудова автоматизованої системи з урахуванням запропонованих моделей дозволить більш ефективно та оперативно виявляти операції з ознаками ризику незаконності, уникнути організації зговорів та фінансових схем між економічними агентами та кримінальними структурами. Значна цінність цієї статті полягає у розробці критеріїв перевірки та уніфікації процесу моніторингу економічних агентів, за рахунок усунення впливу людини на процес перевірки.Item Автоматизація процесу фінансового моніторингу легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом(Видавництво Національного університету «Острозька академія», 2019) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Левченко, В.П.; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii VolodymyrovychУ статті розроблено та описано алгоритм прототипу автоматизованого модулю системи фінансового моніторингу, що базується на оцінюванні ризиків використання фінансових установ з метою легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом та через фінансування тероризму. Візуалізація запропонованого алгоритму реалізована за допомогою блок-схем. Методичним інструментарієм дослідження стали такі загальнонаукові методи: аналіз і синтез, узагальнення, моделювання та проектування. Результатом дослідження є алгоритм прототипу автоматизованого модулю фінансового моніторингу, призначений для виявлення в режимі реального часу фінансових операцій, що підпадають під ознаки фінансового моніторингу, та здійснення класифікації клієнтів банку на ризикових та не ризикових. У статті описані етапи роботи цього алгоритму, основними з яких є: 1) формування вхідного масиву даних в розрізі фізичних та юридичних осіб (адреси, імені, засновників, інформація про статутний капітал та фінансовий стан клієнта); 2) оцінка ризикованості клієнта (перевірка на відповідність фінансового стану кількості працівників юридичної особи, перевірка, чи строк функціювання юридичної особи більше 3 місяців); 3) оцінка ризикованості фінансової операції (перевірка частоти здійснення операцій, перевірка на перевищення суми, встановленої законодавстом, перевірка на ризиковість призначення платежу, перевірка на відповідність суми операції фінансовому стану клієнта); 3) запис у базу даних інформації про ризикованість клієнта та операції. У дослідженні вперше було використано аналіз публічних державних реєстрів для оцінки клієнта фінансової установи. Цей алгоритм може бути використаний у комерційних банках для виявлення операцій, що підлягають під ознаки фінансового моніторингу, та державними регуляторами з метою удосконалення національної системи протидії легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом та через фінансування тероризму.