Періодичні видання СумДУ
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/69
Browse
5 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 Strategy for Determining Country Ranking by Level of Cybersecurity(Sumy State University, 2020) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Stumpo, M.The rapid development of the fourth industrial revolution contributed to the growth of computerization and digitalization of many spheres of society, which eventually led to the emergence of cybercrime. As a result, it is necessary to develop a cybersecurity strategy at the country level, which involves the development of effective measures to protect information. The purpose of this article is to determine the strategy for ranking countries by their level of cybersecurity. For its implementation, 12 indicators were selected that characterize various aspects of cybersecurity of countries: Cyber Security Policy Development, Cyber Threat Analysis and Information, Education and Professional Development, Contribution to global cyber security, Protection of digital services, Protection of essential services, E-identification and trust services, Protection of personal data, Cyber incidents response, Cyber crisis management, Fight against cybercrime, Military cyber operations.Item DEA-Analysis Of The Effectiveness Of The Country’s Information Security System(Sumy State University, 2020) Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Stumpo, M.The consequences of the fourth industrial revolution caused an increase in the level of computerization and digitalization of society, which led to problems related to the protection of information of individual users, companies and the state as a whole. The aim of this paper is to analyze the effectiveness of the information security system of countries in terms of its ability to counter information threats. Two groups of input indicators were used for this purpose. The first group was formed by 12 indicators of the country’s world development, which were selected from the World Bank database and based on the results of correlation analysisItem The Innovative Approach to Increasing Cybersecurity of Transactions Through Counteraction to Money Laundering(Sumy State University, 2019) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Dotsenko, T.Поточним завданням є забезпечення економічної безпеки будь-якої країни в контексті створення ефективних та надійних заходів системи банківської кібербезпеки для протидії відмиванню грошей. Перш за все, це стосується того, що процеси відмивання грошей та фінансування тероризму негативно впливають на економіку будь-якої країни та знижують рівень економічної безпеки. По-друге, високий рівень відмивання грошей у країні сприяє появі таких негативних процесів, як корупція, вимагання, виробництво наркотиків, контрабанда людей, бандитизм, тероризм, що призводить до посилення криміногенної ситуації в країні та загрожує життю населення країни. По-третє, існуючі заходи щодо кібербезпеки банків своєчасно не впливають на безпеку операцій з метою виявлення незаконно отриманих коштів. Тому саме для цього завдання необхідні зміни та модернізація. Метою статті є розробка іноваційного підходу до моделювання привабливості країни для відмивання доходів інших країн. Ця методика є одним із інструментів системи кібербезпеки банку для прийняття подальших рішень щодо ризику легалізації. Для вирішення цієї проблеми автори пропонують підхід, який базується на гравітаційному моделюванні. Вісім факторів: валовий внутрішній продукт на душу населення, вимоги до центральної влади, внутрішньо переміщені особи, пов'язані з конфліктом та насильством; автоматичний обмін інформацією; індекс сприйняття корупції; глобальний індекс тероризму; індекс процвітання; індекс щастя, – пропонується оцінити, використовуючи експертний підхід. Інтегральний показник обчислюється за допомогою метрики Мінковського та з урахуванням нормалізації факторів. Використовуючи модель гравітації, визначається ступінь привабливості країни для відмивання доходів з боку іншої країни. Для розрахунку було використано дані для 105 країн, та у даній роботі представлені результати для України, Польщі та Німеччини. Як висновок, розвинені країни з високим рівнем добробуту привабливі для країн, що розвиваються, для відмивання грошей; країни з низьким рівнем добробуту, низьким рівнем економічного розвитку та нестабільною політичною ситуацією привабливі для розвинених країн. Запропоновану методологію рекомендується впровадити в діяльність системи кібербезпеки банків. Це дозволить визначити транзакції тих країн, для яких ризик легалізації високий, та запровадити додатковий моніторинг з огляду на законність їх фінансових джерел. Крім того, модель доцільно використовувати у діяльності регулюючих органів країни, що сприятиме впровадженню стандартів кібербезпеки та підвищить етику фінансових відносин між країнами.Item Innovations in the risk management of the business activity of economic agents(Sumy State University, 2018) Berzin, P.; Shishkina, O.; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna MykolaivnaThe article is devoted to the development of an innovative approach in the risk management of the business activity of economic agents, which is based on the application of economic and mathematical methods. The approach provides the implementation of the following phases. At the first stage, the formation of four groups of the main risk-generating factors of the business activity in the internal and external environments is proposed, taking into account the stimulant and disinfectant factors, their intensive and extensive nature of the impact. At the second stage, the study of the selected factors for abnormal emissions is conducted. For this purpose, the factors are given in the form of time series, which are checked for anomalies with the modified Irwin criterion. The third stage defines the procedure for selecting relevant factors for each of the four groups that determine the risk of business activity. The authors propose to conduct a regression analysis, in which the standardized regression equations are constructed to assess the importance of the factors and their impact on the risk of the business activity. The fourth stage of the innovative approach is devoted to the development of integrated indicators of risk groups based on the Minkowski Metric. The value of the integral indicator, which is approaching 1, will indicate that there is no risk, otherwise, the factors generate excessive risk. At the fifth stage, a risk business model based on four components and a quadrangle centroid are built. The standard model was built using the software package "GeoGebra Classical". As a result, a square whose centre of mass lies at the intersection of its diagonals, which also coincides with the centre of the described circle is obtained. At the sixth stage, an analysis of the results of simulation and the definition of strategies is carried out. The authors proposed to construct a scenario of probable variants of relations between the four groups of risk factors, which includes possible directions for improving the components of one or another group of risks. The construction of such scenarios will increase the efficiency of management decisions since it allows you to gradually track the impact of changes in risk and get the predicted result.