Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/89735
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Modelling the potential convergence of the cybersecurity system and combating money laundering
Authors Svitlychna, А.О.
ORCID
Keywords конвергенція
нейронна мережа
кібербезпека
регресійний аналіз
відмивання грошей
система кібербезпеки
convergence
cybersecurity
neural network
regression analysis
money laundering
cybersecurity syst
Type Bachelous Paper
Date of Issue 2022
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/89735
Publisher Sumy State University
License Copyright not evaluated
Citation Svitlychna A. О. Modelling the potential convergence of the cybersecurity system and combating money laundering : bachelor's qualification work : specialty 051 – economics / head H. Yarovenko. Sumy : Sumy State University, 2022. 56 p.
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.
Appears in Collections: Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ННІ БіЕМ)

Views

Australia Australia
221458663
Austria Austria
61
China China
1
Finland Finland
3737
France France
1
Germany Germany
1
Ghana Ghana
1
Hungary Hungary
1
India India
908807
Indonesia Indonesia
156381
Iran Iran
1
Ireland Ireland
2253
Italy Italy
1
Kenya Kenya
1
Nigeria Nigeria
1
Philippines Philippines
1
Poland Poland
1
Romania Romania
110729331
Russia Russia
52
Singapore Singapore
1
Spain Spain
1
Ukraine Ukraine
16107161
United Kingdom United Kingdom
3262069
United States United States
90285058
Unknown Country Unknown Country
3736
Yemen Yemen
1

Downloads

Belgium Belgium
1
Bulgaria Bulgaria
1
China China
110729327
France France
1
Germany Germany
1
India India
908808
Indonesia Indonesia
49396521
Ireland Ireland
14355
Italy Italy
1
Malaysia Malaysia
1
South Africa South Africa
1
Taiwan Taiwan
221458664
Ukraine Ukraine
16107162
United Kingdom United Kingdom
369419
United States United States
221458665
Unknown Country Unknown Country
527
Yemen Yemen
1

Files

File Size Format Downloads
Svitlychna_bac_rob.pdf 1.06 MB Adobe PDF 620443456

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