Інструменти аналізу даних для оцінки кіберризиків у фінансових послугах

Abstract

Метою 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.

The purpose of this article is to analyse current approaches to cyber risk assessment in the financial sector and to explore the applicability of modern data analysis tools for enhancing the effectiveness of cybersecurity in financial institutions. The study is based on a comprehensive review of international regulatory frameworks (including the NIST Cybersecurity Framework, Basel Committee principles, DORA), analysis of quantitative and qualitative cyber risk metrics (e.g., incident frequency, financial losses, VaR, ES), and a structured classification of cyber threats according to ENISA. A comparative approach is employed to identify preventive and adaptive technologies used in cyber risk management. The research identifies artificial intelligence, machine learning, and behavioural analytics as key technologies for cyber threat detection, incident prediction, and real-time response. The study outlines a detailed taxonomy of cyber threats – ransomware, malware, social engineering, insider threats, DDoS, and disinformation – and maps each to corresponding assessment tools, such as SIEM systems, EDR, IDPS, threat intelligence platforms, penetration testing, and vulnerability scanning. Additionally, compliance assessment tools supporting adherence to GDPR, ISO/IEC 27001, and PCI DSS standards are examined. The role of fraud detection, Darknet monitoring, and AI-based access protection is emphasized, along with predictive analytics as a means of anomaly detection and behavioural verification. The findings demonstrate that a multi-layered cybersecurity strategy that integrates real-time monitoring, advanced data analytics, and regulatory compliance tools is essential for managing cyber risks in the financial sector. The adoption of intelligent cyber risk assessment instruments significantly enhances the digital resilience and operational continuity of financial institutions in the context of growing cyber threats.